Gyroskop und Accelerometer im Quadrocopter

[Sol (Gast)]

Ich suche schon eine Weile nach einer guten Erklärung wie ein Gyroskop 
in Zusammenarbeit mit einem Accelerometer in einem Quadrocopter 
funktioniert.

Ziel ist mehr Verständnis um selbst einen Quadrocopter in eine stabile 
Lage zu bekommen, darum würden mir Praxis orientierte Links/Erklärung zu 
Gyroskop ICs, Accelerometer ICs, Kalman-Filter und co. helfen, natürlich 
zusammenhängend mit und nicht einzeln.

(Zu den einzelnen Teilen findet man genug, leider nicht eine 
tiefgründige Erklärung mit Code wie sie zusammen im Quadrocopter 
funktionieren.)

[Alex E. (tecnologic)]

http://blog.tkjelectronics.dk/2012/09/a-practical-approach-to-kalman-filter-and-how-to-implement-it/

[Peter F. (peter_f14)]

Wirklich?
Ich hab auch erst vor kurzem das selbe gesucht, aber bin von Literatur 
fast erschlagen worden.

Sensorwerte bekommen: http://www.pieter-jan.com/node/11
Sensorwerte verarbeiten: 
http://rn-wissen.de/wiki/index.php/Regelungstechnik#Realisierung_mit_digitalem_Regler

Das hat eigentlich gereicht, dass das Ding (zumindest im Arbeitszimmer) 
die Lage gehalten hat.

[Chefkoch (Gast)]

Meines Wissens nach ist der KalmanFilter schon mit die Königsklasse und 
gehört in den Bereich neuronalen Netzwerke/Regelung im Zustandsraum.

Davor kommt noch Streckenverständiss, klassische/digitale 
Regelungstechnik, digitale Signalverarbeitung.

Hier
http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
im Kaptel 26 geht es um Neuronale Netzwerke. Obwohl dieser Guide schon 
weitestgehend qmehr ualitativ als mathematisch gehalten ist, gehts da 
schon gut zur Sache.
Richtig gut finde ich zu dem die Erklärung der Laplace Transformation in
Kapitel 32 nach vorigem lesen von Kapitel 8 über die Fourier 
Transformation.


Davor kommt noch Streckenverständiss, klassische/digitale 
Regelungstechnik, digitale Signalverarbeitung.

[fluppi (Gast)]

Hier wird alles ganz genau erklährt:

http://users.informatik.haw-hamburg.de/~kvl/rempel/OlafRempel.pdf

[Jan K. (jan_k)]

Hi!
Im Prinzip sind das zwei Sachen. Erstmal willst du einen Sensor 
zusammenbauen, der dir deine Orientierung (sprich die Lage im Raum, z.B. 
in Euler Winkeln, vgl. 
http://de.wikipedia.org/wiki/Eulersche_Winkel#.E2.80.9Ez.2C_y.E2.80.B2.2C_x.E2.80.B3-Konvention.E2.80.9C_in_der_Fahrzeugtechnik) 
und eventuell die Drehraten, also wie schnell du dich um welche Achse 
drehst ermittelt. Letzteres ist das, was ein Gyroskop idealerweise 
misst. Aber in Wirklichkeit driftet es verdammt schnell, du hast also 
einen NICHT konstanten Offset, der dir Fehler verursacht, insbesondere 
wenn du die Drehraten integrieren willst, um daraus die Orientierung zu 
erhalten.

Deswegen kombiniert man Gyros mit Beschleunigungssensoren und 
Magnetometern. Diese sind dazu da, zusätzliche Informationen einfließen 
zu lassen, um im einfachsten Fall die Orientierungsschätzung (denn mehr 
als eine Schätzung ist es nicht) zu unterstützen. Wenn du die Mathe 
nicht scheust gibt es eine nahezu perfekte Zusammenstellung hier: 
http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ .
Da wird über Komplementärfilter (einfacher zu implementieren und zu 
verstehen) bis zum Kalmanfilter alles erklärt.

Den möglichst guten kombinierten Sensor benutzt du jetzt zur Regelung 
deiner Lage des Quadrokopters. Lässt du z.B. den Steuerknüppel los, so 
möchtest du möglicherweise, dass sich der Kopter nicht dreht und auch 
nicht schräg steht, sonst würde er sich ja bewegen. Also regelst du die 
Winkeländerung (also die Drehrate) in der Hochachse gegen 0°/sec und den 
Nick- sowie Rollwinkel (siehe wiki) auch gegen 0°.

Zum Thema Quadrocopter Regelung habe ich gerade nichts passendes hier, 
google hat aber ne Menge. Möglicherweise musst du Lage und 
Winkelgeschwindigkeit regeln, das weiß ich nicht genau.

https://www.google.de/#q=quadrocopter+regelung

http://www.technik-consulting.eu/index.php?cat=Optimierung&page=Quadrocopter_PID-Regelung 
Zum Einstellen des Reglers,

Schöne Grüße,
Jan

[Sol (Gast)]

Vielen Dank, genau solche Anhaltspunkte hab ich gebraucht