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wiki:divers:quadcopter_from_scratch:electronique [2020/01/29 17:00] theovialis [Asservissement & PID] |
wiki:divers:quadcopter_from_scratch:electronique [2020/01/29 17:27] (Version actuelle) theovialis [Algorithme de fusion des capteurs] |
====== Electronique, programmation et asservissement ====== | ====== Electronique, programmation et asservissement ====== |
Dans cette partie, on s'intéresse aux aspects électronique et programmation du drone. Comment le Raspberry PI WH et les périphériques (principalement la centrale inertielle et le Servo Hat) sont utilisés pour contrôler les moteurs et rendre stable le drone.\\ | Dans cette partie, on s'intéresse aux aspects électronique et programmation du drone. Comment le Raspberry PI WH et les périphériques (principalement la centrale inertielle et le Servo Hat) sont utilisés pour contrôler les moteurs et rendre stable le drone.\\ |
Après avoir passé en revu les limitations et les besoins d'un point de vu hardware et software, on présentera plus en détail le hardware utilisé et on rentrera dans le détail de ce qui est et va être implémenté. | Après avoir présenté plus en détail le hardware utilisé, on passera en revu les limitations et les besoins d'un point de vu hardware et software et on rentrera dans le détail de ce qui est et va être implémenté. |
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===== Besoins et limiations ===== | |
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===== Présentation du Hardware ===== | ===== Présentation du Hardware ===== |
| ==== Le Raspberry PI zéro WH ==== |
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| {{:wiki:divers:quadcopter_from_scratch:raspberry-pi-zero-wh-kubii.jpg?400|}} |
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| ===== Besoins et limiations ===== |
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===== Programmation ===== | ===== Programmation ===== |
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| ==== Algorithme de fusion des capteurs ==== |
| 1. Qu'est-ce que la fusion et pourquoi? (Imu avec Accéléro et gyroscopes / L'un plus bruité et l'autre dérive)\\ |
| 2. Méthode de fusion des donnée et Filter de Kalman\\ |
| 3. pas l'ambition dans ce projet -> fusion simple par moyenne pondérés\\ |
| 4. mais il faut que les capteurs soient complètement redondants ce qui n'est pas le cas entre les accéléromètres et les gyroscopes.\\ |
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| Résumé de l’algorithme proposé par Starlino (http://www.starlino.com/imu_guide.html) |
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==== Asservissement & PID ==== | ==== Asservissement & PID ==== |
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En prenant $\tilde{A} = \tilde{u} s$, $D=LC$, $K=RC$ et $I=1$, la première équations et l'équation ci-dessus sont similaires. Dans cet exemple, les paramètres $D$,$K$ et $I$ ont leurs valeurs fixées par les caractéristiques physiques des composants du circuit RLC. Cependant, dans le cas général, ces paramètres, qui peuvent être modifiés à volonté si le régulateur est numérique, caractérisent le comportement de la réponse du PID. C’est-à-dire, à quelle vitesse et avec quelle erreur statique la correction va permettre au système de rejoindre la valeur consigne. De plus, ils peuvent rendre instable la réponse du système (solution oscillante voire divergente de l’équation différentielle). Les différents régimes : apériodiques, critique et pseudo-périodiques se définissent selon la solution du polynôme (d’ordre 2) caractéristique de l’équation différentielle. | En prenant $\tilde{A} = \tilde{u} s$, $D=LC$, $K=RC$ et $I=1$, la première équations et l'équation ci-dessus sont similaires. Dans cet exemple, les paramètres $D$,$K$ et $I$ ont leurs valeurs fixées par les caractéristiques physiques des composants du circuit RLC. Cependant, dans le cas général, ces paramètres, qui peuvent être modifiés à volonté si le régulateur est numérique, caractérisent le comportement de la réponse du PID. C’est-à-dire, à quelle vitesse et avec quelle erreur statique la correction va permettre au système de rejoindre la valeur consigne. De plus, ils peuvent rendre instable la réponse du système (solution oscillante voire divergente de l’équation différentielle). Les différents régimes : apériodiques, critique et pseudo-périodiques se définissent selon la solution du polynôme (d’ordre 2) caractéristique de l’équation différentielle. |
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| {{:wiki:divers:quadcopter_from_scratch:pid3.png?400|}} |
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| === Implémentation dans un drone === |
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