איך חיישן פיוז 'ן עובד

החלפת כרטיס במזגן אלקטרה טכנאי מזגנים אשדוד והסביבה 0544984087 (יולי 2019).

$config[ads_text] not found
Anonim

איך חיישן פיוז 'ן עובד


החיישן החיישן הוא אמנות שילוב של מספר חיישנים פיזיים כדי לייצר "אמת קרקע" מדויקת, למרות שכל חיישן עלול להיות בלתי מהימן בכוחות עצמו. למד על איך ולמה מאחורי היתוך חיישן.

איך אתה יודע איפה אתה "האם אני עומד להתרסק באופן אוטומטי לתוך הבית הלבן, כי נאמר לי לא לעשות את זה" הדרך המובנית הקושחה של מסחרי quadcopters.

חיישנים רחוקים ממכשירים מושלמים. לכל אחד יש תנאים שישלח אותם משוגע.

יחידות מדידה אינרציאליות הן מקרה קלאסי - יש שבבי IMU שנראים עדיפים על הנייר, אך צברו מוניטין של "נעילה" בשדה כאשר הם נתונים בתנאים מסוימים, כמו טיסה 60kph דרך האוויר על quadcopter ללא כריות גומי.

שבב IMU. תמונה באדיבות אוניברסיטת מישיגן.

במקרים אלה ה- IMU יכול להיות נתון לרטט - בעוד שבפנים spec - שיכולים להתאים להרמוניות עם חלקים מיקרו-מכאניים. ה- IMU יכול להיות מתוכנן לשימוש בטלפון נייד עם wobbler, לא ליד מנועים מרובים מזמזם ב 20, 000 סל"ד. פתאום הרובוט חושב שזה מהפך הפוך (כאשר זה לא) ומסובב כדי לפצות. כמה טייסים לטוס עם נתונים loggers, ויש לי את הרגע שבו IMU פורץ עם רעש מיד לפני התרסקות מרהיב.

אז, איך אנחנו מתמודדים עם חיישנים מושלמים? אנחנו יכולים להוסיף עוד, אבל אנחנו לא רק המורכבים את הבעיה?

נקודות עיוור שלך לקבל קטן יותר חיישנים יש לך. אבל המתמטיקה נעשית קשה יותר כדי להתמודד עם הטשטוש שנוצר. אלגוריתמים מודרניים לעשות היתוך חיישן הם "אמונה ריבוי" מערכות - מסנן קלמן להיות דוגמה קלאסית.

בקר הטיסה Naze32 עם המשולב "חיישן חיישן" יחידת מדידה אינרציאלית. זה טס פעמים רבות.

מסנן קלמן

בלבו, האלגוריתם יש קבוצה של גורמים "אמונה" עבור כל חיישן. כל לולאה, הנתונים מגיעים מן החיישנים משמש סטטיסטית לשפר את הניחוש מיקום, אבל איכות החיישנים נשפטים גם כן.

מערכות רובוטיות כוללות גם אילוצים המקודדים את הידע של העולם האמיתי, כי חפצים פיזיים נעים בצורה חלקה ורציפה דרך החלל (לעתים קרובות על גלגלים), ולא בטלפורטציה כמו דגימות קואורדינטות GPS עשוי לרמוז.

כלומר, אם חיישן אחד אשר תמיד נתן ערכים מצוינים ועקביים מתחיל לספר לך דברים בלתי סבירים ובלתי אפשריים (כגון מערכות GPS / רדיו כאשר אתה נכנס למנהרה), דירוג believability זה חיישנים מקבל downgraded בתוך כמה אלפיות השנייה עד שזה מתחיל לדבר שוב.

זה יותר טוב מאשר רק ממוצעים או הצבעה כי מסנן קלמן יכול להתמודד עם רוב החיישנים שלה הולך משוגע באופן זמני, כל עוד אחד שומר הגיוני. זה הופך את חבל ההצלה שמקבל את הרובוט דרך הזמנים החשוכים.

מסנן קלמן הוא יישום של התפיסות הכלליות יותר של שרשראות מרקוב והסקה בייתית, שהן מערכות מתמטיות המעדדות את ניחושן באמצעות ראיות. אלה הם כלים שנועדו לסייע למדע עצמו לבחון רעיונות (והם הבסיס של מה שאנו מכנים "משמעות סטטיסטית").

ייצוג מסנן קלמן. תמונה שנוצרה על ידי Petteri Aimonen באמצעות Wikimedia Commons.

זה יכול, אם כן, להיות פואטי אמר כי כמה מערכות היתוך חיישן מבטאים את המהות של המדע, אלף פעמים בשנייה.

מסננים קלמן שימשו לתחנת מסלולית על לוויינים בחלל במשך עשרות שנים, והם הופכים פופולריים ברובוטיקה כי מיקרו-בקרים מודרניים מסוגלים מספיק כדי להפעיל את האלגוריתם בזמן אמת.

מסנני PID

מערכות רובוטיות פשוטות יותר כוללות מסנני PID. אלה יכולים להיחשב מסננים קלמי פרימיטיבי מוזן על ידי חיישן אחד, עם כל איטרטיבי כוונון כווץ את והחליף עם שלושה ערכים קבועים.

גם כאשר ערכי ה- PID מכוונים אוטומטית או מכוונים באופן ידני, תהליך "הכוונון" כולו (להתאים, לטוס, לשפוט, לחזור) הוא גרסה מחודשת של קלמן עם אדם עושה את הצעד אמונה-הפצה. העקרונות הבסיסיים עדיין שם.

מסננים מותאמים אישית

מערכות אמיתיות הן לעתים קרובות כלאיים, אי שם בין השניים.

קלמן המלא כולל את המונחים "פקד פקודות" הגיוניים לרובוטים, כמו: "אני יודע שהורדתי את הגלגל שמאלה, המצפן אומר שאני הולך שמאלה, ה- GPS חושב שאני עדיין הולך ישר. לְהֶאֱמִין?"

אפילו עבור תרמוסטט - הקלאסי הפשוט ביותר לשלוט בלולאה - מסנן קלמן מבין שהוא יכול לשפוט את איכות thermometers ו heaters ידי משחק עם הידית ומחכה לראות מה קורה.

חיישנים בודדים בדרך כלל לא יכולים להשפיע על העולם האמיתי, כך שהמונחים האלה נושרים מהמתמטיקה והרבה כוח הולך איתם. אבל אתה עדיין יכול ליישם את חוצה צולבים אמונה רעיונות התפשטות "לא teleporting" אילוצים, גם אם אנחנו לא יכולים לסגור לחלוטין את הלולאה שליטה,

מסחר חיישנים כבוי

עבור שאר המאמר נהיה מודאג עם המיקום הפיזי, אבל אותם רעיונות חלים על כל כמות אתה מודד. אתה עשוי לחשוב כי חיישנים גיבוי מרובים מאותו סוג הם הדרך ללכת, אבל זה לעתים קרובות משלבת את חולשות זהים בדרכים מצערות. מערכות מעורבות הן חזקות יותר.

הבה נאמר שהבעיה הכללית היא "אני לא רוצה שהרובע שלי יתרסק", והגדיר את מצב הכישלון כמו כל צומת של הרובוט המהיר עם משטח הפרקטלים המכונה "הקרקע הבלתי סלחנית".

אנו נגלה במהירות אין חיישן סחורה אחת אנו יכולים בהחלט אמון 100% מהמקרים. אז למה הם לא רובוטים יורד מן השמים? כי כל אחד פותר שבר אחר של הפאזל סודוקו גדול, עד רק את האמת נשארת.

בוא נלך על כמה חיישנים טיפוסי אתה עלול למצוא על quadcopter ולדון חוזקות שלהם, חולשות, ואת המקום הכללי זה "סודוקו הפאזל" של היתוך חיישן.

ג'י.פי. אס

זה ברור ללכת, אבל את המגבלות! יש טעות מדגם של אולי שני מטרים, ואת החריגה יהיה נסחף עם לוויינים.

אם אתה רוצה להשתמש ב- GPS כדי לקבל מיקום מדויק לסנטימטר, אתה צריך מסמר אותו במקום ולקחת מדידות במשך ימים. זה לא מה שאנחנו רוצים. המעבר דרך האוויר במהירות, אפילו יחידת GPS 100Hz לא יכול לעשות החלקה הזמני. זה 20 פעמים לאט יותר מאשר לולאה האירוע הראשי של בקר הטיסה.

GPS גם לא יכול להגיד לך באיזה כיוון אתה פונה. רק באיזו דרך אתה זז.

כמו כן, Z- רזולוציה (גובה) יכול להיות 1 / 10th אמין כמו קו רוחב ואורך. אנחנו צריכים לתת את הקרקע אולי 20 מטר leeway.

אה, ו- GPS לבד לא אומר לך כמה רחוק מעל הקרקע אתה, רק כמה רחוק מעל פני הים . התיקון הלוגי הוא לקחת קריאה לפני ההמראה - אבל אז יש לנו עוד 20 מטר שגיאה בר בתערובת. ויש השפעות הקרקע על אותות GPS אשר שונים בטיסה, ולכן אנחנו לא יכולים להניח את השגיאות יבטלו בטווח הארוך - למרות שהם יהיו בהתחלה!

וזה עדיין לא מונע מאיתנו לטוס לגבעות.

מקלט GPS הסחורות שניתן interfaced בקלות עם microcontrollers מעל 2 C.

GPS אחד אינו מספיק. אנחנו לא יכולים לטוס באופן אמין בתוך 20-40 מטרים של קרקע שטוחה, שהיא לפחות חמש קומות באוויר, וזה דרך ארוכה עד שולי בטיחות. אל תבינו אותי לא נכון, להיות מסוגל לאתר את עצמך בכל מקום בעולם עם שולי שגיאה 20 מטר אנכי הוא מדהים לחלוטין … אבל זה לא יעצור אותנו להתרסק. לא בלי תחנת GPS דיפרנציאלית GPS בלולאה, יקר מקלטים יקרים במהירות, וכמה מפות טופולוגי טוב לעזאזל.

סונאר, לידר, מכ"ם / זרימה אופטית

אז אם triangulating את עצמך באמצעות לוויינים היא לא הדרך הטובה ביותר כדי למנוע את הקרקע, בואו רק לנסות "לראות" אותו ישירות!

יש לפחות שלוש טכנולוגיות מחוץ למדף שמקבלות פינג ולראות כמה זמן לוקח לחזור בחזרה: SONAR, LIDAR, וככל הנראה RADAR מודולים זמינים כעת.

עם זאת, חיישנים אלה יש חולשות:

  • קְלִיטָה

משטחים מסוימים פשוט לא להקפיץ את האות. וילונות, שטיח סופג אולטראסאונד, צבעים כהים סופגים לידר, ומים סופגים מיקרוגלים. אתה לא יכול להימנע ממה שאתה לא יכול לראות.

  • קרוס-דיבורים

פחות ברור הוא מה קורה כאשר אתה שם כמה חיישנים זהים זה ליד זה. איך אתה יודע את 'ping' אתה זיהה את שלך? אפילו חיישנים בודדים נאלצים להתמודד עם שיחת-קרב מעצמם, מחכים דיים כדי שהדי ייסוג.

אפשר "לקודד" את האותות (בעצם, להצפין אותם) ולכן כל פינג הוא ייחודי, אבל זה מעלה את המורכבות של המכשיר. הפתרון השני הטוב ביותר הוא חצי אקראי לוח הזמנים שלך פינג, אז אתה לא לנעול תזמון ולקבל בעקביות מרומה על ידי פינג מסונכרן.

חיישני זרימה אופטית הם גישה שונה, תוך שימוש במצלמה כדי לראות אם כל דבר שנורה הוא מקבל גדול יותר (המציין את הקרקע / הקיר הוא עולה מהר) או קטן יותר (כאשר החסימה הולך) או הזזה הצדה. מצלמות לא להפריע זה לזה כמו סונאר, ואם אתה באמת חכם אתה יכול להעריך הטיה ותכונות 3D אחרים.

חיישני זרימה אופטי עדיין סובלים חולשה "קליטה". אתה צריך משטח מרקם נחמד להם לראות את הזרימה, בדיוק כמו עכברים אופטיים הם מבוססים על לא עובד על זכוכית. הם הופכים פופולריים כמו חישובים זרימה עכשיו משהו שאתה יכול להתאים לתוך FPGA או מחשב מוטבע מהיר.

חיישני תמונה (כגון זה רזולוציה 2k מצלמה Raspberry Pi) יכול לשמש "זרימה אופטי" מכשול הימנעות.

  • גֵאוֹמֶטרִיָה

הגיליון האחרון הוא גיאומטרי. שקול את החיישן הפיזי עף על מרובע. אם אתה בזווית ואז Pythagoras אומר הקרקע ייראה רחוק יותר ממה שהוא באמת. הטיה מספיק ואנחנו לא רואים את זה בכלל, אם כי אנחנו סנטימטרים מלהתרסק.

כדי לתקן את זה, אנחנו צריכים לדעת על היצר שלנו. וזה אומר…

גירוס

Gyros לקבל מקובצים עם תאוצה המכונה 'IMU', אבל הסיבה שהם מופיעים כל כך הרבה פעמים ביחד הם באופן טבעי לכסות את החולשה העיקרית של זה. הם זוג פיוז 'ן קלאסי.

אבל, בנפרד, את הג'ירו הוא המקור הטוב ביותר והנקי ביותר של נתוני חיישן אתה הולך לקבל מדידת מיקום רציפה.

מבלי להיכנס לפרטים רבים מדי, gyros בנויים מזלגות כוונון micromechanical כי הם חרוט לתוך פני השטח של השבב. כאשר השבב מסובב, יש כוחות על כמה מזלגות כוונון, והם משנים המגרש אחד נגד השני. (למרבה הצער, אין צמרות ספינינג זעיר - זה יהיה פשוט מדי.)

MEMS gyros הם כמעט חסין לכל תנועה למעט סיבוב. אפילו רטט חמור אינו משפיע עליהם (בתוך spec) כי זה תאוצה לרוחב.

אם אתה מסתכל לתוך לולאה הבקרה הפנימית של multrotor, הוא gyro אשר בקר הטיסה משתמש כדי להישאר ברמה באוויר. חלק מהטייסים במצב קצב הופכים את תאוצה לחלוטין כדי לתת את רוחב הפס של הג'ירו יותר. זה רמז עד כמה הוא חשוב gyro.

פנים של חיישן gyroscope MEMS. תמונה באדיבות פרויקטים חנון אמא.

אם אתה יודע איפה אתה חצי מיליון אלפיות השנייה ואתה רוצה לדעת מה השתנה מאז, gyros הם מהירה, מדויקת, ואמינה. הם לא צריכים משטחים קופצניים או לוויינים. Quads פשוטו כמשמעו לא יכול לעוף זקוף בלעדיהם.

החולשה של gyros הוא נסחף. הם נראים לאט להסתובב סביב ציר אקראי, לא משנה כמה קשה אתה מנסה. זה לוקח כמה דקות לכל סיבוב, אבל אפילו לבנים מקובעת יופיע בעדינות ספין. צבירת דגימות יחסית כדי לקבל הערכה "מוחלטת" גם מוסיפה יחד את מוטות השגיאה. שגיאת הג'ירו העולה צריכה להיות 'מאופס' באופן קבוע על ידי סימן התייחסות חיצוני מוחלט.

תאוצה

זו הסיבה שמאי-הקצב הם ידידו הטוב ביותר של הג'ירו: מכיוון שהוא מזהה התייחסות מוחלטת 'למטה' (לפחות, בזמן שהם נמצאים בחומרת כדור הארץ).

טוב, בממוצע בכל מקרה. מרגע לרגע, זה להרים כוח הכבידה, האצה ליניארית, כוחות צנטריפוגלי מ סיבוב, רטט, רעשים חזקים, וכמובן פגמים חיישן.

נתוני Accelerometer ולכן חלק מן הרעש ואת לפחות אמין מכל, למרות שיעור דגימה גבוהה דיוק MEMS חיישן טוב שהוא בדרך כלל טוב כמו את gyro. זה להרים "אותות" מרובים כי יש disambiguated. אבל זה הרגישות לכל אותות שונים זה עושה את זה כל כך תכליתי. הוא שומע הכול .

האצה היא גם שני שלבים אינטגרציה מן הדבר שאנחנו באמת רוצים לדעת מיקום, אז אנחנו צריכים לסכם הרבה deltas וברים שגיאה ללכת מן האצה נמדדת למהירות משוער, ואז אנחנו צריכים לעשות את זה שוב כדי להגיע עמדה משוערת. השגיאות נערמות.

ובגלל זה GPS הוא החבר הכי טוב של accelerometer: כי זה "zeroes" באופן קבוע את שגיאת המיקום הגוברת, באותו אופן accelerometer בעדינות אפסים את השגיאה אוריינטציה של gyro.

דוגמה של שבב חיישן תאוצה. תמונה באדיבות Parallax.

מגנטומטר

את המצפן הטוב ol לא צריך להיות מוזנח. כמו תאוצה, עם זאת, היא משמשת בדרך כלל כדרך של השלטת בטווח הארוך להיסחף gyro. לדעת איזו דרך מעלה היא שימושית יותר מאשר לדעת באיזה כיוון היא מגנטית צפונה - אבל, עם שניהם, אנו יכולים לדעת את האוריינטציה האמיתית שלנו על כדור הארץ.

מדגם מגנטומטר הם גם מאוד רועש, במיוחד אם יש לך מנועים בקרבת מקום. הם כפופים לכל מיני השפעות סביבתיות, בין אם מסגרות בניין פלדה או סלעים מצחיקים.

הם לעתים קרובות לזווג עם מקלטי GPS כי, שוב, הם נגד אחד את החולשה הגדולה ביותר בזמן להיות אחרת בהתאמה הדוק. אחד נותן מעמד מוחלט מחוספס בעוד השני נותן כיוון מוחלט מחוספס. אם הרובוט שלך מוגבל לאדמה על גלגלים (במקום לטוס מסביב כמו טיפש) זה באמת כל מה שאתה צריך.

פעמיים כמו עוצמה. פעמיים כמו קטלני!

"החיישן חיישן" עכשיו הוא בבירור רק את התהליך של לקיחת כל אלה תשומות ו משדלת אותם משהו כמו מסנן קלמן. שימו לב למה שאנחנו רוצים לדעת, "המרחק מעל הקרקע", זה לא משהו כי כל חיישנים שלנו למדוד ישירות. (אפילו סונאר / מכ"ם pings למדוד מרחק לכמה הקרקע.) האמת על הקרקע הוא מוסק.

השלב הלוגי שמעבר למסננים של קלמן הוא מודלי Markov מוסתרים (HMM), שאותם הגענו באומרו שיש מאפיין "מוסתר" הנקרא גובה אנכי שאיננו מתבוננים בו ישירות (אם כי ישנן מדידות רבות שאנו נוקטים בעקיפין מה זה אומר הוא). לאחר איסוף מספיק ראיות, אנחנו יכולים להיות די בטוח התשובה האמיתית, למרות הנתונים מדגם רועש.

או, לפחות, בטוח מספיק לא לקרוס.

אבדון זמני

זה נשמע כאילו אתה רוצה למשוך את כל הנתונים חיישן לתוך המיקרו בקר הראשי שלך לעשות את המתמטיקה שם, אבל להיות זהיר מאוד של השפעות aliasing הזמני. אם העיתוי של חיישן אחד נסחף ביחס לאחרים, אז תוצאות פיוז'ן יכולות להתעצבן בדרכים מוזרות.

תחשוב על מה קורה אם יש לך בלוק חיישן כי אתה מחליק על השולחן, אבל חצי דרך על פני לך להעיף אותו 90 מעלות על צדה.

ה- IMU צריך לראות את זה כמו "הזזה הצידה, לסובב 90, הזזה כלפי מעלה" - שילוב זה למיקום אמיתי בחלל אתה צריך לקבל שטוח, קו ישר. אבל אם את "תהפכו 90" אותות gyro מתעכבים (או פשוט timestamped גרוע) אז וקטורים תאוצה לא יסתדר כראוי לתוך המטוס של השולחן עבור כל רגע של זמן, ויהיו כמה נסחף אנכי כמו תנועה " דליפות 'לתוך הציר הלא נכון. לא בגלל אי ​​דיוקים כלשהם בחיישנים, אלא רק בגלל רצף העיבוד.

זו הסיבה כמה IMUs לעשות את כל זה בעצמם. הפופולרי MPU-6050 יש קושחה משלו, gyro, ו accelerometer onboard והוא יכול גם יש מגנטומטר חיצוני המצורפת. לאחר ההיתוך, ה- IMU מדווח חזרה על וקטור תנועה אידיאליזציה למיקרו-בקר המספק תוצאות עקביות יותר. כמובן, תמיד יש חילופי דברים: עדכוני תנועה התמזגו (עבור שבב זה, לפחות) מגיעים בקצב נמוך יותר מאשר ערכי גלם.

אם יש לך מסנן בקרה מתוחכם, ערכי חיישן גלם הם יותר "כנים" קלט עבור אלגוריתמים כי לשגשג על מידע זה. אבל אם אתה בסדר עם איטי אבל מדויק (או שאתה רק אכפת מהתשובה הסופית) תן את השבב לעשות את פיוז בשבילך.