ЗБІР ТА ПЕРВИННА ОБРОБКА ДАНИХ З СИСТЕМИ ARDUPILOT ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МОДЕЛІ ДИНАМІКИ КВАДРОКОПТЕРУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/KNTU2618-0340/2020.3.2-1.18Ключевые слова:
синхронізація, взаємна кореляційна функція, кватерніон, матриця переходу, власний векторАннотация
Обґрунтовано необхідність первинної обробки експериментальних даних польоту квадрокоптера, які отримані від системи Ardupilot або аналогічної до неї системи. Головними причинами виникнення необхідності є послідовних характер опитування та реєстрації сигналів від сенсорів, а також різний принцип вимірювання, використаний у них. Мета обробки – синхронізація відліків у записах сигналів та приведення результатів виміру синхронізованих даних до зв’язаної з об’єктом системи координат.
На основі літературних джерел та в результаті експерименту показана можливість вважати вектори сигналів, які характеризують рухи квадрокоптера у режимі зависання, векторами стаціонарних випадкових процесів. Розроблено алгоритм застосування методу взаємної кореляційної функції для синхронізації відліків у множині експериментальних даних. Суть алгоритму полягає у визначенні величини запізнення одного сигналу по відношенню до іншого та використанні величини запізнення для визначення синхронних номерів відліків у записах.
Доведено, що апаратура Ardupilot дозволяє отримувати експериментальні дані, які необхідні для ідентифікації моделі динаміки квадрокоптера, яка характеризує його динаміку відносно зв’язаної системи координат, оскільки дозволяє знайти координати одного вектора відносно двох систем координат.
Представлено алгоритм однозначного визначення матриці переходу за відомим з експерименту векторами прискорень центру мас квадрокоптера відносно зв’язаної з ним системи координат та вектора швидкості руху центру мас квадрокоптера відносно поверхні Землі. Основу алгоритму складає метод визначення кватерніону миттєвого повороту літального апарату, як власного вектора, який відповідає максимальному власному значенню спеціальним чином визначеної числової матриці.
The necessity of the quadrocopter flight experimental data received from the Ardupilot system or a similar system primary processing is substantiated. The sequential nature of signals polling and registration from sensors, as well as the different measurement principles used in them are the main reasons for the emergence of this necessity. The processing purpose is to synchronize the samples in the signal records and bring the measurement results of the synchronized data to the coordinate system associated with the object.
On the basis of literature sources and as a result of the experiment, it is shown that it is possible to consider the signal vectors characterizing the motion of the quadcopter in hovering mode as vectors of stationary random processes. An algorithm for applying the method of cross-correlation function to synchronize the counts of a set of experimental data has been developed. The essence of the algorithm is to determine the delay of one signal in relation to another and use the delay to determine the numbers of synchronous samples in the records. It is proved that the Ardupilot hardware allows you to obtain experimental data that are necessary to identify the quadrocopter dynamics model, which characterizes its dynamics relative to a linked coordinate system, since it allows you to measure the coordinates of one vector relative to two coordinate systems.
An algorithm for the unambiguous determination of the transformation matrix using the vector of relative to the associated coordinate system quadrocopter center mass accelerations and the vector of relative to the Earth's surface quadrocopter center mass velocities is presented. The algorithm is based on the method for determining the quaternions of instantaneous rotation of the aircraft as an eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of a specially defined numerical matrix.
Библиографические ссылки
Азарсков В. Н., Блохин Л. Н., Житецкий Л. С. Методология конструирования оптимальных систем стохастической стабилизации: монография. Киев: Книжное издательство Национального авиационного университета, 2006. 440с.
Блохин Л. Н., Осадчий С. И., Дидык А. К., Рудюк Г. И. Технологии конструирования современных конкурентоспособных комплексов управления стохастическим движением объектов: монография. Кировоград: издатель – Лисенко В.Ф., 2015. 284 с.
Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления. Под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. Москва: Издательство МГТУ им. Баумана, 2004. 640 с.
Огольцов И. И., Рожнин Н. Б., Шеваль В. В. Разработка математической модели пространственного полета квадрокопера. Труды МАИ. 2015. № 83. С. 41-67.
Bristeau P.-J., Callou F., Vissiere D., Petit N. The Navigation and Control Technology Inside the AR.Drone Micro UAV. 18th IFAC World Congress. (Italy, Milano, August 28-September 2, 2011), pp. 1477-1484.
Hoffmann G. M., Huang H., Waslander S. L., Tomlin C. J. Quadrotor Helicopter Flight Dynamics and Control: Theory and Experiment. AIAA Guidance, Navigation and Control: Conference and Exhibit (USA, South Carolina, Hilton Head, August 20-23, 2007), рр. 1-20.
Шахтарин Б. И. и др. Синхронизация в радиосвязи и радионавигации. Москва: Горячая линия-Телеком, 2011. 256 с.
Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. Москва: Книга по Требованию, 2012. 541 с.
Науменко К.И. Наблюдение и управление движением динамических систем: монографія. Киев: Наукова думка, 1984. 208 с.
Бранец В. Н., Шмыглевский И. П. Применение кватернионов в задачах ориентации твердого тела. Москва: Наука, 1973. 320 с.
Ишлинский А. Ю. Ориентация, гироскопы и инерциальная навигация. Москва: Наука, 1976. 672 с.
Azarskov, V. N., Blokhyn, L. N., & Zhytetskyi, L. S. (2006). Metodolohyia konstruyrovanyia optymalnykh system stokhastycheskoi stabylyzatsyy: monohrafyia. Kyev: Knyzhnoe izdatelstvo Natsionalnogo aviatsionnogo universiteta.
Blokhyn, L. N., Osadchyi, S. Y., Dydyk, A. K., & Rudiuk, H. Y. (2015). Tekhnolohyy konstruyrovanyia sovremennykh konkurentosposobnykh kompleksov upravlenyia stokhastycheskym dvyzhenyem ob`ektov: monohrafyia. Kyrovohrad: Izdatel – Lysenko V.F.
Pupkova, K. A., & Ehupova, N. D. (2004). Metod klassycheskoi y sovremennoi teoryy avtomatycheskoho upravlenyia (2nd ed.). Moskva: Izdatelstvo MHTU im. Baumana.
Oholtsov, Y. Y., Rozhnyn, N. B., & Sheval, V. V. (2015). Razrabotka matematycheskoi modely prostranstvennoho poleta kvadrokopera. Trudy MAY. 83, 41-67.
Bristeau, P. J., Callou, F., Vissiere, D., & Petit, N. (2011). The Navigation and Control Technology Inside the AR.Drone Micro UAV. Proceedings of the 18th IFAC World Congress. (Italy, Milano, August 28-September 2, 2011), pp. 1477-1484.
Hoffmann G. M., Huang H., Waslander S. L., & Tomlin C. J. (2007). Quadrotor Helicopter Flight Dynamics and Control: Theory and Experiment. Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation and Control: Conference and Exhibit (USA, South Carolina, Hilton Head, August 20-23, 2007), рр. 1-20.
Shakhtaryn, B. Y. (2011). Synkhronyzatsyia v radyosviazy y radyonavyhatsyy. Moskva: Horiachaia lynyia-Telekom.
Bendat Dzh., Pyrsol A. (2012). Prykladnoi analyz sluchainykh dannykh. Moskva: Knyha po Trebovanyiu.
Naumenko, K. Y. (1984) Nabliudenye y upravlenye dvyzhenyem dynamycheskykh system: monohrafiia. Kyev: Naukova dumka.
Branets, V. N., & Shmyhlevskyi ,Y. P. (1973). Prymenenye kvaternyonov v zadach oryentatsyy tverdoho tela. Moskva: Nauka.
Yshlynskyi A. Iu. (1976). Oryentatsyia, hyroskopy i inertsyalnaia navyhatsyia. Moskva: Nauka.
Загрузки
Опубликован
Версии
- 2020-09-07 (2)
- 2020-09-06 (1)