1. Ein modellbasiertes Verfahren zur Entwicklung von VTOL-MAVs mittels einer 3D-Echtzeit-Simulation
- Author
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Linkugel, Thomas and Schilling, Andreas (Prof. Dr.)
- Subjects
autonomous aerial vehicles ,fault tolerant control ,helicopters ,mobile robots ,stability ,state estimation ,telerobotics ,altitude stabilization ,attitude stabilization ,quadrotor automatic re-initialization ,quadrotor failure recovery ,Acceleration ,Attitude control ,Current measurement ,Quaternions ,Visualization ,simulation ,optimisation ,pose estimation ,local navigation ,microcontroller ,quadrotor MAV ,MAV ,UAV ,application program interfaces ,control engineering computing ,digital simulation ,multi-robot systems ,multi-robot simulator ,Computational modeling ,Robot sensing systems ,Service robots ,Testing ,Vehicle dynamics ,Simulators for robotics ,aircraft control ,trajectory control ,body rates ,thrust rates ,vehicle acceleration ,vehicle position ,vehicle velocity ,Aerodynamics ,Trajectory ,Vehicles ,ground truth ,nonlinear simulation ,novel flying vehicles ,Angular velocity ,Force ,Propellers ,Torque ,Kalman filters ,Kalman filtering ,Control systems ,Control theory ,Filtering ,Mathematics ,Optimal control ,Dynamic modelling ,indoor flying robots ,outdoor flying robots ,digital filters ,FIR ,Finite Impulse Response ,IIR ,Infinite Impulse Response ,PID control ,aerial robotics applications ,energy efficiency ,four-rotor configuration ,multirotors ,quadrotor configuration ,sensor modeling ,aggressive start ,3D Robot Simulator ,floating point unit ,FPU ,FireFly MAV-Framework ,FireBird ,VTOL-MAV ,Software in the Loop ,SiL ,Automatic Flight Control System ,autopilot ,object-oriented programming ,IMU ,MEMS ,magnetometer ,barometer ,barometric formula ,AR Drone ,error state space ,total state space ,extended Kalman filter ,EKF ,KF ,Misalignment ,Misalignment-Matrix ,bias ,Ground Control Station ,MikroKopter ,MK QuadroXL ,automatic start ,Hard-Iron ,Soft-Iron ,Flight Management Unit ,MPU9150 ,HMC5883L ,STM32F4 ,MS5611 ,Autonome Fahrzeuge ,Autonome Luftfahrzeuge ,fehlertolerante Regelung ,Helikopter ,Mobile Roboter ,Zustandsschätzung ,Telerobotik ,Lageregelung ,Lagestabilisierung ,Höhenregelung ,Höhenstabilisierung ,automatische Neuinitialisierung ,Beschleunigung ,Drehrate ,Gyroskop ,Quaternionen ,Visualisierung ,Simulation ,Optimierung ,Navigation ,Mikrocontroller ,Quadrokopter ,Hexakopter ,Multikopter ,Digitale Simulation ,3D-Simulation ,Echtzeit ,Computergestützte Modellierung ,Roboter-Sensorsysteme ,Service-Roboter ,Automatisierung ,Test ,Verifikation ,Analyse ,Modellierung ,Modellbildung ,Fahrzeugdynamik ,Robotik-Simulator ,Schub ,Wegpunktnavigation ,Ortung ,Nichtlineare Simulation ,Rotor ,Drehmoment,Kraft ,Kalman-Filter ,Sensorfusion ,Filter ,Transversalfilter ,Regelungstechnik ,Dynamische Modellierung ,Indoornavigation ,Outdoornavigation ,Digitale Filter ,PID-Regler ,Bodenkontrollstation ,Energieeffizienz ,Sensormodellierung ,Aggressiver Start ,Autopilot ,Objektorientierte Programmierung ,Magnetometer ,Barometer ,barometrische Höhenformel ,nichtlineare Systeme ,Datenfilterung ,Erweitertes Kalman-Filter ,Inertialsensorik ,Skalenfaktorfehler ,Nullpunktfehler ,Sensorrauschen ,Baro-Altimeter ,Lage-Kalman-Filter ,Höhen-Kalman-Filter ,Zustandsraummodell ,Messmodell ,Lagequaternion ,automatischer Start ,Flugkörper , Robotik , Simulation , Regelungstechnik , Navigation , Sensor , Modell , Hubschrauber , Virtueller Sensor ,621.3 - Abstract
Innerhalb des letzten Jahrzehnts ist ein deutlicher Anstieg an verfügbaren Micro Air Vehicles (MAVs) zu verzeichnen. Immer größer und vielfältiger werden die Einsatzgebiete dieser unbemannten Flugplattformen. Gegenstand aktuellster Forschung ist dabei vor allem die Entwicklung von neuen, innovativen und intelligenten Algorithmen zur automatischen Navigation und Regelung solcher Systeme. Kern aller Flugplattformen bildet dabei der Autopilot. Dieser stabilisiert das MAV auf Basis der erfassten Sensordaten. Sollen nun neue oder erweiterte Anwendungen in die Flugplattform integriert werden, ist ein partieller Eingriff in den Autopiloten unabdingbar. Dabei treten jedoch erhebliche Hindernisse und Unwägbarkeiten auf, welche bis zum Totalverlust der Flugplattform führen können. Diese Arbeit zeigt einen modellbasierten Entwicklungsansatz, in dem verschiedene Vertical Take-Off and Landing (VTOL)-Systeme in die virtuelle Realität überführt werden. Hierzu wird eine 3D-Echtzeit-Simulation entwickelt, in welcher die Flugplattformen detailgenau abgebildet werden. Sämtliche Komponenten, beispielsweise Sensoren oder Antriebe, werden präzise modelliert. Den Kern der Simulation stellt dabei der Software in the Loop (SiL)-Ansatz dar, wodurch die gesamte Verarbeitungssoftware des Autopiloten in identischer Form, sowohl in der Simulation als auch auf der realen Flugplattform, ausgeführt wird. Hierzu wird im ersten Schritt ein kommerziell verfügbarer Quadrokopter vollständig in die Simulation überführt. Im zweiten Schritt wird ein innovatives Framework entwickelt, welches einen neuen Autopiloten, die Simulation sowie eine vollständige Demonstrator-Flugplattform verbindet. Durch diese neuartige Kombination kann das Design und die Entwicklung sämtlicher Algorithmen innerhalb der Simulation auf dem virtuellen MAV stattfinden. Durch die Verfügbarkeit von Ground-Truth-Daten und einer realistischen Flugumgebung können Fehler und Probleme frühzeitig in der Simulation erkannt und beseitigt werden. Erst nach der Evaluation und Verifikation in der Simulation wird die Software ohne weitere Änderungen oder Anpassungen auf die reale Flugplattform überführt. Dieser ganzheitliche Ansatz erlaubt die einfache und unproblematische Integration dieses Autopiloten in unterschiedliche Projekte.
- Published
- 2018