zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Tự động hoá

Thiết kế và thi công mô hình máy bay không người lái tự động đáp cánh trên mục tiêu xác định

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4

Báo xấu

37
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong bài viết này, một phương pháp mới được phát triển, bao gồm hai nhiệm vụ chính, cho các hệ thống hạ cánh tự động dựa trên kỹ thuật thị giác máy và được thực hiện bởi một quadcopter: (1) Một thuật toán dựa trên thị giác máy để phát hiện và dự đóa n chuyển động tương lai của đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman; (2) Thuật toán điều khiển PID để quadcopter tự cân bằng và hạ cánh trên một mục tiêu xác định.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Thiết kế và thi công mô hình máy bay không người lái tự động đáp cánh trên mục tiêu xác định

Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG MÔ HÌNH MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI TỰ ĐỘNG ĐÁP CÁNH TRÊN MỤC TIÊU XÁC ĐỊNH Trần Lê Anh*, Lê Tuấn Thông Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh *Tác giả liên lạc: tranleanh.nt@gmail.com TÓM TẮT Trong suốt một quá trình bay tự hành, hạ cánh tự động trên một đối tượng được chỉ định là một trong những quy trình nguy hiểm và đầy thử thách nhất, đòi hỏi một nghiên cứu nâng cao về phương pháp trong cả phần cứng và phần mềm. Trong bài báo này, một phương pháp mới được phát triển, bao gồm hai nhiệm vụ chính, cho các hệ thống hạ cánh tự động dựa trên kỹ thuật thị giác máy và được thực hiện bởi một quadcopter: (1) Một thuật tóa n dựa trên thị giác máy để phát hiện và dự đóa n chuyển động tương lai của đối tượng sử dụng bộ lọc Kalman; (2) Thuật tóa n điều khiển PID để quadcopter tự cân bằng và hạ cánh trên một mục tiêu xác định. Nhiệm vụ này được thực hiện nhờ vào hai thành phần thiết yếu: cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển. Tuy nhiên, các cảm biến này dễ bị nhiễu do các lực truyền động trong hệ thống, chẳng hạn như độ rung của động cơ. Do đó, chúng tôi cũng nghiên cứu và sử dụng bộ lọc bù để lấy kết quả tốt nhất có thể từ hai cảm biến. Các thí nghiệm thực tế trên mô hình quadcopter được thực hiện để xác nhận tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất và cho kết quả 80% số lần đáp cánh trúng đích. Từ khóa: Hạ cánh tự động, quadcopter, điều khiển PID. DESIGN AND IMPLEMENT A QUADCOPTER MODEL AUTONOMOUS LANDING ON A STATIONARY TARGET Tran Le Anh*, Le Tuan Thong Ho Chi Minh City University of Technology and Education *Corresponding Author: tranleanh.nt@gmail.com ABSTRACT During autonomous flight procedure, autonomous landing on a specified object is one of the most dangerous and challenging processes, requiring an advanced study in both hardware and software approaches. In this paper, a new methodology is developed, including two major tasks, for vision-based autonomous landing systems executed by a quadcopter: (1) a vision-based algorithm is used to detect and predict an object’s future motion using Kalman Filter; (2) PID algorithm is implemented in a quadcopter platform to autonomously balance and land this one on a stationary target. This autonomous task is obtained by two essential components: Accelerometer and gyroscope. However, the sensors are susceptible to noise caused by driving forces in the system, such as the vibration of the motors. Therefore, we also investigate a use of complementary filter to make the outcome from two sensors as best as possible. Real quadcopter experiments have been implemented in door to validate the effectiveness of the proposed method and demonstrated that there were 8 out of 10 times of correctly landing. Keywords: Autonomous landing, quadcopter, PID controller. 509
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học TỔNG QUAN họa khác. Bài báo này trình bày một Một thiết bị bay không người lái giải pháp hạ cánh tự động dựa trên thị (UAV), thường được gọi là Drone, là giác máy cho phép một quadcopter tự một chiếc máy bay không có phi công động hạ cánh trên một mục tiêu cố trực tiếp ngồi lái trên máy bay. Có rất định. nhiều mức độ khác nhau của các Quá trình này được chia thành 3 phần: chuyến bay tự lái: hoặc dưới sự kiểm 1 - phát hiện vị trí, 2 - dự đóa n vị trí và sóa t bởi con người hoặc được kiểm sóa 3 - hạ cánh tự động. Trong phần đầu t bởi các máy tính trên máy bay. Do sự tiên, hình ảnh được thu thập bởi một linh hoạt trong kiểm sóa t, hệ thống máy ảnh và sau đó được xử lý bởi một UAV có ứng dụng rộng rãi trong công máy tính Raspberry Pi 3 Model B sử nghiệp, xã hội và quân sự, chẳng hạn dụng không gian màu HSV, phương như hoạt động tìm kiếm và cứu hộ, pháp lấy ngưỡng để phát hiện các tọa theo dõi một đối tượng, vận chuyển sản độ X-Y của mục tiêu trên mặt phẳng phẩm, hàng hóa. Quadcopter là một ảnh 2D. Sau đó, áp dụng bộ lọc loại UAV với bốn động cơ, nó có ưu Kalman để dự đóa n các tọa độ X'-Y điểm so với các loại UAV khác vì kết của mục tiêu trong phần thứ hai. Trong cấu cơ khí đơn giản, khả năng di phần cuối cùng, giá trị tọa độ của X'- chuyển linh hoạt trong không gian hẹp Y’ được chuyển thành tín hiệu điện với kích thước nhỏ gọn và rất dễ dàng điều khiển 4 động cơ để hạ cánh. Ngoài sản xuất. ra, sự cân bằng của quadcopter luôn Thị giác máy tính bao gồm các lý được đảm bảo bằng cách sử dụng bộ thuyết và kỹ thuật nhằm tạo ra các hệ điều khiển PID. thống nhân tạo để thu thập và xử lý hình ảnh hoặc cơ sở dữ liệu đa chiều VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP bằng máy ảnh. Sự kết hợp giữa thị giác NGHIÊN CỨU máy tính và các công nghệ kỹ thuật Vật liệu khác đã và đang tạo ra nhiều ứng dụng S500 Quadcopter Frame Kit ngày càng trong khoa học, quân sự và nhiều ứng được sử dụng nhiều trong nghiên cứu dụng khác. vì chi phí thấp, cứng cáp và dễ lắp ráp. Ngày nay, các chuyên gia đang đề xuất Hệ thống bao gồm vi điều khiển các phương pháp để giải quyết các vấn Arduino Uno, 4 bộ điều tốc (ESC), 4 đề giao thông, đáng chú ý có thể kể đến động cơ không chổi than, cảm biến việc theo dõi tội phạm hoặc hỗ trợ nạn siêu âm HC-HR04, cảm biến MPU- nhân của một tai nạn giao thông. Một 6050 6 bậc: con quay hồi chuyển 3 trục phương pháp tiềm năng được đề xuất và cảm biến gia tốc 3 trục, máy tính trong bài báo này là sử dụng UAV như Raspberry Pi 3 Model B, camera 5.0 một robot hỗ trợ vì đường đi của nó ít MP với độ phân giải tối đa là 720p và bị hạn chế không gian hơn so với các độ phân giải 640x480 với 30 khung phương tiện trên mặt đất. Mặt khác, hình/giây được gắn ở dưới thân một vấn đề khó khăn của UAV là hạ quadcopter để quan sát, pin 3800mAh cánh an toàn. Hiện tại, các nghiên cứu cho thời lượng bay liên tục từ 10 đến về việc hạ cánh tự động cho UAV vẫn 15 phút. Các quadcopter có thể đạt đang được tiến hành trên thế giới. Mục được tốc độ khoảng 3 m/s và hoạt động đích là để cho phép UAV có khả năng rất tốt cả trong nhà và ngoài trời. hạ cánh trên tàu và xe tải, hoặc trong Khi bắt đầu, quadcopter cất cánh dưới trường hợp của lốc xóa y và các thảm một bộ điều khiển từ xa, gồm hai thành 510
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học phần: máy phát sóng Devo 7 và bộ thu ảnh có thể quan sát mục tiêu trong tầm RX-701 với 7 kênh và tần số 2,4 GHz. nhìn của nó. Hình 1 mô tả các phần Các chuyến bay hoạt động dưới sự điều cứng gồm mô hình bay và bãi đáp được khiển của con người cho đến khi máy sử dụng trong nghiên cứu. Hình 1. Mô hình và mục tiêu sử dụng trong nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu biến gia tốc MPU 6050. Bộ điều khiển PID là thuật tóa n điều Ngoài ra, trong phần cứng này, một khiển phổ biến nhất được sử dụng cảm biến siêu âm được sử dụng để duy trong nhiều ứng dụng để tối ưu hóa hệ trì độ cao của quadcopter trong không thống một cách tự động. Một bộ điều gian. Trong trường hợp này, tín hiệu khiển PID có khả năng kiểm sóa t hệ thời gian echo từ cảm biến siêu âm thống để đáp ứng các tiêu chuẩn chất được đưa trở lại bộ điều khiển PID. lượng như thời gian đáp ứng nhanh và Cuối cùng, phản hồi các góc nghiêng giảm độ vọt lố cho hệ thống. và tín hiệu thời gian echo cho các bộ Trong điều khiển PID cho cân bằng điều khiển PID. Hệ thống cuối cùng quadcopter. Tín hiệu phản hồi là các được cấu trúc như Hình 2. giá trị góc nghiêng được tính từ cảm Hình 2. Sơ đồ khối bộ điều khiển PID quadcopter Phát hiện vùng màu Nhiệm vụ phát hiện đối tượng trong Một bức ảnh chụp từ máy ảnh được nghiên cứu được thực hiện bằng định dạng dưới dạng hình ảnh màu ngôn ngữ Python và thư viện RGB. Tuy nhiên, trong lĩnh vực xử lý OpenCV ảnh, không gian màu được chuyển Khi màu sắc được xác định bằng HSV, sang HSV vì những lợi ích nhất định phương pháp lấy ngưỡng được sử dụng của nó. HSV là một không gian màu để chuyển đổi hình ảnh thành định thường được sử dụng trong chỉnh sửa dạng nhị phân. Sau đó, các hàm tìm hình ảnh, phân tích hình ảnh và thị giác kiếm đường biên được thực hiện để máy tính. Không gian màu này dựa giới hạn vị trí hiện tại của đích. Vị trí trên ba tham số để mô tả màu sắc: Hue hiện tại được định nghĩa là trung tâm (H), Saturation (S) và Value (V). của vùng giới hạn. 511
Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học Euréka lần 20 năm 2018 Kỷ yếu khoa học KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN cao khác nhau với độ cao từ 100cm đến Các thí nghiệm được thực hiện trong 150cm so với mục tiêu. phòng thí nghiệm, đáp cánh từ các độ Hình 3. Mô phỏng các vị trí đáp KẾT LUẬN tôi phải đối mặt, đặc biệt là ở phần hạ Sau nhiều nỗ lực nghiên cứu và phát cánh. Sau khi cải thiện thuật tóa n hạ triển, chúng tôi đã thiết kế và lắp ráp cánh và tinh chỉnh mã nguồn, thành công một mô hình quadcopter quadcopter hiện hoạt động với kết quả hoàn chỉnh. Bên cạnh đó, một phương tốt. Kết quả thí nghiệm đã chứng minh pháp hạ cánh tự động dựa trên thị giác rằng quadcopter có khả năng tự động máy tính với một nền tảng phần cứng hạ cánh trên một mục tiêu cố định rất quadcopter cũng được trình bày trong tốt với độ chính xác khoảng 80% bằng bài báo này. Các thí nghiệm được thực cách sử dụng một camera đơn gắn vào hiện trong nhà nhiều lần ở các độ cao phía dưới, có nghĩa là có 8 trong số 10 khác nhau. Trong thời gian thử lần quadcopter đáp thành công trên nghiệm, có rất nhiều vấn đề mà chúng mục tiêu. TÀI LIỆU THAM KHẢO ĐÀO VĂN HIỆP, TRẦN XUÂN DIỆU, PHÙNG THẾ KIÊN. Modeling of Quadrotor dynamics. In Vietnam Conference of Control and Automation 2011 (VCCA 2011), Ha Noi, Nov. 25-26, 2011. POUNDS, PAUL, ROBERT MAHONY, AND PETER CORKE. Modelling and control of a quadrotorr robot. In Proceedings Australasian Conference on Robotics and Automation 2006, Australian Robotics and Automation Association Inc., 2006. TOMMASO BRESCIANI. Modelling, Identification and Control of a Quadrotor Helicopter. Department of Automatic Control, Lund University, October 2008, ISSN 0280-5316. 512

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.