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Reconstitution de létat dun micro drone par fusion de données Travail de stage DEA Joan Solà Ortega, stagiaire Yves Brière, responsable à lENSICA Département.

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1 Reconstitution de létat dun micro drone par fusion de données Travail de stage DEA Joan Solà Ortega, stagiaire Yves Brière, responsable à lENSICA Département Avionique et Systèmes - ENSICA ECOLE DOCTORALE SYSTÈMES DEA Systèmes Automatiques Année universitaire

2 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 2 1Le projet Micro Drone Pas de pilote Gyromètres peu précis Puissance de calcul limitée Dynamique très rapide

3 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 3 2Le problème à résoudre Ce que lon veut : Les états à observer –Localisation dans l'espace : r (m) –Vitesse de translation : v (m/s) –Accélération : a (m/s 2 ) –Orientation : q (quaternion) –Vitesse d'orientation : (rad/s)

4 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 4 2Le problème à résoudre Ce que lon a : Les capteurs embarqués –L'accéléromètre 3Da c –Le gyromètre 3D c –Le magnétomètre 3Dm c –Le récepteur GPSr c, v c GPS Acc Gyro Mag Précision Dynamique

5 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 5 2Le problème à résoudre Ce quil faut savoir : Les systèmes de référence La référence ECEF –GPS La référence NED –État : r, v, a, q La référence avion –Acc, Mag, Gyro –État : z avion x avion y avion Greenwich Equateur Pôle Nord z ECEF y ECEF x ECEF N E D

6 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 6 2Le problème à résoudre Ce quil faut avoir : Les Idées ! Dynamique Relative Statique Absolue Orientation Localisation Acc Gyro Acc + Mag GPS FUSION DE DONNÉES

7 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 7 3La solution : Kalman étendu Le modèle cinématique d'état Séparation en sous systèmes –Le sous système de localisation –Le sous système d'orientation

8 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 8 3La solution : Kalman étendu Les modèles des mesures GPS –Amplitude réelle de létat –Rotation constante –Translation constante

9 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 9 3La solution : Kalman étendu Les modèles des mesures Acc, Mag et Gyro –Amplitude réelle (m, ou bien a+g) –Changement de repère variable (pas pour le Gyro) –Biais –Gains: K –Désalignements: L S = K+L

10 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 10 3La solution : Kalman étendu Augmentation du vecteur détat avec les incertitudes des capteurs Symbolervaq SgSg SaSa SmSm Dimension3x1 4x13x1 3x33x13x33x13x3 Sous vecteur 3x1 4x13x1 9x13x19x13x19x1 Indices MICRO drone ?? Incertitudes : mouvements browniens

11 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 11 4Les astuces Observateurs de poursuite: état du drone plus biais du gyromètre. –Algorithmes embarqués différenciés pour la localisation et lorientation. –États à estimer : Symbolervaq Dimension3x1 4x13x1 Sous vecteur 3x1 4x13x1 Indices MICRO drone !! 9+10=19

12 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 12 4Les astuces Traitement des mesures asynchrones Nouvelle mesure ? NON OUI Boucle de prédiction synchrone à 40 ms Boucle de correction à larrivée de chaque mesure

13 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 13 4Les astuces Ne pas utiliser les mesures avec peu dinformation –Pour des angles dinclinaison petits les composantes verticales de m et g ne varient pas beaucoup. –Lorientation est bien observable sans ces mesures z avion x avion y avion g m

14 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 14 5Les résultats Sous système dorientation –Calibrage du gyromètre: gains et désalignements (19 états) –Poursuite avec estimation du biais (10 états). Recherche dun jeu de mesures réduit. –Données artificielles et réelles

15 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 15 5Les résultats Calibration. Données artificielles G xyz A xyz M xyz

16 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 16 5Les résultats Calibration. Données réelles G xyz A xyz M xyz

17 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 17 5Les résultats Poursuite. Données artificielles G xyz A xy M xy

18 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 18 5Les résultats Poursuite. Données réelles G xyz A xy M xy

19 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 19 Conclusions Une méthode optimale pour lobservation de létat du micro drone a été développée Des méthodes simplifiées ont été conçues pour être embarquées Lobservabilité peut être explorée pour différentes configurations de mesures La validation expérimentale de ces méthodes par le système embarqué est en cours et en bonne voie !

20 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 20 Merci!

21 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 21 5La solution proposée Formulation du Filtre de Kalman Étendu –Équations système–Équations mesures

22 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 22 4Les astuces Premier calibrage Acc et Mag : moindres carrés non linéaires 1.Générer un ensemble ellipsoïdal de mesures : minimiser le critère : avec et obtenir : k x, k y, k z, x, y, z, K m,, K a, 2.Axes avion = Axes magnétomètreL m = 0 3x3 3.Il reste déterminer : L a, désalignement de laccéléromètre

23 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 23 4Les astuces Deuxième calibrage Acc et Gyro : Filtre de calibrage non embarqué. –États à estimer : Symbolervaq lala sgsg Dimension3x1 4x13x13x3 3x1 Sous vecteur 3x1 4x13x16x19x13x1 Indices

24 Reconstitution de l'état d'un micro drone par fusion de données 24 4Les astuces Éviter linversion de matrices Ne calculer que les composantes non nulles R est diagonale Scalaire !! 12 produits 14 additions 10 divisions


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