ELECINF344/381

Partie interactive du site pédagogique ELECINF344/ELECINF381 de Télécom ParisTech (occurrence 2011).

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Rosewheel restructure son planning

Aujourd’hui nous avons pris le temps de réétudier un peu notre planning. Les travaux pratiques de l’UE ont, pour les premières semaines, un peu empiété sur le temps que nous voulions consacrer au projet et quelques modifications s’imposent. Nous pensons néanmoins être toujours dans les temps par rapport à nos objectifs finaux. Notre planning prévisionnel était :

  1. Étude : Kalman, composants, banc de test
  2. Conception PCB : logique, capteurs
  3. Contrôle en vitesse non asservi
  4. Fusion de capteurs & asservissement
  5. Tenir debout, tourner, s’arrêter
  6. Détection d’obstacles
  7. Conception & implémentation contrôle brushless
  8. Conception de l’application Android & video
  9. Soutenance finale

L’étude du filtre de Kalman en première semaine a été concluante. Nous disposons de tous les éléments théoriques pour concevoir le filtre optimal pour notre application. Afin d’assurer un bon équilibre entre robustesse du filtre et complexité des calculs, différentes approches, complémentaires, sont mises en place. Tout d’abord, afin d’assurer la robustesse du filtre aux erreurs numériques susceptibles de se produire du fait de l’utilisation de calculs en virgule fixe, nous comptons utiliser l’algorithme du square root filtering. Ensuite, nous séparerons bien les capteurs entrant dans l’équation d’évolution du système et les capteurs n’ayant un rôle que de « mesure », ceci afin d’alléger la taille des matrices utilisées dans le filtre. Enfin, nous nous placerons dans la situation, fictive, où RoseWheel est toujours immobile. Le mouvement de ce dernier sera vu comme un bruit que nous intégrerons dans les équations et qui, si le choix des différents paramètres est judicieux, nous permettra là aussi d’obtenir des résultats satisfaisant tout en garantissant la simplicité des calculs.

Une étude plus approfondie de la dynamique du système nous a également permis de définir plus précisément nos différentes unités de traitement : filtre Kalman pour supprimer le bruit des capteurs, LQR pour asservissement en inclinaison, LQR pour asservissement en vitesse des moteurs brushless. Il nous manque toujours certaines informations pour pouvoir établir des modèles notamment des informations sur les divers éléments mécaniques et les capteurs. Nous n’avons pas encore finalisé le choix des capteurs et autres composants que nous allons utiliser. Nous avons collecté suffisamment d’informations sur ces derniers mais nous devons maintenant trancher en fonction de plusieurs contraintes : coût, précision, bruit de mesure, disponibilité, délais de livraison, possibilités de collaboration… Par exemple, nous pourrions partager les efforts avec Copterix pour les accéléromètre (MMA7660FCR1), gyroscope (IMU-3000) et capteur sharp (GP2Y0D02YK0F) de façon à factoriser les développements. Mais nous pourrions aussi utiliser des composants plus appropriés comme ce qui a été proposé à la soutenance initiale (nous n’avons par exemple pas besoin de 3 axes pour le gyroscope). Nous allons affiner notre sélection durant les prochains jours pour converger vers un choix final au plus tard samedi prochain (justifications à l’appui) de façon à pouvoir finir les PCB logique et capteurs pour dimanche soir comme prévu..

La première semaine devait également faire l’objet d’une étude sur la réalisabilité d’un banc de tests pour nos capteurs. Suite à plusieurs fausses pistes nous avons finalement trouvé où nous procurer des servos et du bois/plexi. L’implémentation, assez triviale, a bien avancé. La réalisation du banc de test reste tout de même moins prioritaire que l’avancée sur les capteurs et le filtre de Kalman : il est inutile de tester quelque chose que l’on a pas encore conçu. Nous avons donc décidé de reporter la semaine 3, soit la semaine prochaine. Nous devrions avoir un prototype viable en fin de semaine.

Enfin nous avons pris un peu de temps pour développer un simulateur simple de la physique de notre système (pour l’instant tel que décrit dans la thèse de Rich Chi Ooi) à l’aide d’Octave. Cela nous permettra de faire des premiers tests sur le filtre de Kalman et le (les) LQR assez rapidement.

Sur le même sujet :

  1. RoseWheel : réorganisations
  2. RoseWheel : le retour !
  3. RoseWheel prend la route !
  4. [RoseWheel] Implémentation du filtre de Kalman
  5. RoseWheel : banc de tests et filtre de Kalman

1 comment to Rosewheel restructure son planning

  • Alexis Polti

    « nous pourrions partager les efforts avec Copterix pour les accéléromètre (MMA7660FCR1) ».. Attention, mutualiser les efforts de développement est très louable, mais vous devez vous assurer de choisir les capteurs adaptés à *votre* projet. Ce qui convient à un hélicoptère ne vous convient pas forcément. En l’occurrence, je ne suis pas sûr que cet accéléromètre vous soit très utile…