Projeto de uma plataforma Strapdown composta de sensores inerciais e o microcontrolador ESP-32 da Espressif.

Obter a atitude de drones, veículos subaquáticos e outros dispositivos com 6 graus de liberdade é uma das tarefas mais desafiadoras no projeto de sistemas de controle de navegação. Por este motivo, muitos projetos utilizam programas proprietários ou limitam-se á simulações. Neste trabalho é apresentado um sistema completo para determinação de atitude capaz de fornecer medidas calibradas e atitude estimada utilizando sensores MEMS, com microcontrolador de baixo custo e baixo consumo energético. Acelerômetro e magnetômetro são calibrados online no sistema embarcado como emprego do método dos mínimos quadrados sem auxílio de equipamentos externos. O estado estimado é computado com um rápido algorítimo algébrico de quatérnios consumindo menos de 1,5ms com emprego de um filtro aditivo de Kalman linear.

Neste projeto é apresentado métodos de calibração de três sensores:

• Acelerômetro;
• Giroscópio; e
• Magnetômetro.

Grupo de trabalho

Este trabalho faz parte de um projeto que visa o desenvolvimento de protótipo de veículos não tripulados. Para saber mais acesse: Navigation, Position and Time in Unmanned Aerial Vehicles in environments with no GPS/GNSS signal

Trabalho de graduação e publicação

Este projeto é resultado do Trabalho de Graduação de Engenharia Aeroespacial

Artigo publico no Congresso Brasileiro de Automática no ano 2020.

A base desenvolvida possui o sensor preso como pode ser visto na figura abaixo:

Depois de montada e fechada, o algoritmo de calibração do acelerometro precisa da tomada de dados nas seis orientações para resolver o problema de minimos quadrados.

Funcionalidade

O projeto fornece um vetor de dimensão 4+3+3+3+3+1 = 17 floats. Na seguinte sequência:

Componentes do quatérnio de atitude	Ângulos de Euler	Acelerômetro	Magnetômetro	Giroscópio	Intervalo de tempo
normalizado	graus	m/s	normalizado	rad/s	segundos

Todo os processo se passa em um sistema embarcado composto pelo microcontrolador ESP-32 da Espressif e a IMU MPU-9250 da Invensense.

Para mais informações acesse o repositório GitHub que contém as informação e o código.