Rancang Bangun Inertial Measurement Unit Untuk Unmanned ...
Transcript of Rancang Bangun Inertial Measurement Unit Untuk Unmanned ...
Rancang Bangun Inertial Measurement Unit Untuk Unmanned Aerial Vehicles “Quadrotor”
Oleh : Muhammad Alfiansyah 2208100063
Dosen Pembimbing Rudy Dikairono, ST., MT. Pujiono, ST., MT.
Susunan Pembahasan
Pendahuluan
Perancangan Sistem
Pengujian dan Analisis
Kesimpulan dan Saran
Pendahuluan
Latar Belakang
• Teknologi Quadrotor Berkembang Pesat • Kesederhanaan Mekanik Harus di tukar
dengan Kontrol Navigasi yang Rumit • Peran Sensor Orientasi / Inertial Measurement
Unit (IMU) Menjadi Sangat Penting dalam kontrol kestabilannya
• Masih banyak Permasalahan yang Terjadi Pada IMU
Pendahuluan
Latar Belakang
• Accelerometer Sebagai Komponen Utamanya Sangat Rentan terhadap Getaran sehingga menghasilkan noise yang berlebih
Pendahuluan
Latar Belakang
• Gyroscope Sebagai Sebuah Solusi , ternyata juga mempunya masalah yakni Dapat menghasilkan Drift Pada Luaran Sudut
-8
-6
-4
-2
0
2
4
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106
113
120
127
134
141
148
155
162
169
176
183
190
197
Axis
Titl
e
Perbandingan Orientasi Roll
Roll1
Gimbal1
Pendahuluan
Latar Belakang
• Berbagai Algoritma untuk menggabungkan data dari dua sensor tersebut bermunculan , namun mayoritas membutuhkan kemampuan Komputasi yang besar.
• Dengan kemampuan komputasi yang terbatas maka Kualitas Luaran Menjadi berkurang
• Sehingga Laju luaran data pun menjadi semakin lambat.
Pendahuluan
Oleh Karena Itu Menjadi Penting Untuk . .
Pendahuluan
Tujuan
• Menciptakan IMU dengan Luaran Error yang kecil
• Menciptakan IMU dengan beban komputasi rendah
• Menciptakan IMU yang memiliki Laju luaran Tinggi
Pendahuluan
Sehingga Menjadi Penting untuk membahas Permasalahan Berikut. . .
Pendahuluan
Perumusan Masalah
• Bagaimana Merancang IMU yang memiliki kemampuan Pengolahan Data yang cepat?
• Bagaimana Mengimplementasikan Software IMU dengan beban komputasi yang rendah?
• Bagaimana Mengimplementasikan Software IMU agar pengaruh noise dari accelerometer dan drift dari gyroscope terhadap sudut luaran dapat diperkecil?
Perancangan Sistem
Diagram Blok Keseluruhan Sistem
Accelerometer 3
Aksis
Gyroscope 3 Aksis
Magnetometer 3 Aksis
Mikrokontroller
Algoritma DCM Sensor Fusion
Sudut Pitch , Yaw , Roll
Perancangan Sistem
Skema Perancangan Hardware IMU
Sensor Gyroscope SD 740
Sensor Accelerometer MMA 7631
Sensor Magnetometer HMCL5883L
STM32F4 Discovery Board + Wireless Transmitter
Computer + Wireless Transmitter
Pengondisi Sinyal
LPF 20Khz
Buffer
Perancangan Sistem
Flowchart Sofware Secara Umum
Inisialisasi
Start
Determinasi Orientasi
Perancangan Sistem
Program Fase Inisialisasi
Inisialisasi ADC
Inisialisasi GPIO
Inisialisasi Timer Interrupt
Inisialisasi I2C
Inisialisasi Variabel Pendukung
Perancangan Sistem
Program Fase Determinasi Orientasi
Accelerometer
Gyroscope
Magnetometer
𝑲𝒃����(𝑛)
𝑰𝒃���(𝑛)
𝒘�
. dt 𝜽�𝑮
𝑲𝒃����_𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1)
𝑰𝒃_����𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1)
𝑲𝒃����_𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1)) 𝑥 𝑲𝒃����(𝑛))
Cross Product 𝜽�𝑨
𝑰𝒃_����𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1)) 𝑥 𝑰𝒃���(𝑛))
Cross Product
𝜽�𝑴
𝜽�𝒆𝒔𝒕 =𝑪𝒐𝒆𝒇𝑨. 𝜽�𝑨 + 𝑪𝒐𝒆𝒇𝑮.𝜽�𝑮 + 𝑪𝒐𝒆𝒇𝑴. 𝜽�𝑴
𝑪𝒐𝒆𝒇𝑨 + 𝑪𝒐𝒆𝒇𝑮 + 𝑪𝒐𝒆𝒇𝑴
Pembobotan Angular Displacement (𝜽�) 𝜽�𝒆𝒔𝒕
𝑨
𝑲𝒃����_𝑑𝑐𝑚(𝑛) = 𝑲𝒃����_𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1) + ( 𝜽�𝒆𝒔𝒕 𝑿 𝑲𝒃����_𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1))
𝑰𝒃���_𝑑𝑐𝑚(𝑛) = 𝑰𝒃���_𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1) + ( 𝜽�𝒆𝒔𝒕 𝑿 𝑰𝒃_����𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1))
𝑱𝒃���_𝑑𝑐𝑚(𝑛) = 𝑱𝒃_����𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1) + ( 𝜽�𝒆𝒔𝒕 𝑿 𝑱𝒃_����𝑒𝑠𝑡(𝑛 − 1))
Update DCM Matrix
𝑨 DCM Orthonormalize
𝑲𝒃����_𝑒𝑠𝑡(𝑛)
𝑱𝒃���_𝑒𝑠𝑡(𝑛)
𝑰𝒃���_𝑒𝑠𝑡(𝑛)
Perancangan Sistem
Program Fase Determinasi Orientasi
Data Luaran DCM Matrix kemudian di Ubah kedalam Bentuk Roll ,Pitch ,dan Yaw Menggunakan Rumus Sebagai
Berikut
Roll
Pitch
Yaw
Pengujian dan Analisis
Realisasi Hardware
Pengujian dan Analisis
Realisasi Gimbal Elektronik
Skema Pengujian Alat
Pengujian Error Statis dan Dinamis
Analisis Pengaruh Perubahan Frekuensi
Anlisis Pengaruh Perubahan Bobot Sensor
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Pengujian I
Pengujian Error Statis dan Dinamis
Kondisi Pengujian
• Kesalahan diukur dengan Parameter RMSE (Root Mean Square Error)
• RMSE 25 Sampel Data Di rata rata dan disajikan dalam pembeda berupa Kondisi Pengujian Statis dan Dinamis
• Tiap 5 Sampel dari 25 diuji dengan frekuensi yang berbeda mulai dari 50 Hz sampai 250 Hz
• Bobot Masing masing sensor adalah tetap • Range Sudut yang diuji adalah -45 sampai 45
Derajat
Pengujian Error Statis dan Dinamis
Hasil & Analisa Pengujian
Dapat diamati bahwa RMS error statis didapati lebih rendah, hal ini di analisa dapat terjadi karena 2 faktor yakni : 1. Algoritma IMU yang di pakai
bergantung pada pendekatan matematis sederhana dimana luaran menjadi handal saat dt dan perubahan sudut mendekati nol. ( frequensi Tinggi dan kondisi statis ) sehingga lebih handal saat statis dari pada dinamis. Dan lebih handal saat frekuensi di naikkan lagi.
2. Pengujian Error Dinamis menggunakan Gimbal yang luarannya ber-noise sehingga RMS error yang dihasilkan menjadi lebih besar.
Pengujian Error Statis dan Dinamis
Sinyal Luaran Gimbal
Pengujian II
Analisis Pengaruh Perubahan Frekuensi
Kondisi Pengujian
• Kelompok data yang digunakan adalah sama dengan pengujian sebelumnya namun Pengelompokan data dilakukan dengan Pembeda berupa Frekuensi Uji, Untuk melihat pengaruh dari perubahan frekuensi terhadap RMS Error yang terjadi.
• Rentang Sudut Juga dijaga antara 45 sampai -45 derajat.
Analisis Pengaruh Perubahan Frekuensi
Hasil Pengujian
Analisis Pengaruh Perubahan Frekuensi
Analisa Hasil Pengujian
• Dari Tabel 2 Terlihat bahwa Penurunan Error terjadi pada Sudut Yaw saja. Hal ini diprediksi karena sudut Pitch dan Yaw sudah mengalami penurunan dan stagnan pada rentang frek tersebut.
• Dapat diambil kesimpulan bahwa tidak selamanya frekuensi yang lebih tinggi adalah Lebih baik. Dengan RMS error yang sama maka penggunaan frekuensi yang lebih rendah akan sangat menghemat beban komputasi.
Pengujian III
Anlisis Pengaruh Perubahan Bobot Sensor
Kondisi Pengujian
• Yang menjadi Pembeda adalah konstanta Bobot Sensor.
• Di uji pada frequensi tetap 100Hz • Pengujian untuk sudut Pitch dan Roll adalah
-45 sampai 45 derajat. Sedangkan yaw dari 135 sampai -135 derajat
• Sampel Tiap bobot adalah sebanyak 20 Sampel data.
Anlisis Pengaruh Perubahan Bobot Sensor
Hasil Pengujian
G = Bobot Gyroscope A = Bobot Accelerometer M = Bobot Magnetometer
Anlisis Pengaruh Perubahan Bobot Sensor
Analisa Hasil Pengujian
• Semakin Rendah bobot accelerometer dan Magnetometer semakin besar RMS Error yang terjadi. Hal ini disebabkan karena pengaruh accelerometer dan magnetometer untuk menanggulangi Drift akibat penggunaan Gyroscope berkurang
• Namun, Penambahan bobot accelerometer juga menambah sebuah permasalahan yakni kemungkinan noise dari accelerometer untuk masuk bertambah besar .
Anlisis Pengaruh Perubahan Bobot Sensor
Grafik Penjelas Pengaruh peningkatan bobot Accelerometer
Perbandingan Pengujian RMS Error Roll dengan pembobotan sensor yang berbeda (a) Bobot Sensor adalah G = 1; A = 1 ; M = 1 ; (b) Bobot sensor adalah G = 1; A = 0.1 ; M = 0.1 ;
Pengujian IV
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Kondisi Pengujian
• Pengujian yang dilakukan di Quadrotor hanya dilakukan pada keadaan statis karena keterbatasan alat uji.
• Sudut uji yang dipilih adalah Sudut Pitch dengan memanipulasi sudut pitch quadrotor menjadi -9 derajat.
• Pengujian kemudian dilakukan dengan merubah rubah bobot sensor dan kemudian dianalisa performanya
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Kondisi Pengujian
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Kondisi Pengujian
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Hasil Pengujian
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Analisa Pengujian
• Dari tabel 4 dapat kita simpulkan bahwa dengan merubah bobot Accelerometer menjadi lebih kecil maka RMS Error dapat di tekan.
• Setelah mengamati Data Mentah dari masing masing sensor diketahui bahwa dari ketiga sensor, Acelerometer mengalami distorsi yang sangat besar. Namun tidak Bagi Magnetometer dan Gyroscope
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Hasil Pengujian
Analisis Permorma IMU pada Kondisi Quadrotor
Analisa Pengujian
• Dari gambar tersebut dapat dilihat bahwa gyroscope dan magnetometer lebih tahan terhadap getaran daripada accelerometer.
• Perlu dirancang suatu algoritma tambahan untuk mengatasi kondisi pakai pada quadrotor ini, karena bila accelerometer terus dikecilkan untuk mengurangi RMS error maka lama lama yang terjadi adalah drift dari Gyroscope yang akan mendominasi luaran IMU
Kesimpulan
Inertial Measurement Unit dengan Algoritma yang diajukan dalam Tugas Ahir ini dapat direalisasikan dengan RMS Error Statis mencapai < 2 Derajat dan RMS Error Dinamis Mencapai < 3 Derajat. Pengujian Performa terhadap laju Update data dilakukan mulai dari frekueansi 50Hz sampai dengan 300 Hz. Tidak menutup kemungkinan untuk dioperasikan dengan frekuensi yang lebih tinggi.
Kesimpulan
Frekuensi update Data berpengaruh terhadap RMS Error yang akan dihasilkan, Semakin tinggi frekuensi semakin kecil RMS Error. Membesarkan bobot Accelerometer akan memperkecil pengaruh drift dari penggunaan Gyroscope namun juga akan menambah noise dari accelerometer itu sendiri.