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


Realisasi Hardware


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


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


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.


Sinyal Luaran Gimbal

Pengujian II


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.


Hasil Pengujian


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


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.


Hasil Pengujian

G = Bobot Gyroscope A = Bobot Accelerometer M = Bobot Magnetometer


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 .


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


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


Kondisi Pengujian


Kondisi Pengujian


Hasil Pengujian


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


Hasil Pengujian


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.

Documents

Rancang Bangun Inertial Measurement Unit Untuk Unmanned