Предыдущая часть

Часть 5: Алгоритмы – реализация и модель ошибок

Предисловие. Сегодня расскажу мало про технику, но много про практическую часть работы с поставщиками компонентов на примере известного сервиса JLCPCB. Расскажу какие возникли сложности и как сумели их решить. Поэтому если вам более по душе технический сюжет, то можете смело пропускать статью.

План статьи: В этой части рассматривается практический процесс изготовления печатной платы нашего устройства.

Предисловие. Получив ряд критических комментариев от читателей постарался учесть замечания и давать больше конкретики в описании реализации. Т.к. потребовалось излагать больше конкретики привожу описание формул в на мета-языке, либо картинками.

Также хочу еще раз сказать, что создание данного устройства - это исключительно моя инициатива, как начинающего пилота. Я не создаю такие устройства на постоянной основе, я не обладаю профильным образованием в авионике, а иду по пути проб и ошибок создавая полезное для себя устройство. Если я захожу на вашу территорию ваших профессиональных или академических интересов, то прошу отнестись с пониманием к некоторым неточностям или ошибкам термионологии. Буду рад вашим комментариям!

Итак, в этой части опишу следующие аспекты:

После выбора аппаратной базы (двойной STM32, каскад датчиков WT901 + LSM6DSV16X + LIS2DW12) наступает этап, который инженеры любят и ненавидят одновременно: программная реализация навигационного алгоритма. Эта часть посвящена математике, фильтрам и тому, как не сойти с ума, интегрируя шумные измерения в реальные координаты. Текст ориентирован на специалистов, поэтому скучноватые места будут разбавлены самоиронией и примерами из практики.

Идея собрать инерциальный навигатор пришла в голову быстро, но подобрать подходящие компоненты было сложнее. Главный микроконтроллер должен иметь достаточную вычислительную мощность для интегрирования уравнений движения и работы пользовательского интерфейса, при этом потреблять минимум энергии. Я выбрал контроллер семейства STM32 от STMicroelectronics, основанный на ядре ARM Cortex‑M. Этот чип обладает богатым набором периферии (I²C, SPI, UART, SDIO) и аппаратным блоком плавающей точки. К тому же компания ST поставляет готовые программные библиотеки для работы с MEMS‑датчиками.

В прототип заложил использование одновременно 2х контроллеров STM32 - один для вычислений и корректирвоки курса, второй для работы с элементами управления, экраном, отрисовка карты и прочие действия не связанные с координацией инерциальных датчиков.

Интегральный датчик инерции — сердце устройства. За основу взял 9‑осевой MEMS‑IMU WitMotion WT901, сочетающий три акселерометра и три гироскопа и электронный компас, что соответствует классическому INS. Этот модуль имеет низкий шум ускорений (~0,03 m/s²) и угловых скоростей (~0,02°/s) и выдает данные по интерфейсу SPI. Для обеспечения работы в широком температурном диапазоне датчик снабжён встроенным термодатчиком, данные которого учитываются при калибровке.

В основе любой ИНС — инерциальный измерительный модуль (IMU). Типичный IMU включает три взаимно перпендикулярных акселерометра и три гироскопа, иногда ещё три магнитометра (dewesoft.com). Акселерометры измеряют специфическую силу — разницу между истинным ускорением и ускорением свободного падения. Гироскопы измеряют угловую скорость. Магнитометры оценивают вектор магнитного поля Земли и позволяют корректировать курс. Такой 9‑осевой датчик иногда называют «AHRS» — системой ориентации и направления (attitude and heading reference system). В нашем проекте используется MEMS‑IMU с 6 степенями свободы и встроенным термодатчиком.

Весной 2024 года я — курсант летной школы по классу PPL (частный пилот) с несколькими десятками часов налёта, осознал то, чего старается избегать каждый лётчик: потеряться в пространстве без визуальных ориентиров, например оказался под плотной облачностью без привычного GPS‑сопровождения. Спутниковые сигналы в России с 2022г заблокированы по известным причинам. До этого момента я воспринимал навигатор в телефоне как «дополнительный инструмент». Но когда на панели вдруг погас зелёный индикатор спутников, по спине пробежал холодок: как отработать возврат в аэродромную зону в «белом» небе без визуальных ориентиров?

Известно, что инерциальные навигационные системы (ИНС) могут определять местоположение, ориентацию и скорость объекта без внешних источников. Внутри них наработки десятилетий — набор ускорителей и гироскопов, расположенных ортогонально, и вычислитель, который интегрирует измеренные ускорения и угловые скорости. ИНС — это, говоря простыми словами, «супер‑мертвый пеленг»: она интегрирует собственные ускорения и вращения, чтобы определить, куда и на сколько мы сместились. Достоинство такой системы — полная автономность, независимость от спутников и наземных радиомаяков. Именно это и нужно в эпоху блокировок сигналов, когда GPS может исчезнуть в самый неподходящий момент. К стати — не только в воздухе, но в любой среде — будь‑то тоща воды или космическое пространство.

Однако у классического «мертвого счёта» есть серьёзный недостаток: ошибки интегрирования накапливаются во времени. Даже самые точные акселерометры с погрешностью порядка 10 микрон могут дать ошибку в 100 метров всего за 5 минут полета, если её не корректировать. Таким образом за полетный час рискуем «улететь» на пару километров в сторону и потерять визуальные ориентиры при ВП. Поэтому в авиации инерциальные системы обычно работают в связке с внешними источниками (радиомаяками, GPS и т. п.), которые регулярно сбрасывают накопившийся дрейф. В моем проекте основная задача — обеспечить не менее часа автономной работы с минимальным дрейфом. Предполагается возможность корректировать корректировать свою позицию либо по сигналам VOR DME, либо по триангуляции на вышках СС, либо визуально (подтверждение пилотом прохождения крупных объектов‑маркеров).