В целом можно на кайт поставить, какая разница - ускорения это просто физика. Скольжение все равно будет давать ускорения. Но вопрос стоимости системы на мой взгляд будет доминировать - МЕМС сделать удовольствие не дешевое, будет ли смысл если такой блок будет стоить 500 долларей (я не знаю рынок кайтов совсем)?
У меня стоят дестки ЛИСов, несколько СТМ, несколько МЕМС (50долл/шт), несколько дестяков ЛСМов. Я не понимаю вашу агрессию. Если можете сделать такое дешевле - то сделайте, я с удовольствием куплю. Вы решали задачу разработки массовых дешевых изделий - понятно что гнались за любой копейкой экономии. У меня такой цели нет, я уже несколько раз вам это повторил. Цель - сделать работающий прототип, затем подумаю над удешевлением.
Еще раз - нет цели сэкономить на всем. Есть цель - сделать устройство. Половину работ я сделал сам, как и исследования физических принципов работы датчиков. Без комиссий нельзя оплатить заказ. Эксперты продают не воздух, а дают реальные советы. Я не буду делать монтаж самостоятельно, т.к. у меня нет цели закупить паяльную станцию и полный набор всего смежного - я не профессионал в области создания плат, я создаю конечное устройство. Плата стоит 35 потому, что я накликал разные опции чтобы посмотреть это в живую.
Ну так те посредники берут те же самые 10% - много раз пользовался услугами китайцев в этом вопросе, не пойму в чем разница между пополнением зарубежной карты или пополнением алипей? Ну и оплата через алипей не всегда доступна, сейчас больше распространен вичат пей, но вновь те же ограничения - китайская симка и китайская карта.
Я обратился к товарищу, который летел в Россию из Китая, чтобы он принял на своем адресе, а дальше привез. Но в комментариях ниже упоминается пул посредников, которые доставляют и бачами и по отдельности - вопрос только в скорости доставки.
Все приведенное в статье - это синтез теории навигации из учебника (Черный, Кораблин пользуюсь) и собственных зананий в области вычислительной математики.
В России я знаю несколько производителей инерциальных систем (ГКВ, Галс) - там и дешевле и больше применимо для дрона. Но точность совсем не та, да и у меня устройство stand alone типа, фактически направленное на использование в качестве альтернативным современным Гарминам.
Ну а если товарищ полковник надумает, то я всегда рад помочь и ответить на вопросы. Глядишь и работу предложат)
Разные задачи - разные бюджеты. На первом экземпляре не стоит цель оптимизации цены. Да я и не профессионал, а делаю устройство для себя в первую очередь. Это как собрать кастомный комп наверное - стоит в разы дороже дешевых сборок.
Если вы не против, то я обращусь к вам с вопросом оптимизации стоимости в будущем.
У вас же просто платы? У меня вышло очень дорого по причине необходимости закупки STM32F4 на максимальное количество ног. Только эти датчики съели половину суммы - взял их в глобальном каталоге, там был большой MOQ. Также сама плата у меня стоит порядка 35 долларов, я их заказал также не 1шт, а 10шт. Мелочь, которую пришлось набирать себе на сток - тоже съела кучу денег. Часть комплектующих сгорела "на заправке в автомат" ну и так далее. Задачи удешевить устройство нет, сейчас задача сделать первый рабочий прототип stand alone инерциального навигатора, несколько штук - для тестов в разных условиях.
Также в расходы включены услуги по доставке и ряд других. Комиссия за оплату с иностранной карты 10%. Также привлекал несколько экспертов для оценки некоторых элементов реализации. Вот так и вышла сумма.
Ответ на оба вопроса - нет. Из России ФЛ даже на сайт не пускает с российской почтой, приходится делать зарубежную + доступ через ВПН. Оплата только с карт мастер/виза (которые сейчас заблокированы). Доставка в моем случаем была через агента.
Спасибо за точное замечание — у нас error-state/MEKF: в векторе состояния 3-мерная дельта фи (угол вращения), номинальная ориентация хранится кватернионом; после обновления q <- δq(δθ)Хq, δθ->0. Это снижает размерность, убирает нормализацию и уменьшает нелинейность. Рост шумов при 90° — следствие параметризации/линеаризации; лечим правоинвариантной формой и Q, заданной в теле-СК (перетюнинг по режимам).
«2 часа без коррекции» не цель: без якорей ковариация расползётся. Реальные апдейты: барометр (h), магнитометр (ψ), GNSS при доступности, Пито/воздушная скорость, ZUPT/нулевые-ускорения на прямых, иногда map-matching/метки от пилота. В их отсутствие — только предсказание. Поэтому в схему введено такое колчиество датчиков и контуров, чтобы снижать цену ошибки на дистанции. Но вопрос супер-хороший, уверен что эта проблема будет, но буду решать ее после накопления реальных данных. Робкая надежда есть на основе опыта многолетней эксплуатации кроссовок с датчиками ускорения, которые вполне себе неплохо считали путь и траекторию только на основе ускорений.
Приемлемым считаю накопленную ошибку в пределах 1км за 2-4 часа полета, этого достаточно чтобы понимать район полетов и найти ориентиры по ПВП или отсроиться по частотам ВОРов и радио-маяков при ППП.
Спасибо за комментарий — вы правы, Калман “летал” ещё на Аполлоне. На STM32F407 (Cortex-M4F) одинарная точность и FPU более чем достаточны для малых EKF/UKF (размерность 2–9) на 100–200 Гц — без ассемблера; обычный float/CMSIS-DSP хватает.
Включу в одну из статей статью мини-пример для рысканья (ψ) с оценкой дрейфа гироскопа (b) и поправкой по магнитометру. Карту магнитных склонений можно зашить в память устройства - она достаточно хороше сейчас проработана и стабильна в большинстве случаев.
Спасибо, я принимаю вашу критику, постараюсь давать больше низкоуровневых решений (таблицы, диаграммы и прочее), чтобы лучше раскрывать суть. Это увеличит объем изложения. Надеюсь на ваши прикладные замечания в будущем, я будучи любителем-энтузиастом совершаю все возможные ошибки новичка, но не пройдя этот путь - не вырасти.
Если вам не понятны мои ответы, то возможно вам стоит точнее задать вопросы. Я пояснил про каждый из пунктов - принять или нет это ваше личное дело. Материал публикуется в рубрике DIY - это рубрика про устройства создаваемые своими руками за свои деньги в свое свободное время.
Возможно мое изложение не соответствует вашим критическим требованиям, но я и не пишу учебник - я рассказываю историю создания устройства. Ошибки допускают те, кто что-то делает - это нормальный процесс. На этом прошу завершить дискуссию, если вам не нравится содержание - не читайте.
В статье я упоминаю использование дисперсии Аллана для анализа шума датчиков. Этот метод позволяет выделить несколько компонент шумов инерциальных датчиков – например, квантование, случайное блуждание нуля (angle/velocity random walk), нестабильность смещения (bias instability), дрейфовую составляющую и т.д.. Всего подобных параметров может быть порядка пяти-семи. Почему учитываются все? Потому что каждая из этих шумовых компонент по-разному влияет на погрешность со временем. В высокоточной инерциальной системе все значимые источники ошибок стараются промоделировать: перед интегрированием проведена калибровка (определены bias, масштаб, перекос осей, зависимость от температуры и др), а результаты (включая параметры шумовой модели из Allan deviation) закладываются в алгоритм (например, в ковариации фильтра Калмана). Такой тщательный учет необходим, чтобы снизить дрейф и обеспечить максимальную точность – если пренебречь каким-то фактором, он может вызвать накопление ошибки. Именно поэтому я включил все ~7 параметров в модель ошибок: это повышает реализм модели и позволяет EKF лучше компенсировать каждую составляющую шума. Это подтверждается и на практике – после учёта смещений, шумов и коррекции фильтром, дрейф координаты заметно сокращается
STM32F407IGT6 – это 32-разрядный микроконтроллер семейства STM32F4 (ядро ARM Cortex-M4, 168 МГц, 1 МБ флэш и 192 КБ SRAM). Данный MCU не имеет традиционной кэш-памяти данных. В Cortex-M4 (STM32F4) нет выделенного cache для RAM, а ускорение работы с флэш достигается с помощью так называемого ART-акселератора – предвыборки и буферизации инструкций (инструкционный префетч и branch cache). Проще говоря, STM32F407 делает быстрое исполнение кода из флэш (0 wait state на частоте 168 МГц) благодаря аппаратной предвыборке, но кэша данных (D-cache) у него нет. Возможно поэтмоу моя фраза о «минимизации кэш-промахов» применительно к STM32F4 прозвучала несколько странно. Я имел ввиду оптимальное размещение данных в памяти (например, использование 64КБ CCM – Core Coupled Memory – для самых часто используемых данных) или избегание лишних обращений к внешней памяти, что актуально для более новых микроконтроллеров с кэшем. В любом случае, на STM32F407 главный “ускоритель” – это правильная организация памяти и включение FPU/DSP, а не управление кэш-линиями. Кэш-промахи как таковые для данного MCU не существенны, ведь доступ к SRAM и так быстр, а чтение из флеша оптимизировано аппаратно.
Первые два рисунка в статье как раз иллюстрируют траекторию до коррекции фильтром и после нее. На рис. 1 показано моделирование полета без включения коррекции (только инерциальная интеграция) – красная линия постепенно уходит от истинной траектории (черные точки), и к концу 8-минутного отрезка накопленный дрейф достигает порядка 300 метров. На рис. 2 приведена траектория после включения расширенного фильтра Калмана и периодической коррекции по барометру – оценка (красная) гораздо ближе к реальному пути (черные точки), и окончательное отклонение составляет около 50–80 м. Эти значения указаны в тексте статьи, а на графиках разница видна визуально: во втором рисунке красная траектория почти совпадает с истинной, тогда как в первом заметно “уплывает” от нее. Таким образом, «300 м до» и «50–80 м после» – это величины позиционной ошибки навигации соответственно до применения EKF и после его работы. Они демонстрируют, насколько сильно фильтрация и внешние поправки уменьшают накопленную погрешность. При отсутствии GNSS добиться ошибки ~50 м на дистанции ~5 км – уже очень хороший результат кмк.
Взял по принципу «самое лучшее», так как реальная производительность устройства будет уже после испытаний и настройки, тогда можно будет подумать о снижении размеров и стоимости устройства.
В целом можно на кайт поставить, какая разница - ускорения это просто физика. Скольжение все равно будет давать ускорения. Но вопрос стоимости системы на мой взгляд будет доминировать - МЕМС сделать удовольствие не дешевое, будет ли смысл если такой блок будет стоить 500 долларей (я не знаю рынок кайтов совсем)?
У меня стоят дестки ЛИСов, несколько СТМ, несколько МЕМС (50долл/шт), несколько дестяков ЛСМов. Я не понимаю вашу агрессию. Если можете сделать такое дешевле - то сделайте, я с удовольствием куплю. Вы решали задачу разработки массовых дешевых изделий - понятно что гнались за любой копейкой экономии. У меня такой цели нет, я уже несколько раз вам это повторил. Цель - сделать работающий прототип, затем подумаю над удешевлением.
Еще раз - нет цели сэкономить на всем. Есть цель - сделать устройство. Половину работ я сделал сам, как и исследования физических принципов работы датчиков. Без комиссий нельзя оплатить заказ. Эксперты продают не воздух, а дают реальные советы. Я не буду делать монтаж самостоятельно, т.к. у меня нет цели закупить паяльную станцию и полный набор всего смежного - я не профессионал в области создания плат, я создаю конечное устройство. Плата стоит 35 потому, что я накликал разные опции чтобы посмотреть это в живую.
Вообще в авиации все стоит ОЧЕНЬ дорого.
Ну так те посредники берут те же самые 10% - много раз пользовался услугами китайцев в этом вопросе, не пойму в чем разница между пополнением зарубежной карты или пополнением алипей? Ну и оплата через алипей не всегда доступна, сейчас больше распространен вичат пей, но вновь те же ограничения - китайская симка и китайская карта.
Я обратился к товарищу, который летел в Россию из Китая, чтобы он принял на своем адресе, а дальше привез. Но в комментариях ниже упоминается пул посредников, которые доставляют и бачами и по отдельности - вопрос только в скорости доставки.
Все приведенное в статье - это синтез теории навигации из учебника (Черный, Кораблин пользуюсь) и собственных зананий в области вычислительной математики.
В России я знаю несколько производителей инерциальных систем (ГКВ, Галс) - там и дешевле и больше применимо для дрона. Но точность совсем не та, да и у меня устройство stand alone типа, фактически направленное на использование в качестве альтернативным современным Гарминам.
Ну а если товарищ полковник надумает, то я всегда рад помочь и ответить на вопросы. Глядишь и работу предложат)
Разные задачи - разные бюджеты. На первом экземпляре не стоит цель оптимизации цены. Да я и не профессионал, а делаю устройство для себя в первую очередь. Это как собрать кастомный комп наверное - стоит в разы дороже дешевых сборок.
Если вы не против, то я обращусь к вам с вопросом оптимизации стоимости в будущем.
Для оплаты Алипей нужна китайская карта и симка. Оплатить алипей напрямую с карты российского банка нельзя. Или я что-то путаю?
Касательно других сборщиков плат - вы правы, но я использовал наиболее известный сервис.
У вас же просто платы? У меня вышло очень дорого по причине необходимости закупки STM32F4 на максимальное количество ног. Только эти датчики съели половину суммы - взял их в глобальном каталоге, там был большой MOQ. Также сама плата у меня стоит порядка 35 долларов, я их заказал также не 1шт, а 10шт. Мелочь, которую пришлось набирать себе на сток - тоже съела кучу денег. Часть комплектующих сгорела "на заправке в автомат" ну и так далее. Задачи удешевить устройство нет, сейчас задача сделать первый рабочий прототип stand alone инерциального навигатора, несколько штук - для тестов в разных условиях.
Также в расходы включены услуги по доставке и ряд других. Комиссия за оплату с иностранной карты 10%. Также привлекал несколько экспертов для оценки некоторых элементов реализации. Вот так и вышла сумма.
Желтую заказали после первой попытки, решили что увет более яркий и интересный. Чушь конечно, но выглядит желтый текстолит прикольно.
Ответ на оба вопроса - нет. Из России ФЛ даже на сайт не пускает с российской почтой, приходится делать зарубежную + доступ через ВПН. Оплата только с карт мастер/виза (которые сейчас заблокированы). Доставка в моем случаем была через агента.
нет, до этого уровня не дошел, ограничился стандартным gerber+bom+cpl, но обязательно попробую при разработке второй версии устройства
Принято, ссылки внесу сегодня
Спасибо за точное замечание — у нас error-state/MEKF: в векторе состояния 3-мерная дельта фи (угол вращения), номинальная ориентация хранится кватернионом; после обновления q <- δq(δθ)Хq, δθ->0. Это снижает размерность, убирает нормализацию и уменьшает нелинейность. Рост шумов при 90° — следствие параметризации/линеаризации; лечим правоинвариантной формой и Q, заданной в теле-СК (перетюнинг по режимам).
«2 часа без коррекции» не цель: без якорей ковариация расползётся. Реальные апдейты: барометр (h), магнитометр (ψ), GNSS при доступности, Пито/воздушная скорость, ZUPT/нулевые-ускорения на прямых, иногда map-matching/метки от пилота. В их отсутствие — только предсказание. Поэтому в схему введено такое колчиество датчиков и контуров, чтобы снижать цену ошибки на дистанции. Но вопрос супер-хороший, уверен что эта проблема будет, но буду решать ее после накопления реальных данных. Робкая надежда есть на основе опыта многолетней эксплуатации кроссовок с датчиками ускорения, которые вполне себе неплохо считали путь и траекторию только на основе ускорений.
Приемлемым считаю накопленную ошибку в пределах 1км за 2-4 часа полета, этого достаточно чтобы понимать район полетов и найти ориентиры по ПВП или отсроиться по частотам ВОРов и радио-маяков при ППП.
Спасибо за комментарий — вы правы, Калман “летал” ещё на Аполлоне. На STM32F407 (Cortex-M4F) одинарная точность и FPU более чем достаточны для малых EKF/UKF (размерность 2–9) на 100–200 Гц — без ассемблера; обычный float/CMSIS-DSP хватает.
Включу в одну из статей статью мини-пример для рысканья (ψ) с оценкой дрейфа гироскопа (b) и поправкой по магнитометру. Карту магнитных склонений можно зашить в память устройства - она достаточно хороше сейчас проработана и стабильна в большинстве случаев.
Спасибо, я принимаю вашу критику, постараюсь давать больше низкоуровневых решений (таблицы, диаграммы и прочее), чтобы лучше раскрывать суть. Это увеличит объем изложения. Надеюсь на ваши прикладные замечания в будущем, я будучи любителем-энтузиастом совершаю все возможные ошибки новичка, но не пройдя этот путь - не вырасти.
Если вам не понятны мои ответы, то возможно вам стоит точнее задать вопросы. Я пояснил про каждый из пунктов - принять или нет это ваше личное дело. Материал публикуется в рубрике DIY - это рубрика про устройства создаваемые своими руками за свои деньги в свое свободное время.
Возможно мое изложение не соответствует вашим критическим требованиям, но я и не пишу учебник - я рассказываю историю создания устройства. Ошибки допускают те, кто что-то делает - это нормальный процесс. На этом прошу завершить дискуссию, если вам не нравится содержание - не читайте.
В статье я упоминаю использование дисперсии Аллана для анализа шума датчиков. Этот метод позволяет выделить несколько компонент шумов инерциальных датчиков – например, квантование, случайное блуждание нуля (angle/velocity random walk), нестабильность смещения (bias instability), дрейфовую составляющую и т.д.. Всего подобных параметров может быть порядка пяти-семи. Почему учитываются все? Потому что каждая из этих шумовых компонент по-разному влияет на погрешность со временем. В высокоточной инерциальной системе все значимые источники ошибок стараются промоделировать: перед интегрированием проведена калибровка (определены bias, масштаб, перекос осей, зависимость от температуры и др), а результаты (включая параметры шумовой модели из Allan deviation) закладываются в алгоритм (например, в ковариации фильтра Калмана). Такой тщательный учет необходим, чтобы снизить дрейф и обеспечить максимальную точность – если пренебречь каким-то фактором, он может вызвать накопление ошибки. Именно поэтому я включил все ~7 параметров в модель ошибок: это повышает реализм модели и позволяет EKF лучше компенсировать каждую составляющую шума. Это подтверждается и на практике – после учёта смещений, шумов и коррекции фильтром, дрейф координаты заметно сокращается
STM32F407IGT6 – это 32-разрядный микроконтроллер семейства STM32F4 (ядро ARM Cortex-M4, 168 МГц, 1 МБ флэш и 192 КБ SRAM). Данный MCU не имеет традиционной кэш-памяти данных. В Cortex-M4 (STM32F4) нет выделенного cache для RAM, а ускорение работы с флэш достигается с помощью так называемого ART-акселератора – предвыборки и буферизации инструкций (инструкционный префетч и branch cache). Проще говоря, STM32F407 делает быстрое исполнение кода из флэш (0 wait state на частоте 168 МГц) благодаря аппаратной предвыборке, но кэша данных (D-cache) у него нет. Возможно поэтмоу моя фраза о «минимизации кэш-промахов» применительно к STM32F4 прозвучала несколько странно. Я имел ввиду оптимальное размещение данных в памяти (например, использование 64КБ CCM – Core Coupled Memory – для самых часто используемых данных) или избегание лишних обращений к внешней памяти, что актуально для более новых микроконтроллеров с кэшем. В любом случае, на STM32F407 главный “ускоритель” – это правильная организация памяти и включение FPU/DSP, а не управление кэш-линиями. Кэш-промахи как таковые для данного MCU не существенны, ведь доступ к SRAM и так быстр, а чтение из флеша оптимизировано аппаратно.
Первые два рисунка в статье как раз иллюстрируют траекторию до коррекции фильтром и после нее. На рис. 1 показано моделирование полета без включения коррекции (только инерциальная интеграция) – красная линия постепенно уходит от истинной траектории (черные точки), и к концу 8-минутного отрезка накопленный дрейф достигает порядка 300 метров. На рис. 2 приведена траектория после включения расширенного фильтра Калмана и периодической коррекции по барометру – оценка (красная) гораздо ближе к реальному пути (черные точки), и окончательное отклонение составляет около 50–80 м. Эти значения указаны в тексте статьи, а на графиках разница видна визуально: во втором рисунке красная траектория почти совпадает с истинной, тогда как в первом заметно “уплывает” от нее. Таким образом, «300 м до» и «50–80 м после» – это величины позиционной ошибки навигации соответственно до применения EKF и после его работы. Они демонстрируют, насколько сильно фильтрация и внешние поправки уменьшают накопленную погрешность. При отсутствии GNSS добиться ошибки ~50 м на дистанции ~5 км – уже очень хороший результат кмк.
Параллельно решал задачу разводки платы, чтобы ускорить процесс выпуска устройства.
Взял по принципу «самое лучшее», так как реальная производительность устройства будет уже после испытаний и настройки, тогда можно будет подумать о снижении размеров и стоимости устройства.