Control system for UAV application based on inspection robot

This paper describes the design, development, and operation of the Inspection Robot, a UAV system that has been developed at the Department of Robotics and Mechatronics at AGH - University of Science and Technology. The hardware and software architecture used for controlling the Inspection Robot is presented. The architecture of a pan, tilt, and roll camera control system on-board the Inspection Robot is also presented. The camera is mounted in a light gimbal driven by three servos. The controller has currently three operation modes available. The first mode keeps the camera at a fixed position. The second mode drives the gimbal servos using signals received from an IMU system mounted on video glasses. Data provided by three sensors (a three axis accelerometer, a three axis gyroscope, and a three axis magnetic compass) from the IMU unit are integrated using a sensor fusion algorithm in order to obtain the best estimate for the system's dynamic state. The Kalman filter is very attractive for low-cost applications, where acceptable performance and reliability is desired, given a limited set of inexpensive sensors. Manual control, using conventional RC radio, is also possible.

W artykule przedstawiono projekt, wykonanie oraz pierwsze testy Inspekcyjnego Robota Latającego rozwijanego w Katedrze Robotyki i Mechatroniki na uczelni AGH w Krakowie. W pracy przedstawiono system kontroli lotu pracujący na Inspekcyjnym Robocie Latającym oraz funkcjonalność oprogramowania naziemnej stacji bazowej stanowiącej łącze komunikacyjne z robotem. W artykule przedstawiono również projekt żyroskopowej platformy wideo pracującej na pokładzie Inspekcyjnego Robota Latającego, stanowiącej sprzężenie wizyjne z naziemnym operatorem. Platforma posiada trzy stopnie swobody i napędzana jest trzema serwomechanizmami. Istnieją trzy tryby pracy umożliwiające wykorzystanie platformy w różnych zadaniach. Pierwszy tryb pracy umożliwia zablokowanie wszystkich serwomechanizmów w ostatnim położeniu pracy. Drugi tryb pracy steruje aktuatory platformy na podstawie sygnałów odebranych z układu IMU zamontowanego na wirtualnych okularach wideo. Sygnały pochodzące z trzech czujników układu IMU (trzy przyśpieszenia, trzy prędkości kątowe oraz trzy kierunki pola magnetycznego ziemi) poddawane są fuzji przy użyciu 6-stanowego filtru Kalmana. Zadaniem filtru Kalmana jest estymacja zmiennych stanu, gdzie część z nich w postaci kątów roll, pitch i yaw jest przesyłana na wejście układu sterowania aktuatorami platformy. Trzeci tryb pracy to manualna kontrola aktuatorów platformy w oparciu o sygnały pochodzące z aparatury RC.