Dział wiedzy

Symulacja

SITL, HITL/HIL, Gazebo, SIH i testowanie kodu bez ryzyka dla fizycznej platformy.

9 artykułów

HIL

HIL · HITL · flight controller DIY

HIL dla własnego flight controllera

Architektura stanowiska HIL dla własnego kontrolera: granica między prawdziwym hardware i modelem, bezpieczne odłączenie aktuatorów, pakiety sensorów oraz HIL actuator controls, układy osi i jednostki, timestamp/time authority, fixed-step i lockstep, budżet opóźnienia i jitteru, kolejki oraz utrata ramek, deterministyczny reset, watchdog i heartbeat, modele szumu/biasu/saturacji, fault injection, instrumentacja GPIO, porównanie SITL–HIL, plan bring-up oraz kryteria zaliczenia bez używania śmigieł.

SITL

ArduPilot · SITL · sim_vehicle.py

ArduPilot SITL — laboratorium od buildu do fault injection

Praktyczne i powtarzalne laboratorium ArduPilot SITL: klon oraz identyfikacja wersji, instalacja środowiska zgodnie z oficjalnym skryptem, start właściwego vehicle/frame i lokalizacji, izolowane katalogi z eeprom.bin, snapshot parametrów, MAVProxy i dodatkowy GCS, arming/takeoff/misja/lądowanie, pobieranie logu, speedup, wiatr, szum i awarie RC/GNSS, reset scenariusza, simulated peripherals, debug GDB oraz struktura automatycznego testu z kryteriami zaliczenia.

PX4 · Gazebo Harmonic · SITL

PX4 i Gazebo — laboratorium SITL

Powtarzalne laboratorium PX4 z aktualnym Gazebo: rozróżnienie Gazebo od wygaszanego Classic, przygotowanie źródeł i zależności, pierwszy target gz_x500, wybór modelu oraz world, pozycja startowa i resource path, konsola pxh oraz QGroundControl, ULog i analiza, lockstep/speed factor, headless i standalone, kamery/lidar, własny SDF, wiele instancji z unikalnymi ID/portami, test misji i failsafe oraz failure injection GPS, sensorów i silnika z weryfikacją wsparcia symulatora.

modele

sensor model · IMU · GNSS

Model sensora w symulacji UAV

Metodyka budowy modelu sensora między stanem prawdziwym symulatora a sterownikiem: poprawne układy osi i punkt pomiaru, mechanika próbkowania oraz timestamp, pasmo i anti-aliasing, opóźnienie i jitter, white noise jako density zależna od częstotliwości, bias statyczny i dynamiczny, random walk, skala, nieliniowość, cross-axis, kwantyzacja, clipping, dropout i błędy statusu. Obejmuje modele IMU, GNSS, barometru, magnetometru, airspeed, lidar/kamery, estymację parametrów z danych, covariance, walidację statystyczną oraz deterministyczne testy regresji.

motor model · propeller model · BLDC

Model silnika i śmigła w symulacji UAV

Hierarchia modeli napędu UAV od mapy command→RPM→thrust po model elektryczno-mechaniczny BLDC i tablice aerodynamiczne śmigła. Artykuł wyprowadza zależności T=C_Tρn²D⁴, Q=C_Qρn²D⁵ i P=2πnQ, rozróżnia statykę od forward flight, opisuje dynamikę ESC, asymetrię spin-up/spin-down, moment bezwładności, napięcie i sag baterii, limity prądowe i termiczne, moment reakcyjny, inflow/advance ratio, ground effect, interferencję rotorów, awarie oraz identyfikację parametrów z hamowni i walidację w locie.

model validation · verification · calibration

Walidacja modelu symulacyjnego UAV

Metodyka V&V modelu UAV związana z intended use i decyzją: rozdzielenie code verification, solution verification, calibration, validation i accreditation; inwentaryzacja modeli i danych, testy wymiarów, signs/frames, invariants, convergence i benchmarki 6-DoF; plan eksperymentów od komponentu po lot, synchronizacja i niepewność aparatury, rezydualne porównania w dziedzinie czasu/częstotliwości, parametry nieużyte do kalibracji, budżet niepewności, validation domain i ograniczenia ekstrapolacji. Obejmuje evidence package, independent review, rewalidację po zmianie oraz korelację SIL–HIL–hamownia–lot.

testowanie

fault injection · robustness testing · SITL

Fault injection w testach UAV

Metodyka fault injection dla UAV od wymagania i hipotezy awarii po automatyczną kampanię testową. Rozróżnia fault, error, failure i hazard, klasyfikuje stuck/off/delay/dropout/bias/drift/wrong-but-plausible oraz awarie aktuatorów, zasilania i łączy, pokazuje właściwe miejsce wstrzyknięcia, orkiestrację czasu, monitor/oracle, latency detekcji i recovery, deterministyczny reset, pokrycie fault space, common-cause i kombinacje. Zawiera praktyczne użycie mechanizmów PX4 i ArduPilot, ograniczenia SITL/HIL oraz bezpieczne kryteria przejścia do prób fizycznych.

Monte Carlo · uncertainty quantification · 6-DoF

Monte Carlo w symulacji UAV

Praktyczna metodologia kampanii Monte Carlo dla UAV: rozdzielenie variability, epistemic uncertainty i model-form error, budowa rejestru parametrów z jednostkami, rozkładami, granicami i korelacjami, poprawne seedy oraz niezależne strumienie RNG, sampling, baseline i walidacja pojedynczego przebiegu, równoległy campaign runner, metryki misji i oracle, przedziały ufności, order statistics, liczebność prób, sensitivity i analiza failure clusters. Artykuł wyjaśnia ograniczenia brute-force dla rare events, importance sampling, sequential stopping oraz sposób wyboru reprezentatywnych i granicznych przypadków do HIL oraz prób fizycznych.

SITL · HITL · HIL

Symulacja SITL, HITL i HIL

Porównanie poziomów symulacji i projektowanie testów, które rzeczywiście wykrywają błędy firmware, integracji oraz konfiguracji.

Przeszukaj kompendium