PROGRAMA DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELETRÔNICA GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELETRÔNICA
FERNANDO AUGUSTO CONSTANTINO DA SILVA RODRIGO FERNANDO KLOSOWSKI
MODELAGEM E CONTROLE DE UM HELICÓPTERO QUADRIROTOR
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
PONTA GROSSA 2017
RODRIGO FERNANDO KLOSWSKI
MODELAGEM E CONTROLE DE UM HELCÓPTERO QUADRIROTOR
Trabalho de conclusão de curso apresentada ao Programa de Graduação em Engenharia Eletrô-nica do Departamento de EletrôEletrô-nica do Câmpus Ponta Grossa da UTFPR como requisito parcial para a obtenção do título de bacharel em Enge-nharia Eletrônica.
Orientador: Profª. Drª. Fernanda Cristina Correa Coorientador: Prof. Dr. Maurício dos Santos Kas-ter
PONTA GROSSA 2017
Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Mestrado em Engenharia Elétrica
TERMO DE APROVAÇÃO
Modelagem e Controle de um Quadricoptero Quadrirotor por
Fernando Augusto Constantino da Silva, Rodrigo Fernando Klosowski
Este trabalho de conclusão de curso foi julgado adequada para obtenção do Título de "Enge-nheiro Eletrônico" e aprovado em sua forma final pelo Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade Tecnológica Federal do Paraná.
Ponta Grossa, 14/06/2017.
Prof. Dr. Jeferson Jose Gomes
Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Banca Examinadora:
Profª. Drª. Fernanda Cristina Correa Orientador
Prof. Dr. Maurício dos Santos Kaster Co-orientador
Prof. Dr. Frederic Conrad Janzen - (UTFPR)
Prof. Dr. Angelo Marcelo Tusset - (UTFPR)
Agradecemos à Universidade Tecnológica Federal do Paraná pelo auxílio financeiro para execução do projeto.
Agradecemos ao professor Doutor Maurício dos Santos Kaster pela orientação e concessão de acesso à impressora 3D, utilizada em diversas etapas deste projeto.
Agradecemos à professora Doutora Fernanda Cristina Correa pela orientação e auxílio técnico e bibliográfico.
Agradecemos também ao professor Doutor Frederic Conrad Janzen pelo auxílio e forneci-mento dos sensores de força utilizados neste trabalho.
Agradecemos ao professor Doutor Hugo Valades Siquira, que mesmo no exterior nos pres-tou orientação em temas relacionados à implementação dos algoritmos de inteligencia compu-tacional.
Agradecemos ao nosso colega Felipe Vargas pelo apoio e companheirismo nos momentos de descontração.
Eu, Rodrigo Fernando Klosowski, agradeço aos meus pais e família pelo auxílio e suporte depositados sobre mim em minha formação pessoal, acadêmica e profissional. Agradeço tam-bém ao meu amigo e colega Fernando Augusto Constantino pelas horas compartilhadas durante o desenvolvimento deste projeto e outros empreendimentos.
Eu, Fernando Augusto Constantino da Silva, agradeço aos meus pais Marta Constantino e Sebastião de Souza Nogueira por terem tornado este sonho possível, ao meu tio Jorge Constan-tino por ter me apresentado ao mundo da eletrônica desde cedo e à minha namorada Gisllaine Celina da Silva por todo o apoio, carinho e motivação oferecidos durante a realização deste trabalho. Agradeço também ao meu colega Rodrigo Fernando Klosowski pelos momentos de trabalho e lazer proporcionados.
CONSTANTINO, Fenando Augusto da Silva. KLOSOWSKI, Rodrigo Fernando. Modelagem e Controle de um Helicóptero Quadrirotor. 2017. 73 Trabalho de Conclusão de Curso – Departamento de Engenharia Eletrônica, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Ponta Grossa, 2017.
Os veículos aéreos não tripulados (VANTs) vêm sendo cada vez mais utilizados em diversos setores, de simples aeromodelos até complexos sistemas militares, impactando de forma direta e indireta a economia e a sociedade. O desenvolvimento, comercialização e aplicação destas tecnologias vem exigindo constantes avanços tecnológicos em diversas áreas, algumas de-las envolvendo controle de estabilidade, autonomia de voo, planejamento de rotas, inteligência computacional, entre outras. Assim, neste trabalho de conclusão de curso pretende-se elaborar um sistema de controle de estabilidade de voo, utilizando técnicas de controle PD (proporcional e derivativo) e PID (proporcional, integrativo e derivativo), ajustados com métodos clássicos e otimizados posteriormente utilizando um método de inteligência computacional (metaheurítica bio-inspirada), com o intuito de comparar o comportamento da estabilidade com as duas for-mas de ajuste. Para tal, é proposta a modelagem e controle da estabilidade de voo de um quadrirotor em simulação, a qual utiliza dados e parâmetros físicos obtidos com um protótipo composto por um conjunto de quatro motores brushless, quatro hélices, um frame construido uti-lizando impressão 3D, quatro controladores de velocidade (ESCs), uma bateria e uma unidade de processamento. A modelagem matemática do protótipo foi realizada utilizando o método de Newton-Euler. Para realizar a aquisição dos dados físicos dos motores e das hélices utilizadas no protótipo foi construida uma plataforma de aquisição de dados, a qual permite criar uma me-todologia para realizar a aquisição de diferentes modelos de motores brushless e hélices, bus-cando diminuir significativamente o desvio padrão dos resultados obtidos, visto que consistem em conjuntos mecânicos sujeitos à vibrações e percas por atrito. Ao final do projeto busca-se uma técnica de controle otimizada computacionalmente por meio de uma metaheurística bio-inspirada, além de um modelo matemático consistente, o qual permitirá o futuro embarque do algoritmo para estabilidade de voo no protótipo de quadrirotor construido.
CONSTANTINO, Fenando Augusto da Silva. KLOSOWSKI, Rodrigo Fernando. Modelling and Controlling a Quadcopter. 2017. 73 s. Graduation Program in Electrical Engineering, Federal University of Technology, Paraná. Ponta Grossa, 2017.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been used in many applications, from simple model aircrafts to complex military systems, affecting directly and indirectly the global market and our society. The development, commercialization and application of these technologies have requi-red constant advances over many areas of techonology, some of them including stability control, flight autonomy, track planning and computational intelligence. Thus, in this completion of course work it is intended to elaborate a stability control system, using PD (Proportional and Derivative) and PID (Proportional, Integrative and Derivative) control strategies, adjusted with classical tech-niques and then optimized using computational intelligence methods, considering a bio-inspired metaheuristic, aiming to compare the stability behavior between the two adjustment forms. In or-der to do this, it is proposed to model and control the flight stability of a quadrirotor in simulation, which uses data and physical parameters obtained with a prototype consisting of a set of four brushless motors, four propellers, a frame constructed using 3D printing, four Electronic Speed controllers (ESCs), a battery and a processing unit. The mathematical modeling of the prototype was performed using the Newton-Euler method. To acquire the physical data of the engines and propellers used in the prototype, a data acquisition platform was built, which allows the creation of a methodology for the acquisition of different models of brushless motors and propellers, ai-ming at significantly reducing the standard deviation of the Results obtained, since they consist of mechanical assemblies subject to vibrations and friction losses. At the end of the project, a computationally optimized control technique is sought through a bio-inspired metaheuristic, as well as a consistent mathematical model, which will allow the future shipment of the flight stability algorithm in the built quadrirotor prototype.
Figura 1 – Protótipo Operation Aphrodite, desenvolvido pelo exército americano durante
a primeira guerra mundial. . . 20
Figura 2 – Bombardeiro V-1 sendo transportado, sendo o primeiro míssil guiado utilizado em uma guerra. . . 21
Figura 3 – VANT MQ-1 Predator da força aérea norte americana. . . 21
Figura 4 – Projeto VANT. d’Oliveira (2004) . . . 22
Figura 5 – Mosaico de Ortofo gerado a partir de imagens aereas . . . 23
Figura 6 – Modelo digital do terreno de um terreno a partir do mosaico de Ortomofo. . . 23
Figura 7 – Modelo FT-100 da FT Sistemas, utilizado em missões de segurança e moni-toramento durante as Olimpiadas de 2016. Beni (2016) . . . 23
Figura 8 – Helicóptero FT-200FH da FT Sistemas. DefesaNet (2016) . . . 24
Figura 9 – Quadricóptero Simplificado. . . 26
Figura 10 – Movimento de “Throttle” . . . 26
Figura 11 – Movimento de Rolagem . . . 27
Figura 12 – Movimento de Arfagem . . . 27
Figura 13 – Diagrama da Arquitetura do Quadrirotor . . . 29
Figura 14 – Projeto da estrutura física do drone, na figura da esquerda tem-se a vista inferior da estrutura e na direita a vista superior. O projeto e as imagens foram obtidas a partir do software SolidWorks®. . . 30
Figura 15 – Projeto 3D do braço do quadrirotor. O desenho técnico da peça e o endereço online com os arquivos fonte da peça encontram-se nos anexos. . . 30
Figura 16 – Projeto 3D da base central do quadrirotor. O desenho técnico da peça e o endereço online com os arquivos fonte da peça encontram-se nos anexos. . . . 31
Figura 17 – Hélice modelo F320(G)-Z-01 utilizada na elaboração do protótipo. . . 31
Figura 18 – Motor Turnigy D2205-2300KV.. . . 33
Figura 19 – Controlador de velocidade (ESC) escolhido. . . 34
Figura 20 – Placa de controle utilizada, microcontrolador TM4C123GH6PM da Texas Ins-truments. . . 35
Figura 21 – Sensor MPU-9250. . . 36
Figura 22 – Plataforma de aquisição de dados. . . 37
Figura 23 – Motor escolhido para a montagem do protótipo. . . 38
Figura 24 – Etapas do circuito ótico, responsável pelo monitoramento da velocidade do motor. . . 39
Figura 25 – Circuito utilizado para o circuito do fotoemissor e fotoreceptor. O sinal re-cebido pelo fotoreceptor é saturado entre os intervalos desejados por um comparador schimidt trigger. . . 39
Figura 26 – Sensor de força modelo Flexiforce A201 escolhido para medir o empuxo rea-lizado pelo conjunto motor e hélice. . . 43
Figura 27 – Suporte impresso em 3D para sustentar o motor e posicionar o sensor de forma estável sobre o eixo deslizante em que o motor e a hélice são fixados. . 44
Figura 28 – Suporte impresso em 3D utilizado em forma de alavanca, utilizado a fim de reduzir os possíveis atritos do projeto do suporte da figura 27, o sensor de força é posicionado sobre a extremidade da alavanca. . . 45
Figura 29 – Etapas do circuito do sensor de força . . . 45
Figura 30 – Pode-se visualizar o circuito utilizado para medir e amplificar o sinal de saída do sensor de forca A201. . . 46
Figura 33 – Fonte de alimentação de 5V. . . 52
Figura 34 – Circuito responsável pelas tensões negativas, utilizadas para realizar as ali-mentações dos amplificadores operacionais. . . 52
Figura 35 – Resultados obtidos a partir do circuito tacômetro, que é responsável por iden-tificar a velocidade de giro do motor, sendo que em vermelho se encontra o sinal de entrada VT IL, medido pelo fotoreceptor e em azul, encontra-se o sinal de saída do comparador, onde é possível verificar a velocidade de giro a partir da frequência do sinal lido. . . 53
Figura 36 – Resultados obtidos a partir do circuito do sensor de força, onde em vermelho pode-se visualizar o sinal lido sobre a resistência em série com o sensor de força e em azul, encontra-se o sinal amplificado. . . 54
Figura 37 – Relação entre rotações por segundo e o empuxo do conjunto motor hélice utilizados na plataforma de aquisição de dados. . . 54
Figura 38 – Relação entre a potência consumida pelo motor para diferentes empuxos re-alizados. . . 56
Figura 39 – Relação entre a velocidade de rotação do motor para diferentes larguras de pulso fornecidas pelo controlador de velocidade (ESC). . . 56
Figura 40 – Resposta em malha aberta . . . 63
Figura 41 – Modelo gráfico da simulação . . . 63
Figura 42 – Resposta obtida com um controlador PD com ganhos kp = 3.5 e kd = 4.5 . . . 65
Figura 43 – Resposta obtida com um controlador PID com ganhos kp = 3.0, Ki = 4.5 e Kd = 4.0. . . 66
Figura 44 – Evolução da Função custo para cada um dos treinamentos . . . 67
Figura 45 – Resposta do sistema com o controlador PD ajustado pela AG com ganhos Kp = 9.8065 e Kd = 9.6685 . . . 68
Figura 46 – Resposta do sistema com o controlador PID ajustado pelo AG com ganhos Kp = 6.9826 e Kd = 6.0689 e Ki = 0.8373 . . . 69
Tabela 1 – Características da hélice. . . 31
Tabela 2 – Modelos de motores brushless consultados. . . 33
Tabela 3 – Características do microcontrolador TM4C123GH6PM. . . 35
Tabela 4 – Características dos sensores. . . 36
Tabela 5 – Características do motor Brushless escolhido. . . 38
Tabela 6 – Medições da resistencia do sensor para diferentes pesos padrões. . . 43
Tabela 7 – Constantes de inicialização da simulação . . . 62
Tabela 8 – Parametros do AG para o controlador PD . . . 67
DAELE Departamento de Eletrônica
PPGEE Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica UTFPR Universidade Tecnológica Federal do Paraná
VANT Veículo Aério não Tripulado PID Proporcial, Integrativo e Derivativo PD Proporcional e Derivativo
ESC Electronic Speed Controller (em português, Controlador Eletrônico de Velocidade) UAV Unmanned Aerial Vehicle (em português, Veículo Aéreo não Tripulado)
CTA Centro Tecnológico Aeroespacial CTI Centro de Tecnologia de Informação CETEx Centro Tecnológico do Exército USP Universidade de São Paulo
CELESC Centrais Elétricas de Santa Catarina INERGE Instituto de Estudos e Gestão Energética ANAC Secretaria de Aviação Civil
DECEA Departamento de Controle do Espaço Aéreo ANATEL Agência Nacional de Telecomunicações RPA Aeronaves Remotamente Tripuladas
V Volts (unidade de medida de tensão elétrica) A Ampère (unidade de medida de corrente elétrica) W Watts (unidade de medida de potência elétrica)
coef. Coeficiente hab. Habitantes V. Exa. Vossa Excelência
˙⇣ Vetor Velocidade em relação ao plano E (ponto de referência fixo)
Vetor Velocidade em relação ao plano B (ponto de referência sobre o quadrirotor)
J⇥ Jacobiano de Transformação
⇣ Vetor de com as componentes de posição linear e angular em Relação ao plano E Componentes da posição linear
⇥ Componentes da posição angular
V Componentes de velocidade linear
! Componentes de velocidade angular R Matriz de rotação
T Matriz de translação
¨ Componentes de aceleração linear F Vetor de força
˙
V Vetor de aceleração linear
JI Matriz de inércia ¨ ⇥ Aceleração angular ⌧ Vetor de torque b Constante de sustentanção d Coeficiente de arrasto
1 INTRODUÇÃO. . . 15 1.1 DELIMITAÇÃO DO TEMA . . . 15 1.2 PROBLEMAS E PREMISSAS. . . 16 1.3 OBJETIVOS . . . 16 1.3.1 OBJETIVOS GERAIS . . . 16 1.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS . . . 17 1.4 JUSTIFICATIVA . . . 18 2 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO . . . 19
2.1 VISÃO GERAL DO TRABALHO . . . 19
3 REVISÃO DE LITERATURA. . . 20
3.1 INTRODUÇÃO . . . 20
3.1.1 CONTEXTO HISTÓRICO E CLASSIFICAÇÕES . . . 20
3.2 CONCEITOS BÁSICOS . . . 25
3.2.1 Empuxo vertical (Throttle, em inglês) . . . 26
3.2.2 Rolagem (Row, em inglês) . . . 26
3.2.3 Arfagem (Pitch, em inglês) . . . 27
3.2.4 Guinada (Yaw, em inglês) . . . 27
4 METODOLOGIA . . . 28 4.1 INTRODUÇÃO . . . 28 4.2 PROTÓTIPO . . . 28 4.2.1 Arquitetura . . . 28 4.2.2 Estrutura Física . . . 29 4.2.3 Hélices . . . 31
4.2.4 Motores e Controladores de Velocidade . . . 32
4.2.5 Unidade de Processamento . . . 34
4.2.6 Sensores . . . 35
4.3 PLATAFORMA PARA AQUISIÇÃO DE DADOS . . . 36
4.3.1 Sensor ótico . . . 38
4.3.2 Sensor de força . . . 43
4.3.3 Driver dos LEDs . . . 50
4.3.4 Circuito de Alimentação . . . 52
5 ANÁLISE E IDENTIFICAÇÃO DE PARÂMETROS . . . 53
5.1 INTRODUÇÃO . . . 53
5.2 SIMULAÇÃO DOS CIRCUITOS . . . 53
5.2.1 Aquisição da velocidade com o sensor de velocidade . . . 53
5.2.2 Aquisição do empuxo com o sensor de força . . . 53
5.3 IDENTIFICAÇÃO DAS RELAÇÕES DE EMPUXO E VELOCIDADE . . . 54
5.4 IDENTIFICAÇÃO DAS CONSTANTES DO MOTOR . . . 55
6 MODELO MATEMÁTICO . . . 57
6.1 INTRODUÇÃO . . . 57
7 TÉCNICAS DE CONTROLE . . . 64
7.1 INTRODUÇÃO . . . 64
7.2 Controlador PD . . . 64
7.3 Controlador PID . . . 65
7.4 Otimização dos controladores utilizando metaheurísticas bio-inspiradas . . . 65
7.4.1 Função Custo . . . 66
7.4.2 Algoritmo Genético para ajuste do controlador PD . . . 66
7.4.3 Algoritmo Genético para ajuste do controlador PID . . . 67
7.5 Análise e Discussão dos Resultados obtidos com o Algoritmo Genético . . . 68
8 CONCLUSÕES . . . 70
1 INTRODUÇÃO
Os veículos aéreos não tripulados (VANTs) vem recebendo cada vez mais atenção tanto no âmbito acadêmico quanto no âmbito comercial, devido ao seu baixo custo em tarefas espe-cializadas e complexas. Algumas de suas aplicações mais comuns incluem atividades militares, serviços de entrega, aquisições de imagens aéreas, serviços de topografia e mapeamento, en-tre outras.
Decorrente das demandas impostas, tecnologias envolvendo voos autônomos, controle de estabilidade e autonômia de voo tornaram-se objetivos de estudo relevantes. Assim, neste tra-balho de conclusão de curso pretende-se elaborar um sistema de controle de estabilidade de voo, otimizado utilizando diferentes técnicas de inteligencia computacional. Para tal, é proposta a modelagem e controle da estabilidade de voo de um quadrirotor em simulação, a qual uti-liza dados e parâmetros físicos obtidos com um protótipo composto por um conjunto de quatro motores brushless, quatro hélices, um frame construido utilizando impressão 3D, quatro contro-ladores de velocidade (ESCs), uma bateria e uma unidade de processamento.
A modelagem matemática do protótipo foi realizada utilizando o método de Newton-Euler. Para realizar a aquisição dos dados físicos dos motores e das hélices utilizadas no protótipo foi construida uma plataforma de aquisição de dados, a qual permite criar uma metodologia para realizar a aquisição de diferentes modelos de motores brushless e hélices, comumente aplicadas nestes quadrirotores. As descrições são feitas no decorrer das escolhas do compo-netes, buscando diminuir significativamente o desvio padrão dos resultados obtidos, visto que consistem em conjuntos mecânicos sujeitos à vibrações e percas por atrito.
Ao final do projeto pretender-se-á obter uma técnica de controle otimizada computacional-mente, por meio da metaheurística bio-inspirada, além de um modelo matemático com baixo erro em relação ao protótipo, o qual permitirá o futuro embarque do algoritmo para estabilidade de voo no protótipo de quadrirotor construido, além de realizar a comparação entre a técnica de otimização para os diferentes controladores implementados, sendo eles um controlador propor-cional derivativo (PD) e um proporpropor-cional integrativo derivativo (PID) que consistem em técnicas bem disseminadas pela literatura e que forneceram bases sólidas para comparar a metaheurís-tica aplicada com os métodos clássicos de ajuste dos controladores.
1.1 DELIMITAÇÃO DO TEMA
O tema desta pesquisa consiste em realizar a modelagem cinemática e dinâmica de um VANT, baseado em um modelo de protótipo construido, a fim de verificar e estudar o compor-tamento da estabilidade de voo, utilizando um controlador clássico otimizado utilizando uma técnica clássica e uma técnica de otimização com inteligência computacional, mais especifica-mente uma metaheurística bio-inspirada. De forma resumida podemos delimitar o tema con-forme os tópicos abaixo.
Tema: Controle de estabilidade de voo com inteligência computacional.
Tema delimitado: Utilização de uma metaheurística bio-inspirada como otimizador de con-troladores PD e PID adaptativos, aplicados à de estabilidade de voo em um quadricóptero e comparar os resultados obtidos com controladores PD e PID clássicos.
1.2 PROBLEMAS E PREMISSAS
Os problemas e premissas consistem em controlar a estabilidade de um drone através de técnicas de controle clássicas, como PD e PID, implementados em simulação a partir de um protótipo físico, desenvolvido utilizando impressão 3D, e comparar a estabilidade de voo utilizando um controlador PID adaptativo, otimizado utilizando meta-heurísticas bio-inspiradas.
Algumas aplicações futuras do sistema que será estudado incluem: • Topografia e mapeamento;
• Sistemas de segurança; • Entregas remotas;
• Monitoramento de incêndio e desmatamento em vegetações; • Monitoramento de qualidade de solo.
Algumas das futuras implementações:
• Implementações de Redes Neurais e Deep Learning para otimização de estabilidade de voo;
• Controle de voo autônomo;
• Aprendizado e otimização de rotas; • Reconhecimento de imagens em voos.
1.3 OBJETIVOS
Seguem os objetivos gerais e específicos do projeto.
1.3.1 OBJETIVOS GERAIS
Modelar e controlar a estabilidade de um drone através de duas formas distintas de con-trole, um controlador PD e PID ajustados utilizando técnicas clássicas e um controlador adap-tativo, utilizando uma metaheurística bio-inspirada (algoritmo genético). As simulações mate-máticas do protótipo desenvolvido e dos controladores e das simulações são implementados utilizando a linguagem de programação Python. A estabilidade do voo utilizando cada um dos
controladores é comparada em uma simulação do protótipo construido e cita-se futuras imple-mentações e conclusões sobre os resultados obtidos a partir da metodologia adotada.
1.3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Constituem-se objetivos deste trabalho: • Revisar a literatura e estado da arte;
• Desenvolver uma metodologia de trabalho e de projeto;
• Definir as características e os principais compontes para o protótipo; • Projetar e montar o protótipo, utilizando impressão em 3D;
• Projetar a estrutura e as peças em 3D da plataforma de aquisição de dados e monta-la, a qual será utilizada para modelar matematicamente os componentes do protótipo, como os motores e as hélices, além de levantar parâmetros necessários sobre a capacidade de carga, relação entre empuxo e os sinais de entrada do motor;
• Levantar os parâmetros físicos dos protótipo, necessários para o modelo matemático; • Realizar a modelagem matemática do protótipo;
• Realizar as simulações do protótipo modelado;
• Desenvolver e implementar em simulação as técnicas de controle clássicas; • Simular a estabilidade de voo do protótipo e validar o controlador projetado;
• Desenvolver e implementar em simulçao as técnicas de controle utilizando uma metaheu-rística bio-inspirada;
• Simular a estabilidade de voo do protótipo utilizando os parâmetros de controle otimi-zados e validar o controlador projetado, além de analisar a posibilidade de implementar o algoritmo de controle de forma on-line, em que os parametros do controlador sejam aprendidos e otimizados durante o voo;
• Verificar a possibilidade de melhorias e futuras implementações; • Concluir e discutir os resultados obtidos com a metodologia proposta;
1.4 JUSTIFICATIVA
O presente trabalho se justifica baseado em três pilares:
a) Atualidade: as pesquisas com sistemas autônomos de vôo têm se intensificado com o surgimento de quadricópteros mais acessíveis, possibilitando a utilização mesmo por pessoas com pouco ou nenhum conhecimento nas áreas de eletrônica e mecânica para as mais diversas aplicações.
b) Interesse dos autores: Graduandos em Engenharia Eletrônica, com interesse pelas áreas de programação, controle e inteligência computacional, sendo estas as duas vertentes de maior proeminência neste projeto.
c) Relevância do tema: Sistemas autônomos de voo podem ser utilizados na busca de so-breviventes em desastres naturais, no monitoramento de desmatamento, no reflorestamento de grandes áreas, em sistemas de entrega, realização de imagens aéreas, sistemas de sugurança, entre diversas outras aplicações práticas.
2 ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO
2.1 VISÃO GERAL DO TRABALHO
A descrição e estrutura utilizada neste trabalho segue a seguinte divisão conforme os se-guintes capítulos.
No capítulo três foi realizada uma revisão de literatura sobre o tema proposto, apresen-tando um contexto histórico sobre os veículos aéreos não tripulados (VANTs), suas principais aplicações, classificações e conceitos básicos de movimentação em veículos quadrirotores.
No capítulos quatro, a metodologia de projeto é apresentada, iniciando pela descrição dos componentes constituintes do protótipo do quadrirotor, seus posicionamentos, funcionalidades e benefícios que levaram a escolha de cada um dos componentes, bem como o projeto das peças em 3D a serem impressas. Também foi realizado projeto da plataforma de aquisição de dados neste capítulo, utilizada para realizar o levantamento dos parâmetro físicos dos componentes, além do projeto dos circuitos responsáveis pela aquisição dos dados necessários.
No capítulo cinco, foram levantados os parâmetros físicos do protótipo, utilizando a plata-forma de aquisição de dados, os quais foram utilizados posteriormente para modelar matemá-ticamente e implementar o protótipo em simulação. Foram analisados também em simulação os circuitos da plataforma de aquisição de dados, levantando os parâmetros de velocidade e empuxo para o conjunto hélice e motor.
No capítulo seis, foi realizado os modelos cinemático e dinâmico do protótipo, utilisando as equações de Newton-Euler e posteriormente este modelo foi implementado em simulação, validando os modelos matemáticos propostos e permitindo a implementação das técnicas de controle.
No capítulo sete, foram projetados controladores PD (Proporcional Derivativo) e PID (Pro-porcional Integrativo Derivativo), a fim de realizar a estabilidade de voo sobre o quadrirotor. Por fim, foi densenvolvida uma metaheurística bio-inspirada para otimização dos controladores PD e PID, utilizando um algoritmo genético e analizado comparado os resultados obtidos com este otimizador em relação a métodos clássicos.
Por último, conclui-se o porojeto, expondo futuras implementações a partir do projeto de-senvolvido.
3 REVISÃO DE LITERATURA
3.1 INTRODUÇÃO
Veículos aéreos não tripulados (VANT, em inglês Unmanned Aerial Vehicle, UAV) consis-tem em aeronaves que não necessitam de um piloto para serem guiadas, sendo controlados puramente por meios computacionais e eletrônicos.
Algumas das principais vantagens atuais dos veículos aéreos não tripulados consistem nos seus reduzidos custos de produção, alta eficiência e flexibilidade em tarefas que a necessidade de um piloto tornariam-se inviáveis, além de questões de segurança.
3.1.1 CONTEXTO HISTÓRICO E CLASSIFICAÇÕES
As primeiras utilizações dos veículos aéreos não tripulados foram empregados em cunhos militares, durante a primeira guerra mundial alguns modelos de bombardeiros passaram a ser desenvolvidos, dentre eles o protótipo Operation Aphrodite, o qual foi um dos primeiros protóti-pos a serem desenvolvidos, porém por falta de recursos tecnológicos não pode ser concluido. Na figura 1 pode ser visualizado o protótipo Operation Aphrodite Paula (2012).
Figura 1 – Protótipo Operation Aphrodite, desenvolvido pelo exército americano durante a primeira guerra mundial.
Os VANTs também tiveram grande influência nos bombardeiros alemães Vergeltungswaffe (arma de represália, em alemão), mais conhecidos por V-1, os quais foram os primeiros mísseis guiados utilizados em guerras, desenvolvidos pela força aérea alemã (Luftwaffe). Estes bom-bardeiro foram muito utilizados contra a Inglaterra durante a guerra, tornando-se famosas pelos sons que produziam, o local de queda não era previamente definido, visto que a queda ocorria com o fim do combustível da aeronave. Um bombardeiro V-1 sendo transportado pode ser visto na figura 2.
Com o advento destas aeronaves e do contexto histórico deu-se inicio a uma era de cor-rida tecnológica envolvendo VANTs. No decorrer de várias décadas e com novas tecnologias envolvendo eletrônica e computação, as técnicas de controle e tecnologias em aeronaves se desenvolveram em paralelo. Em 1995 o modelo MQ-1 Predator, fabricado pela General Ato-mics para a força aérea americana entrou em operação, sendo utilizado durante a guerra do Afeganistão. Este drone é dirigido de forma autônoma ou remota, com reconhecimento de terra
Figura 2 – Bombardeiro V-1 sendo transportado, sendo o primeiro míssil guiado utilizado em uma guerra.
por um sistema sonar, tornando seu posicionamento e taques extremamente precisos. Pode-se visualizar o VANT MQ-1 Predator na figura 3.
Figura 3 – VANT MQ-1 Predator da força aérea norte americana.
Após drásticas reduções de custos envolvendo a construção destas aeronaves, estas pas-saram a ser mais empregadas para fins comerciais, evolvendo as mais diversas aplicações em diferentes setores, como (i) na indústria cinematográfica, com a realização de imagens aé-reas, (ii) na indústria agrícola, utilizados para topografia, mapeamento, segurança, controle de queimadas e pragas, além de monitoramento por meio de reconhecimento de imagem, (iii) na indústria de entretenimento, na forma de aeromodelos para hobbistas e até mesmo brinque-dos, (iv) no setor de logística, com sistemas de entregas em perímetros urbanos, (v) no setor de segurança, com imagens de vigilância, monitoramento e investigação, dentre muitos outros, reforçando o potêncial de inovações, modelos de negócio e investimentos envolvendo a tecno-logia.
No Brasil, os primeiro estudos envolvendo areonaves não tripuladas foram realizados a par-tir da década de 80, conduzidos por algumas empresas e universidades, dentre elas o Centro Tecnologico Aeroespacial (CTA), o Centro de Tecnologia de Informação (CTI), o Centro Tec-nológico do Exército (CTEx), o Instituto de Pesquisa da Marinha (IPqM), a Universidade de São Paulo (USP) e a Avibras. Em 1997, o Centro de Tecnologia de Informação Renato Archer (CTI), de Campinas, iniciou o desenvolvimento do projeto AURORA (em inglês, Autonomous Unmanned Remote Monitoring Robotic Airship) que consistem em um mini-dirigivel adquirido pela inglaterra, sendo utilizada para monitoramento ambiental d’Oliveira (2004).
Em 2004, foi reavivado o interesse pelo setor de veículos aéreos não tripulados, sendo que a CTA, o IPqM, o CETEx, e a Avibrea deram início ao Projeto VANT. Desenvolvido a fim de
atender as necessides dos participantes em conjuto, sendo elas para enlace de comunicação, reconhecimento e alvos aéreos com baixo custo de produção e alto desempenho d’Oliveira (2004). A imagem do Projeto VANT pode ser vista na figura 4.
Figura 4 – Projeto VANT. d’Oliveira (2004)
A topografia, que consiste em uma das geotecnologias mais populares também vem sendo drasticamente transformada pelos VANTs, a qual visa estudar, modificar ou implementar como objetos serão posicionados em um terreno através do conhecimento matemático do terreno for-necido pela topografia. Com base na topografia são realizados os estudos e acompanhamento do projeto. É muito utilizada em projetos de Engenharia Civil, neste mercado ela é utilizada para estudar as características do terreno, executar projetos de corte e aterro (terraplanagem), cál-culo de volume e acompanhar a evolução da obra. Na Agricultura é utilizada para a realização de projetos de implantação de curvas de nível e para o planejamento estratégico do plantio oti-mizando a ocupação do solo, também é utilizada em projetos de infraestrutura, meio ambiente, mineração, monitoramento de linhas de transmissão e etc Neto (2014)
Com a utilização de VANTs, a topografia é realizada utilizando técnicas de fotogrametria, sendo que as coletas de dados devem ocorrer sem contato direto com o solo. Este processo pode ser dividido em três etapas, sendo elas planejamento de voo, execução do voo e proces-samento de dados Neto (2014). O precesproces-samento dos dadods é realido para gerar o mosaico de Ortofo, que realiza a junção de diversas imagens em apenas uma georeferenciada, sendo capaz realizar medidas lineares, angulares e vetoriais nesta imagem. Um exemplo de mosaico pode ser visualizado na figura 5.
A partir do mosaico de Ortomofo e através das medições citadas é possível extrair o modelo digital do terreno e as curvas de nível. Com a fotogametria são gerados comumente milhões de pontos de precisão, enquanto na topografia convencional, geralmente são espalhados pontos a cada dez metros de distância, demonstrando a superioridade desta técinica. Na figura 6 pode ser visualizado o modelo digital processado a partir do mosaico de Ortomofo Neto (2014).
A fotogrametria foi por muito tempo considerada uma tecnologia cara comparada a topogra-fia convencional, utilizada somente em casos que a área de análise fosse muito elevada, porém com o surgimento e redução do custo de aquisição de VANTs, sua utilização vem se tornando cada vez mais comum, com custos equivalentes ou até inferiores à topologia convencional, dependendo do projeto.
Figura 5 – Mosaico de Ortofo gerado a partir de imagens aereas
Figura 6 – Modelo digital do terreno de um terreno a partir do mosaico de Ortomofo.
Durante as olimpiadas realizadas no Brasil em 2016, as Forças Armadas Brasileira em con-junto com a empresa FT Sistemas, utilizou o modelo HORUS FT-100 para ações estratégicas e de monitoramento durante os jogos, sendo capaz de realizar missões de vigilância, detecção de alvos e levantamento de informações em missões que exigem alta mobilidade e agilidade. O VANT citado pode ser visto na figura 7 Beni (2016).
Figura 7 – Modelo FT-100 da FT Sistemas, utilizado em missões de segurança e monitoramento durante as Olimpiadas de 2016. Beni (2016)
Também em 2016, a FT Sistemas apresentou o helicóptero não tripulado GT-200FH que será utilizada tanto para fins militares quanto civis. A aeronave possui 90 quilos e possui dois
metros de comprimento, podendo também ser utilizado por empresas privadas para fins nos setores de energia, agronegócios, óleo e gás, monitoramento de rodovias, tráfego e transporte de lixo, fiscalização de obras, entre outros. Seu desenvolvimento vem ocorrendo com o traba-lho conjunto de alguns parceiros como a CELESC (Centrais Elétricas de Santa Catarina) e o INERGE (Instituto de Estudos e Gestão Energética), além de algumas empresas da Alemanha e da Inglaterra. Apenas com a utilização da aeronave FT-200FH em atividades de inspeção de redes de energia representa, segundo a ANEEL, uma economia de aproximadamente 10% em relação aos custos dos helicópteros tradicionais utilizados atualmente DefesaNet (2016). Pode-se visualizar o modelo FT-200FH da FT Sistemas na figura 8.
Figura 8 – Helicóptero FT-200FH da FT Sistemas. DefesaNet (2016)
A companhia norte americana Amazon, lançou recentemente o programa Amazon Prime Air, que realiza um distema de entrega de encomendas utilizando veículos aéreos não tripu-lados, garantindo entregas de produtos de até 5 libras em até 30 minutos. Testes do modelo de entrega já estão sendo realizados nos nos Estados Unidos, Reino Unido, Áustria, França e Israel.
Este aumento de atividades em que os VANTs passaram a ser empregados passou a exigir a formatação de novas regras e legislações. No Brasil, o Regulamento Brasileiro de Aviação Civil Especial nº 94/2017 (RBAC-E nº 94/2017) da ANAC é complementar às normas de operação de drones estabelecidas pelo Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA) e pela Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL).
Segundo os regulamentos da ANAC, os VANTs são classificados em duas categorias, sendo a primeira o aeromodelismo, utilizados em atividades recreativas e de lazer, e a segunda as aeronaves remotamente tripuladas (RPA), as quais podem ser utilizadas para fins experimen-tais, comerciais ou institucionais. Ambas categorias permitem que os veículos sejam operados em áreas com no mínimo 30 metros horizontais de pessoas não anuentes e cada piloto pode controlar apenas uma aeronave por vez.
Para aeromodelos com peso máximo de decolagem de até 250 gramas não precisam ser cadastrados na ANAC, em casos em que os aeromodelos operem em altitudes acima de 400 pés devem ser cadastrados junto à ANAC e o piloto deve possuir licença e habilitação ANAC (2015).
Apesar de não haver uma classificação universal quanto ao tamanho dos VANTs, existem algumas distinções que podem ser feitas de acordo com seus tamanhos, pesos e aplicações. Podendo ser ajustado entre algumas das principais categorias abaixo, as quais foram
anali-zadas ao realizar a escolha do modelo do protótipo que será construido, optando-se analisar apenas modelos que se enquadrem na categoria de aeromodelismo da ANAC e que não exijam regulamentações:
• Nano/Micro: Consistem em veículos aéreos extremamente pequenos, por exemplo o mo-delo Q4H11 da Husban, possui as dimensções de 4,318 por 4,318 centímetros, os quais podem ser facilmente utilizados dentro de ambientes esternos e espaços confinados. • Mini/Pequeno: São VANTs que encaixam-se em uma categoria acima dos nano/micro,
um bom exemplo consiste no modelo UDI U27, sendo que alguns incluem cameras e sistemas FPV (Visão em Primeira Pessoa, em inglês First Person View).
• Médio: Consistem na próxima categoria após os pequenos, tendo aproximadamente o dobro do tamanho e são conhecidos por serem muito utilizados por hobistas. Um modelo que representa esta categoria comercialmente, consiste no drone Syma X55SW.
• Grande/Uso profissional: Na próxima categoria encontram-se drones com tamanhos um pouco maiores que os médios, porém utilizados em atividades mais especializadas e com maiores capacidades de carga, sendo muito utilizados em aplicações de aquisição de imagens aéreas e filmagens pelo setor cinematográfico. Um exemplo comum desta categoria consiste nos modelos Phantom da DJI.
Para a construção do VANT optou-se por um modelo quadriroto (quatro propulsores) situados entre a classificação médio e grande, visto que pretende-se utilizar este estudo em algumas tarefas mais específicas no futuro, como aquisição e reconhecimento de imagens aéreas.
3.2 CONCEITOS BÁSICOS
O quadrirotor, também conhecido como drone, é um helicóptero com quatro rotores, os quais devem ser posicionados para cima em formato de cruz, de forma equidistante do centro de massa da estrutura mecânica Luukkonen (2011).
Os propulsores traseiros e dianteiros rotacionam no sentido anti-horário e os propulsores da direita e esquerda rotacionam no sentido horário. Hélices adjacentes devem girar em sentido oposto a fim de eliminar o torque gerado pelas mesmas Bresciani (2008).
A figura 9 demonstra de maneira simplificada a estrutura e sentido de rotação das hélices de um quadricóptero.
Na figura 9 todas as hélices rotacionam na mesma velocidade fazendo com que o quadri-cóptero flutue contra a força da gravidade. O quadrimotor consiste em um sistema constituído por seis graus de liberdade, entretanto o controle de voo do mesmo deve ser realizado em função de quatro entradas, que consiste nos quatro rotores.
Na seção 6, a fim de modelar o sistema, são definidos dois planos de referência, sendo um plano inercial na terraEe outro plano de referência coincidindo com o corpo rígidoB.
YB ZB XB FRONTAL (Ω1) TRASEIRA (Ω3) DIREITA (Ω2) ESQUERDA (Ω4)
Figura 9 – Quadricóptero Simplificado.
Dadas as constatações acima, o controle de voo depende apenas de quatro movimentos, os quais seguem em detalhes nas subseções abaixo.
3.2.1 Empuxo vertical (Throttle, em inglês)
Este movimento pode ser obtido variando-se de maneira igualitária a velocidade de todos os motores. A direção da força sob o quadricóptero possui a mesma orientação do referencial do corpoB, porém em relação ao referencial inercialE, o mesmo apresenta acelerações tanto na horizontal quanto na vertical.
Z FRONTAL (Ω1) TRASEIRA (Ω3) DIREITA (Ω2) ESQUERDA (Ω4) .. ΩH + ΔA ΩH + ΔA ΩH + ΔA ΩH + ΔA YE ZE XE
Figura 10 – Movimento de “Throttle”
A figura 10 demonstra uma representação gráfica deste movimento.
3.2.2 Rolagem (Row, em inglês)
Este movimento pode ser obtido aumentando-se a velocidade do rotor da esquerda e re-duzindo do rotor da direita, ou vice-versa. Este movimento cria um torque sob o eixo XB,
responsável pelo movimento de rolagem.
YE ZE XE FRONTAL (Ω1) TRASEIRA (Ω3) DIREITA (Ω2) ESQUERDA (Ω4) Φ.. ΩH + ΔA ΩH - ΔB ΩH ΩH
Figura 11 – Movimento de Rolagem
3.2.3 Arfagem (Pitch, em inglês)
Este movimento, similar à rolagem, pode ser obtido aumentando-se a velocidade do rotor frontal e reduzindo do rotor traseiro, ou vice-versa. Este movimento cria um torque sob o eixo
YB, responsável pelo movimento de arfagem.
YE ZE XE FRONTAL (Ω1) TRASEIRA (Ω3) DIREITA (Ω2) ESQUERDA (Ω4) Θ.. ΩH + ΔA ΩH - ΔB ΩH ΩH
Figura 12 – Movimento de Arfagem
A figura 12 demonstra uma representação gráfica deste movimento.
3.2.4 Guinada (Yaw, em inglês)
Este movimento pode ser obtido aumentado-se simultaneamente a velocidade dos rotores da esquerda e da direita e reduzindo a velocidade dos rotores frontal e traseiro, ou vice-versa. Este movimento cria um torque sob o eixoZB.
4 METODOLOGIA
4.1 INTRODUÇÃO
Neste capítulo segue a descrição da metodologia adotada para implementar o protótipo do quadrirotor e a plataforma de aquisição de dados, bem como a escolha dos componentes e detalhes de projeto.
4.2 PROTÓTIPO
Para reduzir o custo e aumentar a flexibilidade do projeto das estruturas físicas, optou-se pela impressão 3D dos componentes estrutura do quadrirotor em polímero.
Neste capítulo serão apresentados os componentes eletrônicos necessários para imple-mentação do protótipo e o projeto da estrutura física, o qual servirá como o modelo implemen-tado posteriormente nas modelagens matemáticas e nas simulações.
4.2.1 Arquitetura
No diagrama 13 pode-se verificar os principais componentes presentes na arquitetura do protótipo, além de suas respectivas disposições espaciais, utilizadas posteriormente como pa-râmetros para a estrutura física.
Procurou-se posicionar os componentes de forma simétrica sobre a estrutura do quadriro-tor, balanceando a distribuição de peso.
A partir do diagrama 13 pode-se identificar os principais componentes utilizados para im-plementação do protótipo, dentre eles:
• Estrutura física: Representada pela linha pontilhada, responsável por suportar o peso de todos os componentes restantes, seu projeto em detalhes encntra-se na subseção 4.2.2; • Hélices: Quatro hélices conectadas diretamente aos motores brushess, sendo duas com sentido horário e duas anti-horário, responsáveis por realizar o empuxo necessário para sustentar o quadrirotor no ar;
• Motores: Quatro motores brushless responsáveis por tranferir o torque necessário para a rotação das hélices;
• Controladores de velocidade (ESCs): Drivers utilizados para realizar o acionamento dos motores a partir do sinais de controle provenientes da unidade de processameno;
• Unidade de processamento: Responsável por controlar os atuadores a partir dos dados de entrada proveniente dos sensores, na unidade de processamento serão implementados os algoritmos das diferentes técnicas de controle utilizadas a fim de comparação;
Figura 13 – Diagrama da Arquitetura do Quadrirotor
• Sensores: São utilizados um giroscópio, um acelerômetro e um magnetometro. Respon-sáveis pela aquisição dos dados necessários para fechar a malha de controle, contendo informações sobre a aceleração angular e linear do quadrirotor;
• Bateria: Consiste no componente utilizado para realizar a alimentação do circuito elétrico, influencia de maneira diretamente proporcional a autonomia de voo;
Nas subseções abaixo abaixo podem ser visualizadas as especificações de desenvolvimento de cada um dos componentes.
4.2.2 Estrutura Física
Para realizar a impressão da estrutura, o projeto acima representa uma composição de duas peças principais, denominadas neste projeto de braço e base central :
• Braço do drone: Foi projetado apenas um dos braços do drone, visto que esta peça deve ser impressa quatro vezes.
Conforme pode ser visto na figura 15 ,na extremidade esquerda do braço encontra-se o encaixe responsável por realizar o acoplamento desta peça com a base central, na parte superior tem-se
Figura 14 – Projeto da estrutura física do drone, na figura da esquerda tem-se a vista inferior da estru-tura e na direita a vista superior. O projeto e as imagens foram obtidas a partir do software SolidWorks®.
duas canaletas utilizadas para realizar a fixação dos fios elétricos e sustentar os controladores de velocidade, na direita um suporte para parafusar o motor e logo abaixo uma base para pouso do quadrirotor e absorção dos impactos.
Adotou-se um padrão vazado na região central do braço para reduzir o peso da peça. Buscou-se otimizar esta peça para utiliza-la durante a etapa de desenvolvimento do con-trolador em conjunto com a plataforma de aquisição de dados, ver seção 4.3, realizando uma ponta de eixo na extremidade do braço, a qual será utilizada para verificar a estabilidade em cada um dos eixos do drone de forma isolada e realizar os devidos balanceamentos no sistema.
Figura 15 – Projeto 3D do braço do quadrirotor. O desenho técnico da peça e o endereço online com os arquivos fonte da peça encontram-se nos anexos.
• Base central: Consiste na peça central do quadrirotor, onde serão acoplados os braços. Esta peça também tem a função de realizar a sustentação dos sensores, da unidade de
controle e da bateria sobre o quadrirotor.
O projeto 3D da base central pode ser visto na figura 16.
Figura 16 – Projeto 3D da base central do quadrirotor. O desenho técnico da peça e o endereço online com os arquivos fonte da peça encontram-se nos anexos.
4.2.3 Hélices
As hélices são os componentes responsáveis por absorver a energia fornecida pelo moto-res, fornecendo assim o empuxo necessário para sustentar o quadriror.
Na tabela 1 pode-se visualizar as principais características das hélices utilizadas para a elaboração do protótipo.
Figura 17 – Hélice modelo F320(G)-Z-01 utilizada na elaboração do protótipo.
Características da hélice Marca Walkera Modelo F320(G)-Z-01 Material Plástico Dimensões 15 cm x 2 cm x 2 cm Peso 6 gramas
4.2.4 Motores e Controladores de Velocidade
Os motores consistem nos componentes necessários para realizar a transferência do tor-que necessário para as hélices sustentarem o quadrirotor no ar. No protótipo foram utilizados motores sem escovas (brushless), os quais apesar de apresentar um preço mais elevado, pos-suem uma maior resposta de torque e velocidade, apresentam uma maior eficiência energética, além de apresentarem uma maior resposta dinâmica. Em alguns casos, motores com esco-vas (Brushed) também são utilizados, porém seu custo reduzido e facilidade de controle não justificam sua utilização para este protótipo comparado ao motor sem escovas.
Os motores brushless são motores síncronos, pois o campo magnético do rotor e do estator giram com a mesma frequência, não possuindo escorregamento. Assim, em cada comutação realizada sobre o motor uma das três fases do estator é conectada ao terminal positivo, outra é conectada ao terminal negativo e uma das fases encontra-se em alta impedância, sem circular corrente. O torque é originado a partir da interação do campo magnetico do estator com o campo magnético do imã do motor Paula (2012).
Segundo Liang (2016), uma boa regra para a relação entre o peso do quadrirotor e o em-puxo, consiste em que o empuxo seja no mínimo duas vezes maior. Esta margem garante uma boa estabilidade durante a atuação do controlador, em casos em que o empuxo fornecido pelo conjunto motor hélice seja muito pequena, o protótipo pode apresentar problemas até mesmo durante a decolagem, além dos problemas de controle já citados.
Para exemplificar, em um quadrirotor de1kg, o empuxo gerado pelos conjunto de motores em carga máxima deve ser de no mínimo 2kg, ou seja, cada motor deve fornecer no mínimo
500gde empuxo.
Caso deseje-se adicionar pesos extras ao quadrirotor posteriormente, pode-se extrapolar a relação entre o empuxo e o peso, adicionando-se uma previsão da carga ao peso do quadrirotor. O tamanho dos motores brushless geralmente são indicados por um número de quatro dí-gitos, sendo os dois primeiro o comprimento do estatores e os dois últimos o comprimento do rotor, ambos em milimetros. Geralmente motores que possuem estatores com altura elevada possuem potências maiores em maiores rotações, enquanto que os que possuem estatores com maior comprimento possuem mais torque em rotações mais baixas. Conforme os dados apresentados na tabela 2 e as definições sobre o tamanho da estrutura em 250mm, apresenta-das na seção 4.2.2. Optou-se pela utilização de motores brushless com dimenções 2204-2208 ou 2306.
Por padrão, os motores operam utilizando hélices de4a600possuem eixos de5mm, sendo
unidos por roscas M5. Outro dado fornecido pelo fabricante diz respeito à constante de veloci-dade, comumente abreviada comoKV, que indica teoricamente quantas rotações por minuto o motor aumenta ao elevar sua tensão de alimentação em1V sem utilizar nenhuma carga. Por exemplo, para um motor de 2300KV, sendo alimentado com uma tensão de 4S (bateria con-tendo 4 células LiPo, totalizando 16, 8V) teria uma velocidade a vazio V AZIO expressa pela
equação 4.1.
V AZIO = 2300⇤ 16, 8 = 38640RP M (4.1)
Ao utilizar motores com elevadoKV em conjunto com propulsores muito grandes, o motor irá acelerar a hélice da mesma forma que faria com propulsores menores, drenando correntes maiores e causando aquecimentos sobre o motor.
Outra nomenclatura muito utilizada por estes motores brushless para descrever o número de bobinas no estator e de imãs permanentes no rotor, descritas respectivamente pelas letras N e P. Assim, um motor brushless 12N14P, possui 12 bobinas no estator e 14 imãs permanentes no rotor.Liang (2016)
Foram consultados diferentes modelos de motores brushless, a fim de encontrar o melhor custo benefício atendendo aos requisitos básicos do protótipo, conforme a tabela 2.
Modelo do Motor Preço (USD) RPM/V Corrente Máx. (A) Empuxo (g)
Turnigy D2205 6,84 2300 21 800
QAV2206 7,96 2200 16 Não informado
AX-2204Q 8,7 2300 12 Não informado
DYS MR2205 9,42 2300 24,1 717,78
QAV RT2204 9,71 2300 10 Não informado
MultiStar V-Spec 2205 9,99 2350 12 Não informado
Multistar Elite 2306 15 2150 20 1000
Tabela 2 – Modelos de motores brushless consultados.
Outras características que devem ser levadas em consideração na escolha do motor, além do tamanho, incluem o torque máximo, a corrente consumida, a eficiência, o peso e o custo benefício, as quais não são informados pelo fabricante. Analisando-se estas características para os motores da tabela 2, optou-se pela utilização do modelo Turnigy D2205-2300KV, o qual permite a implementação de um protótipo de no máximo 4, 2kg. O motor brushless Turnigy D2205-2300KV pode ser vizualizado na figura 18.
Os motores recebem a nomenclatura de CW (sentido horário, em inglês clockwise) e CCW (sentido anti-horário, em inglês counter clockwise), sendo necessários dois motores CW e dois CCW para cada quadrirotor.
No entando, por não possuir escovas comutadoras o acionamento dos motores brushless devem ser realizadas eletronicamente, o circuito eletrônico para realizar este acionamento é complexo Moura (2010), por esse motivo optou-se por utilizar um módulo controlador de veloci-dade, o qual realiza a modulação PWM (Pulse width modulation) necessária para o controle do motor utilizando uma interface de firmware já pré-programada.
Conforme os dadores referentes ao motor Turnigy D2205-2300KV na tabela 2, devido a corrente de operação máxima do motor ser de 21A, optou-se por um controlador de velocidade com capacidade de operação em 30A.
Pode-se visualizar na figura 19o modelo do controledor de velocidade (ESC) escolhido.
Figura 19 – Controlador de velocidade (ESC) escolhido.
4.2.5 Unidade de Processamento
A unidade de processamento escolhida consiste em um microcontrolador com arquitetura ARM Cortex-M4 de alta-performance. Estes microcontroladores são comuns em aplicações onde busca-se um bom custo-benefício em aplicações que exigem um processamentos de con-trole significativos, capacidade de conectividade e baixo consumo de energia.
A placa de desenvolvimento utilizada para implementar o controle do protótipo, utilizando a arquitetura ARM, consiste na série Tiva C, da Texas Instruments, modelo TM4C123GH6PM.
Segundo o fabricante , estes microcontroladores são ideias em aplicações que exigem (citadas em ordem de importância para o protótipo):
• Baixo consumo de energia, dispositivos inteligentes com tamanho compacto; • Controle de movimento;
• Equipamentos de teste e medição;
• Dispositivos de monitoramento e controle;
Em casos que exigem extrema necessidade de conservação de energia, os microcontroladores TM4C123GH6PM possuem modulos para hibernação, para aumentar a eficiência em períodos extendidos de inatividade, sendo um componente útil em aplicações que utilizam baterias.
Na figura 20 pode-se visualizar a unidade de processamento utilizada.
Figura 20 – Placa de controle utilizada, microcontrolador TM4C123GH6PM da Texas Instruments.
Na tabela 3 seguem algumas das principais características da unidade de processamento: Características do microcontrolador
Característica Descrição
Núcleo ARM Cortex-M4F
Performance Operações a 80Mhz e 100 DMIPS
Flash 256 KB
SRAM 32 KB
EEPROM 2 KB
Módulos de ComunicaçãoI²C 4 módulos
Módulos PWM 16 saídas PWM
Saídas A/D 2 módulos de 12 bits
Tabela 3 – Características do microcontrolador TM4C123GH6PM.
4.2.6 Sensores
Os sensores consistem nos componentes utilizados para medir as váriávei de aceleração angular e linear necessárias para realizar o controle do quadrirotor.
Foi utilizado o sensor MPU-9250, que consiste em um giroscópio de 3 eixos, um acelerô-metro de 3 eixos e um magnetôacelerô-metro de 3 eixos em conjunto com um processador digital de movimento (DMP, Digital Motion Processor, em inglês) integrado.
O giroscópio consiste em dispositivo capaz de fornecer uma referência de direção, seu funcionameto pode ser descrito pelos principios da inércia.
O acelerômetro é um dispositivo utilizado para aferir aceleração, seu pricipio de funciona-mento basea-se na segunda lei de Newton, que afirma que a força resultante em uma partícula é proporcinal a taxa de variação do momento linear.
A inércia e a variação do momento são obtidos pelos sensores utilizando as tecnologias já descritas de MEMs (Microelectromechanical systems, em inglês).
O magenetômetro consiste em um sensor utilizado para aferir intensidade, direção e sen-tido do campo magnético, neste protótipo será responsável por obter informações referentes
ao campo magnético terrestre, o qual fornecerá dados úteis referente ao posicionamento do quadrirotor.
A comunicação externa do sensor é realizada utilizando o protocoloI²C a uma frequência de400kHz.
A saída de cada uma das variáveis é convertida para digital utilizando um conversor analó-gico para digital (ADC) em uma resolução de 16 bits. A fim de calibrar a precisão das medidas obtidas, o giroscópio pode operar nas faixas de ±250, ±500, ±1000 e ±2000º/segundo. O aceletrômetro nas faixas de±2g, ±4g, ±8g e±16g. O magnetômetro na faixa de±4800µT.
Devido a necessidade dos componentes serem capazes de absorver choques em casos de queda do quadrirotor, o sensor escolhido possui a capacidade de suportar até10000g em choques.
Figura 21 – Sensor MPU-9250.
Na tabela 4 pode-se visualizar as características de operação dos sensores citados. Características dos sensores
Característica Giroscópio Acelerômetro Magnetômetro
Conversão digital 16 bits 16 bits 16 bits
Filtro progrmável Sim Não Não
Corrente de operação nominal 3.2mA 450µA
-Tabela 4 – Características dos sensores.
4.3 PLATAFORMA PARA AQUISIÇÃO DE DADOS
A fim de realizar a modelagem matemática do protótipo mais próxima do modelo físico, diversos parâmetros precisam ser aferidos a partir de diferentes ensaios, na tentativa de criar uma metodologia para realizar o levantamento desses parâmetros e consequentemente aumen-tar a qualidade dos resultados obtidos, optou-se por projeaumen-tar isoladamente uma plataforma para aquisição de dados.
A plataforma de aquisição de dados tem as principais funções de obter as respostas está-ticas e dinâmicas dos motores, submetidos a diferentes cargas e utilizando diferentes hélices, a fim de encontrar o limite de operação dos motores e das hélices, bem como a resposta de empuxo do conjunto motor e hélice para diferentes sinais de controle provindos do controlador de velocidade (ESC). A partir da análise destes dados também tornou-se possível realizar um balanceamento de cada uma das hélices a serem usadas. Por último foi possível analizar o tempo de resposta em que os conjuntos hélice motor levam para ir de 0 RPM até a velocidade nominal.
Pode-se visualizar na figura 22 a implementação final da plataforma.
Figura 22 – Plataforma de aquisição de dados.
Os principais elementos que compõe a plataforma de aquisição de dados consistem em: • Sensor ótico: Utilizado para calcular a velocidade angular do motor;
• Sensor de força: Utilizado para medir o empuxo realizado pelos motores em diferentes sinais de controles, além de medir os pontos ótimos e os limites de operação do conjunto hélice motor e validar a aplicação dos mesmos no modelo de protótipo proposto;
O motor utilizado para realizar a validação das medidas obtidas com a plataforma de aquisição de dados pode ser vizualisada na figura 23.
O motor utilizado é composto por 6 pares de polos de imã, 3 fases (trifásico) e nove enro-lamentos.
As características do motor são descritas na tabela 5.
Nas subseções a seguir cada um dos elementos que compõe a plataforma de aquisição de dados são descritos em mais detalhes.
Figura 23 – Motor escolhido para a montagem do protótipo. Características Modelo 1306 3100KV Diâmetro do estator 16 mm Espessura do estator 12 mm Estrutura 9N12P
Corrente sem carga 0.3A-10V Resistência do motor 0,28 Ohms Potência máxima contínua 75 W
Peso 11,73 g
Tamanho 3,3 x 1,6 x 1,6 cm Célula máxima de bateria 2S (7,4 V) Tabela 5 – Características do motor Brushless escolhido.
4.3.1 Sensor ótico
Além da obtenção da velocidade angular do motor por meio dos sensores de efeito hall, também realizou-se a validação dos dados a partir de um sensor ótico.
Para realizar a leitura do sensor ótico, utilizou-se um fotoemissor infravermelho e um foto-transistor, onde uma pequena peça fixada ao redor do motor interrompe o feixe de luz entre o emissor e o receptor.
Com a interrupção da luz emitida pelo fotoemissor ocorrendo uma vez a cada ciclo de giro do motor, este sinal é enviado para um estágio de ganho e offset e por fim é enviado para um comparador shimidt trigger, o qual criará uma onda com pulsos quadrados, onde o sinal alto, indicará que o feixe de luz não está sendo interrompido e o sinal baixo representa a interrupção do feixe entre o emissor e o receptor Braga (2012).
As etapas constituintes do sensor ótico até o sinal de saída do comparador podem ser resumidos conforme a figura 24.
O circuito contendo o fotoemissor, o fototransistor, o estágio de ganho, o comparador schi-midt trigger e um contador digital, utilizado para realizar a contagem de interrupções do feixe de luz, a fim de reduzir a taxa de interrupções no microcontrolador utilizado para leitura dos dados Fairchild (1987). O circuito implementado pode ser visualizado na figura 25.
Figura 24 – Etapas do circuito ótico, responsável pelo monitoramento da velocidade do motor.
Figura 25 – Circuito utilizado para o circuito do fotoemissor e fotoreceptor. O sinal recebido pelo fotore-ceptor é saturado entre os intervalos desejados por um comparador schimidt trigger.
realizados visando uma queda de tensão sobre o led de 2,0V e e aproximadamente 9 mA de corrente, assimRLED = 220⌦.
A presença ou ausência de luz, após realizar um tratamento de sinal, será utilizada como uma das entradas para o circuito comparador com histerese, que foi implementado utilizando o amplificador operacional LM741. A metodologia de projeto do circuito com sensor ótico foi iniciado pela etapa do comparador por histerese.
A partir das equações 4.2 e 4.3 podem ser ajustadas as características da curva de histese de interesse.
VEL=
RCOM P 2VREF + RCOM P 1VOL
RCOM P 1+ RCOM P 2
(4.2)
VEH =
RCOM P 2VREF + RCOM P 1VOH
RCOM P 1+ RCOM P 2
(4.3) Onde,
VEL, representa a tensão de entada de nível baixo para o comparador.
VEH, representa a tensão de entrada de nível alto.
VOL, representa a tensão de saída de saída de nível baixo do comparador de histerese.
VREF,utilizada para realizar a comparação entre alto e baixo para a histerese, que
corres-ponde a tensão sobre o resistorRCR2.
A fim de determinar os valores ideiais das tensões de entrada e saída do comparador e encontrar os valores de resistências do circuito, descritas na equação ??, alguns limites de operação foram definidos.
O primeiro limite de operação foi definido utilizando os dados fornecidos pelo microcontro-lador ATMEGA328P, visto que as tensões de saídaVOH eVOLdo comparador serão utililados
como entradas digitais no microcontrolador. Segundo o fabricante, os intervalos digitais de nível alto e baixo podem ser descritos pelos intervalos presentes na equação 4.4.
0, 6VCC < VOH < VCC+ 0, 5
0, 5 < VOL< 0, 3VCC
(4.4) Sendo:
VCC, a tensão de alimentação do circuito.
ParaVCC = 5V, tem-se:
3, 5V < VOH < 5, 5V
0, 5V < VOL< 1, 5V
(4.5) O segundo limite de operação foi definido a fim de garantir uma margem de segurança de 20% para o amplificaor operacional, conforme a equação 4.6.
VOH < 0, 8V+ VOL > 0, 8V (4.6) onde, V+ = 5V V = 5V (4.7) logo, VOH < 4V VOL> 4V (4.8) Sendo:
V+, a tensão de alimentação positiva do amplificador operacional.
V , a tensão de alimentação negativa do amplificador operacional.
Respeitando os dois limites de operação, definiu-se os valores de tensão de saída do comparador descritas na equação 4.9.
VOH = 3, 75V
VOL= 0V
A última condição necessária diz respeito ao possíveis valores de resistencia do circuito comparador, as quais devem ser amabas positivas, a partir das equações 4.2 e 4.3.
RCOM P 1
RCOM P 2
= VREF VE VE VO
> 0 (4.10)
Assim, tem-se os seguintes limites de operação.
VREF < VE < VO
VREF > VE > VO
(4.11) ComoVEL < VOLeVEH < VOH, tem-se por fim o último limite de operação.
VREF < VEL< VOL
VREF < VEH < VOH
(4.12) Com os valores deVOH eVOLdefinidos em 4.9.
VREF < VEL< 0
VREF < VEH < 3, 75V
(4.13) Os valores da equação 4.14 foram definidos respeitando os limites anteriores.
VEH = 1, 5V
VREF = 1V
(4.14) Substituindo a equação 4.2 em 4.3, tem-se os valores descritos na equação 4.15.
VEL⇠= 0, 47V (4.15)
Por fim, os valores das resistências utilizadas no circuito comparador puderam ser obtidas utilizando as equações 4.2 e4.3. Na equação 4.16 podem ser visualizados os valores das resistências.
RCOM P 1= 200k⌦
RCOM P 2= 180k⌦
(4.16) Após realizar o cálculo do comparador por histerese, o resistorRT IL pode ser calculado,
visto que ele é responsável por ajustar a tensão sobre o coletor do fototransistor. Esta tensão sobre o coletor consiste no sinal que indicará para o restante do circuito se o mesmo encontra-se na presença ou ausencia de luz.
Sabendo-se que as correntes de claro e de escuro do fototransistor correspondem, respec-tivamente, a1µAe100⌘Ae a potência máxima dissipada pelo mesmo é de50mA.
Assim, anasilando a malha sobre o circuito do fototransisor pode-se encontrar as tensões máximas e mínimas sobre o mesmo, utilizando a equação 4.17.
VT ILM AX = 5 RT ILIT ILM IN
VT ILM IN = 5 RT ILIT ILM AX
Onde:
VT ILM AX, representa a tensão máxima sobre o fototransistor, neste caso quando o mesmo
encontra-se no claro.
VT ILM IN, representa a tensão mínima sibre o fototransisto, quando se encontra no escuro.
IT ILM AX, representa a corrente quando o fototransistor encontra-se no claro.
IT ILM IN, representa a corrente quando o fototransistor encontra-se no escuro.
O sinal com a faixa de operação sobre o coletor do fototransistor foi posteriormente amplifi-cada com um offset, a fim de analisar corretamente apenas a faixa de interesse, os quais foram realizados ajustando corretamente o valor deRT IL e implementando um circuito amplificador
operando na configuração somador não inversor.
As condições básicas para projetar o amplificador consiste em que os valores de resistência
RG2eRG1sejam positivos, conforme a equação 4.18.
RG2 > 0
RG1 > 0
(4.18) Sabendo-se que o ganho sobre o amplificador somador não-inversor pode ser descrito pela equação 4.19, com a condição mencionada anteriormente, encontra-se a condição necessária de ganho ( ) do amplificador para operação correta do mesmo.
= 1 2(1 + RG2 RG1 ) (4.19) > 0, 5 (4.20)
Para encontrar o valor da resistênciaRT IL, utilizou-se do valor mínimo de e a equação
4.21.
VEH = (VT ILM AX+ VOF F SET) = (5 RT ILIT ILM IN + VOF F SET)
VEL= (VT ILM IN + VOF F SET) = (5 RT ILIT ILM AX+ VOF F SET)
(4.21)
Assim, escolheu-se um valor de resistência comercialRT IL = 2k⌦, garantindo um ganho
⇠= 0, 98, respeitando o ganho mínimo possível previsto pela equação 4.20.
O resistor RS1, utilizado entre o coletor do fototransistor e a entrada não inversora do
amplificador operacional foi escolhido com o propósito que a corrente de entrada do amplificador possa ser desconsiderada, quando comparada com a corrente minima sobre o fototransistor, assimRS1o RT IL.
Optou-se por um valor de resistência cem vezes maior que RT IL, conforme a equação
4.22.
As informações sobre a velociade do motor obtidas com o sensor ótico são utilizadas para realizar um modelo matemático do motor, e levantar seus parâmetros, além de relacioná-la a outros dados interessantes, como relações entre torque e velocidade, empuxo da hélice e velocidade, velocidade e duty cycle dos controladores de acionamento, entre outros.
Assim, a velocidade angular pode ser obtida a partir da equação 4.23.
! = 2⇡
n (4.23)
Onde,!representa a velocidade angular,no número de interrupções.
4.3.2 Sensor de força
Outra forma utilizada para validar os dados referentes à dinâmica e ao empuxo do conjunto motor e hélice consiste em utilizar um sensor de força.
O sensor de força escolhido foi o modelo A201 da FlexiForce Tekscan (2010), que é uma fita flexível com um piezoresistor em sua extremidade, onde será realizada as medidas indicando a compensação de peso exercida pelo empuxo do motor em diferentes velocidades. O sensor pode ser visualizado na figura 26.
Figura 26 – Sensor de força modelo Flexiforce A201 escolhido para medir o empuxo realizado pelo conjunto motor e hélice.
Para calibrar as medidas do sensor foram utilizados diferentes pesos padrões, assim encontrou-se a relação de proporcionalidade entre a variação de peso e a resistência do encontrou-sensor. Na tabela 6, podem ser observadas os valores de resistência medidas para cada peso padrão.
Resistência Peso
10M ⌦ 0
7, 5M ⌦ 100g
5M ⌦ 200g
Tabela 6 – Medições da resistencia do sensor para diferentes pesos padrões.
As características de empuxo do conjunto motor e hélice foram obtidas comparando-se variações da velocidade do motor com suas respectivas variações sobre a resistência do sensor de força.
Buscou-se realizar diversos ensios para aumentar a precisão das características a serem analisadas, variando a velocidade do motor e variando as cargas sobre o conjunto motor hélice, adicionando pesos padrões sobre o conjunto.
Para facilitar a adição de pesos no conjunto e aumentar a estabilidade da estrutura durante as leituras, optou-se por montar uma estrutura composta por peças em 3D, dentre elas um
recipiente para adicionar os pesos, um suporte para o motor, fixada ao reservatório, os quais são movidos simuntaneamente devido ao empuxo gerado pela hélice. Esse conjunto contedo o suporte do motor, o recipiente para os pesos, o motor e a hélice será denominada de conjunto móvel no decorrer desta seção. Mais detalhes sobre as calibrações, os ensaios e os resultados podem ser obtidos na seção 5.2.2.
O curso do conjunto móvel deve movimentar-se verticalmente, seguindo o empuxo do mo-tor. Para que esse movimento ocorra com o menor atrito possível, foram fixados dois eixos paralelos sobre uma nova peça, a base fixa, onde o conjunto móvel pode ser deslocado livre-mente. O sensor de força foi posicionado entre a base fixa e o conjunto móvel, distribuindo uniformemente o peso do suporte sobre o sensor.
Esta estrutura pode ser visualizada na figura 27.
Figura 27 – Suporte impresso em 3D para sustentar o motor e posicionar o sensor de forma estável sobre o eixo deslizante em que o motor e a hélice são fixados.
De maenira redundante, foi projetado um segundo suporte, o qual funciona seguindo o princípio de uma alavanca, a ser utilizado caso o atrito seja considerável no primeiro suporte. Com o empuxo gerado pelo conjunto hélice motor sobre a alavanca, a extremidade do mo-mento é transferida para o sensor. A peça contendo o suporte em forma de alavanca pode ser visualizada na figura 28.
O circuito utilizado para tratar os sinais lidos pelo sensor e evia-los para o microprocessador foi divido em etapas, primeriramente o valor de resistência do sensor é amplificada utilizando um amplificador de instrumentação Instruments (2015), em seguida um filtro butterworth de segunda ordem Paarmann (2003) é utilizado a fim de filtrar ruídos e por fim, a útltima etapa consiste em um offset, que ajusta a tensão de saída de 0 a 5V. As etapas utilizadas para elaborar o circuito podem ser vistas na figura 29.
O circuito foi implementado seguindo as recomendações do fabricante e pode ser obser-vado na figura 30.
A fim de medir a queda de tensão sobre o sensor, representado por RF LEXI, o mesmo
