modelowanie i symulacja układu stabilizacja lotu mikrozamolotu z

XLVI Sympozjon „Modelowanie w mechanice”
Adam JAROSZEWICZ, Wydziałowy Zakład Inżynierii Lotniczej, Politechnika Wrocławska
Krzysztof SIBILSKI, Wydziałowy Zakład Inżynierii Lotniczej, Politechnika Wrocławska;
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych, Warszawa
MODELOWANIE I SYMULACJA UKŁADU STABILIZACJA
LOTU MIKROZAMOLOTU Z MACHAJĄCYMI
SKRZYDLAMI – STUDIUM ZASTOSOWANIA
BIOMIMICZNYCH CZUJNIKÓW
Nazwa ,,mikrosamolot” z ang. „Micro Aerial Vehicle” - „MAV” , może być mylącą dla
wielu ludzi, gdy nazwę tą zinterpretuje się zbyt dosłownie. Zazwyczaj przyjmuje się, że
mikrosamoloty są bardzo małymi wersjami „dużych" samolotów, ale w tym przypadku należy
je traktować jako zupełnie nową kategorię obiektów latających. Definicję ,,MAV” stworzono
na potrzeby programów finansowanych przez agencję naukową DARPA z USA, która
stwierdza, że mikrosamoloty są to statki powietrzne o wymiarach nie większych niż 15 cm z
każdej ze stron (wysokość, szerokość, długość). Wynika stąd też fakt, iż obiekty należące do
tej klasy są dużo mniejsze od innych wybudowanych i użytkowanych do obecnej chwili małych
bezpilotowych statków powietrznych. Krótko mówiąc „mikrosamolot" jest rodzajem
latającego ,,mikrorobota”, cechującego się wysoką zwrotnością, mogącego przenosić
zminiaturyzowane urządzenia, czujniki i mogącego przekazywać obraz z niebezpiecznych
miejsc. Poprzez określenie „entomopter” będziemy rozumieli mikrosamolot zbudowany w
układzie „z machającymi skrzydłami”, poruszający się na sposób latającego owada.
Tematem pracy jest modelowanie układu detekcji przestrzennego położenia entomoptera,
oraz synteza praw sterowania w oparciu o dane zbierane przez biomimiczne czujniki.
Czujnikami tymi są: przyoczka będące fotoczułym układem detekcji położenia przestrzennego
latających owadów, oraz przezmianki które są rodzajem czujnika mierzącego prędkości
kątowe (fizjologiczna platforma giroskopowa). W pracy przedstawiono modele fizyczne i
matematyczne tych czujników. Sygnały wyjściowe tych sensorów zostały następnie
wykorzystane (jako sprzężenia zwrotne) do syntezy praw sterowania pozwalających na
stabilizację położenia kątowego entomoptera. Przeprowadzono symulacje, przyjmując że
entomopter jest dynamicznym układem wieloczłonowym zbudowanym z kadłuba i skrzydeł,
traktowanych jako nieodkształcalne elementy przymocowane do kadłuba za pomocą
przegubów kulistych. W oparciu o model matematyczny entomoptera traktowanego jako
dynamiczny układ wieloczłonowy opracowano algorytmy i programy komputerowe
(wykorzystując środowisko programu MATLAB®), pozwalające na symulację lotu
entomoptera (zbudowano wirtualną mikroelektromechaniczną muchę). Przeprowadzono
badania symulacyjne wykazując efektywność czujników biomimicznych jako elementów układu
stabilizacji przestrzennego położenia entomoptera.
XLVI Sympozjon „Modelowanie w mechanice”
Adam JAROSZEWICZ, Wydziałowy Zakład Inżynierii Lotniczej, Politechnika Wrocławska
Krzysztof SIBILSKI, Wydziałowy Zakład Inżynierii Lotniczej, Politechnika Wrocławska;
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych, Warszawa
BIOMIMIC SENSORS GUIDED FLIGHT STABILITY
AND CONTROL FOR FLAPPING WINGS
MICRO AIR VEHICLE (ENTOMOPTER)
The term, Micro Air Vehicle (MAV), may be somewhat misleading if interpreted too literally. We
tend to think of flying model aircraft as "miniature", so the term "micro" now alludes to a class of
significantly smaller vehicles. But MAVs are not small versions of larger aircraft. They are affordable,
fully functional, militarily capable, small flying vehicles in a class of their own. The definition employed
in DARPA's program limits these craft to a size less than 15 cm (about 6 inches) in length, width or
height. In the many previous works it was recognized, that insect-like flapping wings seems to be an
optimal mode of flying. MAVs will fill the gap in the short-distance (less than ten miles) surveillance
capabilities, not covered by today's satellites and spy planes. Such capabilities will be useful in
battlefields (especially in urban warfare) and against terrorists. Those vehicles can also be used in dull,
dirty or dangerous (D^3) environments, where direct or remote human assistance is not feasible. Nonmilitary uses of autonomous micro-air vehicles will, in time, exceed in scope and scale the defense
applications. They will become standard equipment for law enforcement and rescue services. The ability
to explore D^3 environments without human involvement will be of great interest for many industries the vehicles will allow air quality sampling in no attainment areas, utility inspection (power lines, oil
pipes), examination of human-inaccessible confined spaces in buildings, installations and large
machines.
MAV flight stability and control presents some difficult challenges. The low moments of inertia of
MAVs make them vulnerable to rapid angular accelerations, a problem further complicated by the fact
that aerodynamic damping of angular rates decreases with a reduction in wingspan. Another potential
source of instability for MAVs is the relative magnitudes of wind gusts, which are much higher at the
MAV scale than for larger aircraft. In fact, wind gusts can typically be equal to or greater than the
forward airspeed of the MAV itself. Thus, an average wind gust can immediately affect a dramatic
change in the vehicle’s flight path. Other problem occurs with influence of flapping wings on MAV’s
body motion. The birds and flying insects, the biological counterpart of mechanical MAVs, can offer
some important insights into how one may best be able to overcome these problems. Biological systems,
while forceful evidence of the importance of vision in flight, do not, however, in and of themselves
warrant a computer-vision based approach to MAV autonomy. Fundamentally, flight stability and
control requires measurement of the MAV’s angular orientation. While for larger aircraft this is
typically estimated through the integration of the aircraft’s angular rates or accelerations, a vision-based
system can directly measure the MAV’s orientation. Most of the fly’s neural processing is devoted to
vision, and its compound eyes are the key to flight control. Also notable are three light sensitive sensors
arranged in a triangle on the top of the head, called ocelli. Research on insect flight revealed that in
order to maintain stable flight, insects use structures, called halteres, to detect body rotations via
gyroscopic forces. Therefore, we have developed a control system based on mathematical models of
ocelli and halteres. We have developed algorithms based on vision and gyroscopic forces detection, and
developed simulation tool provides a basis for an advanced description of an entomopter stabilization
and dynamic behaviour.