Progettazione e realizzazione di una base robotica bilanciante su ...

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90 Capitolo 8. Realizzazioni sperimentali e valutazioneIl filtro è stato inizialmente tarato sulla base dei dati forniti dal costruttorerelativamente al rumore dei sensori e alla loro precisione, ricavando deiparametri che sono poi stati ritoccati osservando i risultati delle prove sperimentali.Le prove sono state eseguite utilizzando un encoder ottico montato su un’astacollegata al telaio del robot e permanentemente in contatto col terreno,che fornisce il dato reale dell’inclinazione con cui confrontare le stime ottenutetramite il filtraggio.In seguito sono mostrati i risultati ottenuti dopo il tuning dei parametri delfiltro.I grafici mostrati in Figura 8.1 mettono a confronto l’angolo stimato dalfiltro di Kalman con il dato reale, registrati mantenendo spenti i motori delrobot e muovendo il telaio manualmente, facendogli compiere oscillazioni didiverse ampiezze.Le prove effettuate hanno mostrato che per ridurre il ritardo della stimarispetto all’angolo reale e per ottenere una buona immunità ai disturbi provocatidai movimenti lineari del robot è necessario pesare maggiormente ildato fornito dal giroscopio, utilizzato nella fase di predict, rispetto al datofornito dall’accelerometro, utilizzato per l’update.Si può notare che l’angolo stimato da Kalman insegue molto bene l’inclinazionereale, senza presentare ritardo e mostrando una buona accuratezza.L’effetto della scelta dei differenti pesi legati ai due sensori si nota nelle oscillazionidi ampiezza maggiore: la fase di predict, che si basa sul valore dellavelocità angolare per predirre lo stato successivo, porta a sovrastimare l’angolo,che non viene immediatamente corretto proprio a causa del minor pesodato al valore letto dall’accelerometro durante la fase di update. Questo fenomenonon rappresenta comunque un problema, in quanto le condizioni incui la sovrastima è più evidente si presentano difficilmente quando il robotè governato da un controllore, che limiterà i movimenti del telaio a piccoleoscillazioni attorno al setpoint.In Figura 8.2 sono mostrati i risultati ottenuti controllando il robot conun comando PWM casuale, che produce rapidi cambi di direzione e oscillazionimolto variabili.Anche in queste condizioni la stima dell’angolo si mantiene fedele al datoreale, anticipando quest’ultimo nelle situazioni in cui la velocità angolarediminuisce bruscamente per il fenomeno della sovrastima descritto inprecedenza.
8.1. Stima dell’angolo del robot 9110Kalman angle estimationKalman angleReal angle5Angle (degrees)0-5-100 1 2 3 4 5 6Time (seconds)Figura 8.1: Confronto tra inclinazione reale e stima tramite filtro di Kalman: robotmosso manualmente10Kalman angle estimationKalman angleReal angle4003005200Angle (degrees)01000-100Torque (mN)-5-200-300-10-4000 1 2 3 4 5 6Time (seconds)Figura 8.2: Confronto tra inclinazione reale e stima tramite filtro di Kalman: robotcontrollato imponendo un comando casuale ai motori
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POLITECNICO DI MILANOCorso di Laure
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