基于Arduino Uno 嵌入式系統(tǒng)的某型機(jī)起落架艙水平測量技術(shù)研究

孫建來，付攀

（航空工業(yè)西安飛機(jī)工業(yè)有限責(zé)任公司，陜西西安 710089）

飛機(jī)起落架是飛機(jī)的關(guān)鍵子系統(tǒng)，在分散著陸和滑行過程中起著至關(guān)重要的作用。在機(jī)械組裝行業(yè)，尤其是飛行器裝配的過程中，需要通過水平測量確定部件的水平位置，根據(jù)測量數(shù)據(jù)調(diào)整水平姿態(tài)并進(jìn)行部件的定位安裝[1]。

目前，我國對起落架艙的研究工作主要集中在艙門收放、起落架艙材料分析、艙門氣動力學(xué)研究等方面，并未深入研究艙門水平測量領(lǐng)域[2]。此次基于超聲波傳感器與深度相機(jī)[3]，設(shè)計了一套基于Arduino的起落架艙水平測量系統(tǒng)。

1 水平測量傳感器設(shè)計

1.1 系統(tǒng)框架

圖1 包含基于加壓液體的水平測量元件，水箱下部裝有水泵[4]，水箱上部固定有超聲波傳感器與深度相機(jī)。融合兩傳感器信息用于感知方向的改變，并由Arduino 傳輸至LabVIEW。

圖1 自動水平測量示意圖

1.1.1 Arduino Uno控制器

Arduino Uno 是基于微控制器的嵌入式開發(fā)板，其帶有8 位Atmega328P 微控制器，包含2 kB 靜態(tài)RAM 存儲器與1 kB EEPROM 存儲器。Arduino 板上有14個數(shù)字輸入/輸出引腳，在這14個引腳中，有6個引腳可用作脈沖寬度調(diào)制，另有6 個模擬I/O 引腳，可以通過USB 連接或外部電源為Arduino 開發(fā)板供電。

1.1.2 超聲波傳感器

使用的超聲波傳感器為HC-SR04 模塊，它是一種非接觸式水位測量傳感器，測量范圍為2 cm～4 m。當(dāng)超聲波碰到障礙物時，發(fā)射器發(fā)送超聲波，超聲波被反射回接收器并被接收器轉(zhuǎn)換成電波，其工作電壓為5 V，頻率為40 Hz。

1.1.3 深度相機(jī)

基于RGBD 相機(jī)的深度信息，選取了實時3D 姿態(tài)估計方法，該方法對當(dāng)前消費(fèi)級別深度相機(jī)的不良信噪比具有魯棒性[5]。通過學(xué)習(xí)簡單的深度特征與液面變化實值參數(shù)之間的映射關(guān)系實現(xiàn)識別。為保證對液面的深度斑塊精準(zhǔn)識別，擴(kuò)展了回歸森林，并使用這些斑塊來預(yù)測液面姿態(tài)，共同解決分類與回歸問題。

在測量實驗中，為處理傳感器的特征噪聲水平，通過評估幾種可用于優(yōu)化此類隨機(jī)森林的判別力與回歸精度的方案，來獲得真實的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。因此，記錄了不同場景下液面變化與深度信息之間的關(guān)系，并使用個性化模板跟蹤每個序列來注釋數(shù)據(jù)[6]。

該系統(tǒng)逐幀工作，不需要初始化，且可以實時運(yùn)行。此次借助決策樹，將多種情況下的液面測量分解為較簡單的問題，可以用瑣碎的預(yù)測變量解決，從而實現(xiàn)高度非線性的映射[7]。樹中的每個節(jié)點均執(zhí)行測試，測試的結(jié)果將數(shù)據(jù)樣本導(dǎo)向子節(jié)點之一。選擇節(jié)點上的測試是為了對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以便使用簡單的模型進(jìn)行良好的預(yù)測。基于在訓(xùn)練期間到達(dá)的注釋數(shù)據(jù)簇，可以將此類模型計算并存儲在決策樹上[8]。

基于深度圖像的傳感器姿態(tài)估計流程如下：

1）為了從深度圖像估計傳感器姿態(tài)，從圖像中密集提取斑塊，存儲入決策樹[9]。

2）節(jié)點上的測試將每個補(bǔ)丁一直引導(dǎo)到?jīng)Q策樹葉片上，引入補(bǔ)丁采樣中的跨步操作，以達(dá)到測算精度與實時性之間的平衡[10]。

3）為了能夠處理多幀液面信息并消除異常值，執(zhí)行自下而上的聚類操作：將彼此相距一定距離內(nèi)的所有樣本分組，并在圖像中的液面周圍形成較大的聚類。隨后進(jìn)行10 次均值平移迭代，以獲得準(zhǔn)確聚類的質(zhì)心[11]。

4）從不確定性最小的那些樣本中，選擇剩余樣本的百分比。

1.2 算法流程

使用的測量算法流程如圖2 所示。

圖2 測量算法流程

2 基于RFID的傳感器通訊

使用建立的傳感器網(wǎng)絡(luò)，在強(qiáng)振動、強(qiáng)電磁噪音、溫差大的起落架艙內(nèi)準(zhǔn)確獲取并處理傳感器數(shù)據(jù)，是保證水平測量儀正常工作的關(guān)鍵。文中選取無源性RFID 技術(shù)構(gòu)建通訊網(wǎng)絡(luò)[12]。

2.1 RFID標(biāo)簽與閱讀器天線選取

在無源UHF RFID 系統(tǒng)中，最大下行鏈路與上行鏈路的工作范圍Dmax,d和Dmax,u可以通過下式進(jìn)行估算。

其中，Preader,T是RFID 芯片的輸出功率，Greader,T,max是RFID 接收器發(fā)送天線的峰值增益，兩者的乘積確定了接收器的總輻射功率[13]。Greader,R,max是讀取器接收天線的峰值增益，Gtag,T,max是標(biāo)簽發(fā)送天線的峰值增益，而Gtag,R,max是標(biāo)簽接收天線的峰值增益。閱讀器與標(biāo)簽天線的增益取決于載波頻率及其相對方向。c 是光速，xd是下行鏈路極化失配損耗，xu是上行鏈路極化失配損耗，f是載波頻率，Ldb是下行鏈路阻塞損耗，Lub是上行鏈路阻塞損耗，τ是標(biāo)簽天線與IC 之間的功率傳輸系數(shù)。Ptag,rediated是標(biāo)簽將閱讀器功率反向散射到閱讀器接收器的功率[14]。PIC與Preader是標(biāo)簽IC 和讀取器接收器的靈敏度。

在未有周圍反射的情況下，當(dāng)閱讀器天線與標(biāo)簽天線的峰值增益相對時，信號出現(xiàn)最大傳輸范圍[15]。在單靜態(tài)RFID 系統(tǒng)中，由于天線用于發(fā)送與接收，因此下行鏈路與上行鏈路中的阻塞和失配損耗是相同的。此外，根據(jù)天線的互易性，閱讀器與標(biāo)簽天線的發(fā)射和接收增益也相同。

2.2 RFID標(biāo)簽與閱讀器天線的特性研究

常見的天線與標(biāo)簽的最大增益或靈敏度僅是信號范圍的最大值，缺少實際應(yīng)用意義，且較少有制造商提供詳細(xì)的輻射圖。文中通過將被測標(biāo)簽或閱讀器天線放置在距測試設(shè)備0.5～1 m 的位置，并盡可能遠(yuǎn)離附近的反射器，獲得RFID 通信的實驗結(jié)果。

本次實驗中選取參考距離d=0.6 m，閱讀器天線的增益為Greader，射頻電纜的損耗為Lcble。通過圍繞標(biāo)簽軸旋轉(zhuǎn)的標(biāo)簽，記錄每個角度來確定標(biāo)簽的輻射方向圖，并確定每個角度的接收功率。由于安裝在起落架組件上的標(biāo)簽面向讀取器天線的概率較大，因此僅對標(biāo)簽天線的邊緣到邊緣輻射方向圖進(jìn)行測量。為簡化每個天線3 dB 波束寬度的表示，將所有天線增益歸一化為峰值增益，且所顯示的值以對數(shù)標(biāo)度表示。對于閱讀器天線，其3 dB 波束寬度在方位角與仰角平面均大于90°。

由ETSI 法規(guī)，根據(jù)通信波束寬度，降低閱讀器最大發(fā)射功率至32.15 dBm。由測量的輻射圖可知，當(dāng)讀取標(biāo)簽邊緣時，兩個標(biāo)簽的增益至少降低8 dB。

利用式（3）估計Omni-ID 標(biāo)簽與HL 標(biāo)簽的最大讀取范圍分別估計為4 m 和7.6 m。如表1 所示，盡管不同的天線設(shè)計可能會造成部分差異，Omni-ID標(biāo)簽的射程主要影響因素是IC 靈敏度較低[16]。HL標(biāo)簽具有更窄的輻射方向圖，因此HL 標(biāo)簽在所有起落架艙組件上會有更優(yōu)的表現(xiàn)。此外，Omni-ID 的一個優(yōu)點是既支持較低的ETSI 頻段(865～868 MHz)與FCC 頻段(915～921 MHz)，又可以提供這兩個頻段的測量數(shù)據(jù)。考慮到相關(guān)法規(guī)，該方案的RFID 閱讀器在高頻段上傳輸3 dB 的功率，為了監(jiān)視起落架組件，在較低的ETSI 頻段(通信頻段在868 MHz 與915 MHz 頻段上均可運(yùn)行)選取HL 標(biāo)簽。

表1 RFID標(biāo)簽參數(shù)

基于HL 標(biāo)簽系統(tǒng)的一個重要功能是能夠更新每個標(biāo)簽上的信息，但這要求對標(biāo)簽進(jìn)行寫操作，通常需要額外的5 dB 讀卡器發(fā)射功率。

3 實驗驗證

為了確定系統(tǒng)的實際性能，考慮到需要確定機(jī)翼與飛機(jī)主體的大型金屬結(jié)構(gòu)對射頻傳播的潛在影響，因此需要一架完整的飛機(jī)進(jìn)行測試。文中使用空客A320 進(jìn)行系統(tǒng)級仿真測試，目前有大量在役的空客A320 客機(jī)，預(yù)期結(jié)果可廣泛移植到其他類似尺寸的飛機(jī)上。

近年來，對于固定翼飛機(jī)通常使用Matlab/Simulink 或PX4源開發(fā)飛行控制算法，X-Plane、FlightGear、JMAVSim或Gazebo用于建立無人機(jī)模型。

出于以下原因，文中選擇PX4 與Gazebo 聯(lián)合仿真。

1）PX4 是一個開放源代碼，其中包含眾多函數(shù)庫，可用于開發(fā)載具，也能同時用于飛行控制的基本控制器代碼，模擬不同的飛行場景。

2）可以構(gòu)建PX4，并將其上傳到開放式硬件Pixhawk。

3）Gazebo 也是一種開源軟件，可以提供無人機(jī)的動態(tài)模型、傳感器模型與3D 可視化。

盡管PX4 與Gazebo 均具有較多優(yōu)勢，但仍需要對傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全面配置。首先，繪制A320 固定翼的3D CAD 模型并將其放入Gazebo 仿真軟件中，將6DOF 模型以及諸如IMU 超聲波傳感器與攝像機(jī)之類的傳感器模型集成到Gazebo 中。其次，Gazebo 連接到PX4 源代碼以傳達(dá)狀態(tài)與控制信號。最終在C程序中實例化視覺算法，以估計用于水平測量的具體位置。

ASL 數(shù)據(jù)集的結(jié)果顯示在表2 與圖3 中。從結(jié)果中可以明顯看出，基于超聲波方法與融合傳感方法的估計性能之間存在明顯差異。

表2 兩種估計法性能比較

圖3 檢測實驗

在圖3 中，校準(zhǔn)后的超聲波傳感水平測量MX 直方圖，如圖3（b）所示；融合傳感的水平測量MX 直方圖如圖3（a）所示，超聲波傳感器的主體較融合傳感的主體寬。該圖的形狀代表起落架艙測量的誤差，由表1 中列出的標(biāo)準(zhǔn)偏差進(jìn)行縮放。此外，超聲波傳感結(jié)果存在一條長尾，表明在飛機(jī)大范圍運(yùn)動時誤差不可消除。

圖4 水平測量

表3 水平估計結(jié)果展示

表3 與圖4 列出了水平測量的實驗結(jié)果。分析可知，在多種飛行狀態(tài)下測量偏差平均穩(wěn)定在1.6%，平均方差低于25。

4 結(jié)束語

提出非接觸式起落架水平測量系統(tǒng)是使用LabVIEW 與Arduino 實現(xiàn)的，融合超聲波傳感器與深度相機(jī)信息，保證高振動、溫差變化大的起落架艙環(huán)境下測量的準(zhǔn)確性。未來如何改進(jìn)軟件算法，并提高其在不同環(huán)境下的測量準(zhǔn)確性與可靠程度將是工作的重點。