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Drone architecture

reichart edited this page Jan 4, 2026 · 7 revisions

8 dépôts github : exemples-de-montages avec les ateliers et projets réalisés au repair café festisol animations et projets réalisés pendant FESTISOL et à la MJC ; CROUS-micro-python animations et projets commencés au CROUS et poursuivis pendant les ateliers numériques ; piano une nouvelle passion réalisée à coup de marteau visio et communication ; jouets réparations, récréations mathématiques, création de nouveaux jouets developpement-voiture robot, intelligence artificielle ; raspberry-pico et micro-python ; Repair Café d'Orsay Blog

Comprendre l'utilisation d'un drone ? la fusion des informations des multiples capteurs ? un petit tour vers les quaternions et la simulation va nous aider. Merci à Gilles de Villebon et Chris de Bures pour leur aide

Fusion de données

simulation de drone multicapteurs

source mathworks

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Une "simple" fonction Fusion pour fusionner les données

https://github.com/micropython-IMU/micropython-fusion

imu = MPU9150('X')  # Instantiate IMU (default orientation)

async def read_coro():
   imu.mag_trigger()  # Hardware dependent: trigger a nonblocking read
   await asyncio.sleep_ms(20)  # Wait for mag to be ready
   return imu.accel.xyz, imu.gyro.xyz, imu.mag_nonblocking.xyz
   # Returned (ax, ay, az), (gx, gy, gz), (mx, my, mz)

fuse = Fusion(read_coro)

C'est magique ; l'algo de Sebastian Madgwick réduit considérablement les calculs de filtrage Kalman ; il fusionne les 3 données acceleration, 3 vitesses de rotation et 3 moments magnétiques.

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Pour les passionnés, l'article d'origine (thèse de Madgwick) qui précise le couplage :

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse466/14au/labs/l4/madgwick_internal_report.pdf

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implantation matérielle

de nouvelles puces intègre le calcul comme bno 055

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Le bno 055 réalise le calcul sur les 9 paramètres "9DOF" directement dans la puce

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un simple arduino suffit

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flot optique PWM3901

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Architecture

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Simulation avec MatLab

source mathworks

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La simulation constitue une étape importante dans le développement des drones. MATLAB® et UAV Toolbox supportent la simulation drone et vous permettent de :

  • Comprendre la dynamique des drones et réaliser des études de compromis avant la création de prototypes
  • Régler les paramètres et les modèles avant leur chargement dans le drone
  • Tester la robustesse des modèles et des algorithmes dans des conditions limites sans compromettre le drone
  • Créer un environnement virtuel adapté aux cas de test
  • Exécuter rapidement plusieurs scénarios et cas de test

En règle générale, la création d'une simulation drone inclut les composants suivants, qui peuvent être développés dans MATLAB® et Simulink® :

Simulation de vol

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essayez un vol simple avec Mission Planner https://linuxtut.com/fr/e07bb935e853d20da2d0/

Installer Mission Planner Mission Planner was designed for native Windows installation. However, it is possible to use it under Linux (with some occasional issues) and there is a Beta version for Android OS.

Scripts Python

https://ardupilot.org/planner/docs/using-python-scripts-in-mission-planner.html

Références

Filtre_de_Kalman

Vidéo

https://www.youtube.com/watch?v=HCd-leV8OkU https://www.youtube.com/watch?v=qCZ2UTgLM_g https://www.youtube.com/watch?v=DbE4PMgqp3s https://www.youtube.com/watch?v=-yB52SMUqKw

Code bno 055

Simple_BNO055_First_Test

Sur le site

  1. boussole-gyroscope-BNO055
  2. simulateur-de-vol
  3. instruments-de-vol
  4. Telemetre
  5. Capteurs
  6. Générateur-de-signaux
  7. Convertisseur-de-tension-:-doubleur-tripleur-et-buck
  8. Oscilloscope
  9. Math
  10. Capteurs
  11. Afficheurs
  12. Actionneurs
  13. Instruments
  14. Processeur
  15. servomoteurs

Proto

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