Riassunto analitico
La mia tesi si basa sull’attività svolta durante il tirocinio, in cui ho trattato un’unità IMU, ossia una scheda che consente di misurare accelerazione, velocità angolare e campo magnetico. Grazie a questi sensori risulta possibile stabilire se un sistema è in movimento, se sta traslando, ruotando o se è inclinato rispetto al sistema di riferimento, che è la terra. Tipicamente, l’output dei sensori è affetto da rumore dovuto a vari fattori, come disturbi o limiti costruttivi. Per ovviare tale problema ho implementato un filtro di Kalman, strumento efficiente per stimare lo stato di un sistema dinamico perturbato da rumore. Quindi, ho sviluppato uno script in grado di acquisire i dati dai diversi sensori mediante il protocollo di comunicazione I2C, filtrarli mediante il filtro di Kalman, salvarli in file csv e graficarli, attraverso linguaggio Python. Ho reso il sistema real-time mediante il protocollo di comunicazione MQTT, in questo modo è possibile vederne il movimento e l’orientamento in tempo reale. Infine, ho svolto una sperimentazione presso l’azienda Walvoil, montando il sistema su una gru in serie con IMU commerciali per eseguire una comparazione. Le unità inerziali permettono di stimare la posizione dei giunti, quindi, si possono implementare varie soluzioni di robotica, ad esempio l’inseguimento di una linea nello spazio cartesiano, cosa che oggi non è possibile.
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