Ali lahko Raspberry Pi Drone Kit leti avtonomno?
Da, kompleti dronov Raspberry Pi lahko letijo avtonomno, vendar Pi sam ne nadzoruje leta neposredno. Namesto tega deluje kot spremljevalni računalnik, ki pošilja ukaze ločenemu krmilniku letenja, kot je Pixhawk, ali izvaja programsko opremo ArduPilot na specializiranih ploščah, kot je Navio2. Stopnja avtonomije sega od preproste navigacije po točkah poti do naprednih nalog z računalniškim vidom, odvisno od vaše konfiguracije in programiranja.
Razložena arhitektura spremljevalnega računalnika
Večina začetnikov napačno razume vlogo Raspberry Pi pri avtonomnih dronih. Pi ne nadomešča vašega krmilnika letenja-ampak ga dopolnjuje.
Namenski krmilnik letenja obravnava kritične naloge v-realnem času stabilizacije, nadzora motorja in spajanja senzorjev. Raspberry Pi poganja programsko opremo-višje ravni, ki krmilniku letenja pove, kam naj gre in kaj naj naredi. Zamislite si to takole: krmilnik letenja so pilotove roke in refleksi, medtem ko je Pi navigator z zemljevidom.
Standardni pristop uporablja ArduPilot-združljive krmilnike letenja, kot sta Pixhawk ali APM, ki se povežejo z Raspberry Pi prek serijske komunikacije. Ta nastavitev omogoča kateremu koli krmilniku letenja ArduPilot, da prek ustrezne konfiguracije deluje s katero koli različico Raspberry Pi.
Alternativna arhitektura uporablja plošče, kot sta Navio2 ali Navigator, ki se nalagajo neposredno na Raspberry Pi. Ti sistemi poganjajo vdelano programsko opremo ArduPilot neposredno v sistemu Linux in ne na ločenem mikrokrmilniku. Vendar strokovnjaki poročajo, da so brezpilotna letala, ki temeljijo na Navio2, lahko hrošča, zlasti za avtonomne misije, in stanejo približno dvakrat več kot alternative Pixhawk.
Kaj "avtonomno" pravzaprav pomeni
Izraz "avtonomni" zajema spekter zmogljivosti in ne ene same funkcije.
Osnovna avtonomija: vnaprej-programirane misije
Na osnovni ravni avtonomno letenje pomeni izvajanje misij na točkah poti, kjer dron sledi vnaprej določenim koordinatam, skenira območja in se vrne domov. Programska orodja, kot sta Mission Planner in QGroundControl, vam omogočajo grafično načrtovanje teh misij, medtem ko DroneKit Python omogoča programski nadzor prek skriptov.
Preprosta avtonomna misija bi lahko izgledala takole: vzlet do 15 metrov, polet do GPS koordinate A, lebdenje 30 sekund, nadaljevanje do koordinate B, nato pristanek. Raspberry Pi sproži te ukaze, krmilnik letenja pa jih izvede, medtem ko ohranja stabilnost.
Vmesna avtonomija: odločitve-na podlagi senzorjev
Naslednja stopnja vključuje dodajanje senzorjev, kot je LiDAR za zaznavanje ovir, kjer dron sprejema-odločitve v realnem času na podlagi okoljskih podatkov-, kot je pristanek, ko zazna oviro. Natančno pristajanje z uporabo računalniškega vida spada v to kategorijo, kjer skripti OpenCV sledijo vizualnim označevalcem in vodijo dron, da pristane znotraj centimetrov od cilja.
Napredna avtonomija:-navigacija, ki jo poganja umetna inteligenca
Najbolj izpopolnjene izvedbe uporabljajo Pijevo kamero in zaznavanje predmetov na osnovi TensorFlow-za nadzor gibanja drona, kar omogoča aplikacije, kot je sledenje zaznanih ljudi ali sledenje določenim predmetom. Projekti so uspešno uporabili računalniški vid za odkrivanje ljudi v nadzorovanih območjih in sporočanje njihovih koordinat GPS baznim postajam.
Zahtevane komponente poleg kompleta
Razumevanje, kaj dejansko potrebujete, prepreči draga presenečenja.
Osnovni sklad strojne opreme
Funkcionalna avtonomna nastavitev običajno vključuje: okvir in motorje, krmilnik letenja (Pixhawk ali APM), elektronske krmilnike hitrosti, baterijo LiPo, modul GPS s kompasom, oddajnik RC za ročno preglasitev in Raspberry Pi s kamero. Pred-konfigurirani kompleti združujejo teh več kot 40 komponent skupaj, s cenami, ki so običajno okoli 1000 USD za celotne pakete, vključno z Raspberry Pi, medtem ko sestava iz posameznih delov prihrani približno 50 USD.
Teža postane kritična. S pomočjo tabel potiska motorja morate preveriti, ali lahko kombinacija motorja in propelerja dvigne skupno težo pri 50-odstotnem plinu-sicer dron preprosto ne bo dosegel stabilnega letenja.
Programski ekosistem
Osnova programske opreme je sestavljena iz kode za nadzor letenja ArduPilot, ki se izvaja na krmilniku letenja, programske opreme za zemeljske postaje, kot je Mission Planner ali QGroundControl za konfiguracijo, in DroneKit Python za pisanje avtonomnih skriptov misij na Raspberry Pi. ArduPilot se je iz preproste kode Arduino razvil v sofisticirano kodno osnovo C++ z več kot 1 milijonom vrstic kode, ki podpira integracijo s spremljevalnimi računalniki za napredno navigacijo.
Python postane vaše primarno orodje, s knjižnicami, kot je DroneKit, ki zagotavljajo API-je za funkcije, kot so vzlet, pristanek, nadzor položaja in izvajanje točk poti. Krivulja učenja obsega več področij: osnovno sestavljanje in umerjanje drona, konfiguracija krmilnika letenja prek programske opreme zemeljske postaje, programiranje Python in sistemska administracija Linux za Raspberry Pi.
Premisleki glede vdelane programske opreme in protokola
Vsi krmilniki letenja ne podpirajo enako popolnega avtonomnega nadzora.
Betaflight, priljubljen pri dirkalnih dronih FPV, podpira MAVLink samo za prenos telemetrije, kar pomeni, da lahko pošilja podatke o stanju, ne more pa izvajati dohodnih ukazov za let-za razliko od ArduPilot in INav, ki podpirata dvosmerno komunikacijo MAVLink. Nedavne različice Betaflight so uvedle način MSP Override kot rešitev, vendar je izvajanje avtonomnega letenja na Betaflight še vedno bistveno bolj zapleteno kot uporaba sistemov, ki temeljijo na ArduPilot-.
Protokol MAVLink služi kot komunikacijska hrbtenica, ki Raspberry Pi omogoča pošiljanje ukazov za letenje in prejemanje telemetričnih podatkov, vključno s hitrostjo, nadmorsko višino, stanjem baterije in informacijami o načinu. Ta standardizacija protokola pojasnjuje, zakaj več programskih možnosti zemeljske postaje deluje izmenično s sistemi ArduPilot.
Zmogljivosti-resničnega sveta in omejitve
Avtonomni brezpilotni letalniki Raspberry Pi so odlični pri posebnih nalogah, medtem ko se soočajo z inherentnimi omejitvami.
Preverjene aplikacije
Uspešne implementacije vključujejo nadzor-nadzora na dolge razdalje prek modemov 4G, ki razširjajo doseg na tisoče milj prek tradicionalnih omejitev RC, sisteme dostave z droni z natančnim pristajanjem na določenih oznakah in kmetijske aplikacije, ki zahtevajo avtomatizirane preglede točk poti. Profesionalne aplikacije izkoriščajo senzorje, kot je IR-Lock, za natančno pristajanje in doseganje dosledne natančnosti znotraj 15 centimetrov od ciljev.
Tehnične omejitve
Arhitektura Raspberry Pi prinaša posebne izzive. Linux ni-operacijski sistem v realnem času, kar lahko povzroči časovne težave za natančen nadzor motorja-, čeprav to ni odtehtalo prednosti procesorske moči in standardnih razvojnih okolij. Poleg tega mora sistem počakati, da se Linux zažene po priključitvi baterije, in pravilno zaustaviti, preden prekinete napajanje, da preprečite poškodbe datotečnega sistema.
Določanje položaja na podlagi-GPS trpi zaradi inherentnega premikanja, kar povzroča precejšnjo nestabilnost lebdenja, zlasti v vetrovnih razmerah, saj se sistem zanaša predvsem na podatke merilnika pospeška za nadzor položaja. Za lete v zaprtih prostorih so potrebni alternativni sistemi za določanje položaja, kot so optični senzorji pretoka ali navigacija-na podlagi kamere, da nadomestijo nerazpoložljivost GPS-a.
Varnostni in pravni okvir
Avtonomno letenje uvaja odgovornosti, ki presegajo ročno pilotiranje.
Tehnične razprave dosledno poudarjajo nujnost ohranjanja zmožnosti ročne preglasitve-nikoli se ne smete zanašati samo na Raspberry Pi kot edino metodo nadzora. Oddajnik RC mora ostati funkcionalen, da ponovno pridobi nadzor, če avtonomni sistemi odpovejo. Strokovnjaki foruma svetujejo, da pred uvedbo avtonomnih sistemov razmislite o veljavni letalski zakonodaji v vaši pristojnosti.
Signalni protokoli so pomembni za varnost. Preprosto preklapljanje nožic GPIO ne predstavlja ustreznih kontrolnih signalov-kontrolorji letenja pričakujejo posebne protokole PWM, ki jih mora Raspberry Pi pravilno generirati. Neustrezna implementacija signala povzroči opozorila "Ni signala" in prepreči aktivacijo motorja, s čimer se proizvajalci pogosto srečujejo pri poskusu neposrednega nadzora GPIO.
Razvojna pot in vlaganje časa
Izgradnja avtonomne zmogljivosti sledi napredovanju, ki ga realistične časovnice pomagajo načrtovati.
Prva faza: ročni let (2-4 tedne)
Začnite z mehansko montažo, kalibracijo krmilnika leta prek programske opreme zemeljske postaje in doseganjem stabilnega ročnega letenja prek RC oddajnika. Kot ugotavljajo veterani foruma, se bo dron brez pravilno delujočega merilnika pospeška in žiroskopa samo obrnil in strmoglavil-te osnove morajo delovati, preden poskusite uporabiti kakršne koli avtonomne funkcije.
Druga faza: Osnovna avtonomija (2-3 tedne)
Povežite Raspberry Pi s krmilnikom leta prek serijske komunikacije, namestite zahtevane knjižnice Python, vključno z DroneKit, MAVProxy in pymavlink, ter začnite izvajati preproste skripte za vzlet, lebdenje in pristanek. Nastavitev simulatorjev programske opreme se je izkazala za bistveno za varen razvoj, saj omogoča testiranje kode brez tveganja zrušitev strojne opreme.
Tretja faza: napredne funkcije (v teku)
Dodajanje računalniškega vida, zapletene logike misije ali senzorjev po meri zahteva globlje strokovno znanje. Pričakujte, da boste vložili čas v učenje OpenCV za obdelavo slik, razumevanje komunikacijskih protokolov za dodatno integracijo senzorjev in razvoj robustnega obravnavanja napak za avtonomne operacije.
Alternativni pristopi, vredni razmisleka
Do avtonomnega letenja vodi več poti z različnimi kompromisi-.
Namenski-zgrajeni izobraževalni kompleti, kot je DuckieDrone DD24, zagotavljajo tretjo-generacijo odprtih platform, posebej zasnovanih za poučevanje konceptov avtonomnega letenja, skupaj z učnimi načrti-na dodiplomski ravni in podporo skupnosti. Različice mikro dronov, ki uporabljajo Raspberry Pi Zero, zmanjšajo stroške na približno 600 USD, hkrati pa ohranijo združljivost z ArduPilot in 20-minutni čas letenja kljub teži le 450 gramov.
Za tiste, ki se želijo lotiti naprednega razvoja, projekti, kot je Raspilot, izvajajo nadzor letenja v celoti na Raspberry Pi brez ločenih mikrokrmilnikov, povezujejo nožice GPIO neposredno z ESC in senzorji-, čeprav to zahteva močne veščine programiranja C in razumevanje teorije krmiljenja.
Ogrodja, kot je Clover, zmanjšujejo vstopne ovire z zagotavljanjem vnaprej-konfiguriranih slik Raspberry Pi z integracijo ROS, kar omogoča nadzor prek preprostih API-jev Python po osnovnem sestavljanju-simulatorji vam omogočajo testiranje kode v virtualnih okoljih, preden tvegate pravo strojno opremo.
Analiza stroškov poleg strojne opreme
Pri načrtovanju projektov avtonomnih dronov predvidejte več kot cene komponent.
Neposredni stroški
Gradnja iz posameznih komponent običajno zahteva 400-500 $ za potrebno opremo, medtem ko celoviti kompleti z video priročniki stanejo približno 1000 $. Mikro različice se začnejo okoli 600 $, medtem ko profesionalni razvojni kompleti z obsežno dokumentacijo dosegajo podobne cene kot različice polne velikosti.
Skrite naložbe
Čas predstavlja vaš največji strošek. Strokovnjaki poročajo, da lahko problematične izbire strojne opreme, zlasti pri ploščah, kot je Navio2, zapravljajo ure za odpravljanje težav na-strojni ravni, ki se ne pojavljajo pri sistemih,-ki temeljijo na Pixhawku. Krivulje učenja programske opreme se dramatično razlikujejo-za osnovne misije točk poti je potrebno zmerno znanje Pythona, medtem ko aplikacije računalniškega vida zahtevajo strokovno znanje o OpenCV, nevronskih mrežah in-obdelavi slik v realnem času.
Izkušnje z odpravljanjem težav dokumentirajo dneve porabljanja za odkrivanje težav, kot so težave z distribucijo električne energije, pri katerih se Pixhawk ne zažene, razen če so določeni mostični zatiči pravilno povezani. Čeprav so te učne izkušnje dragocene, vzamejo precej časa, na katerega vas dokumentacija morda ne bo v celoti pripravila.
Sprejemanje odločitve
Kompleti brezpilotnih letal Raspberry Pi zagotavljajo pristne avtonomne zmogljivosti, vendar uspeh zahteva ujemanje pričakovanj z realnostjo. Ne kupujete--avtonomnega sistema, ki je že pripravljen,-kupujete razvojno platformo, ki lahko postane avtonomna s pravilno konfiguracijo in programiranjem.
Arhitektura deluje: krmilnik letenja skrbi za stabilizacijo, Raspberry Pi skrbi za inteligenco, okviri programske opreme pa zagotavljajo preizkušene temelje. Projekti so uspešno prikazali vse, od preproste navigacije po točkah poti do zahtevnih aplikacij računalniškega vida.
Vaše prilagajanje je odvisno od treh dejavnikov: tehničnega udobja z Linuxom, Pythonom in odpravljanjem napak; razpoložljivost časa za več{0}}tedensko krivuljo učenja; in realna pričakovanja glede stopenj avtonomije, ki jih je mogoče doseči s proračuni ljubiteljev. Komercialna podjetja za dostavo z droni so dokazala, da tehnologija deluje v velikem obsegu z uporabo teh istih temeljev ArduPilot, vendar zaposlujejo ekipe inženirjev-vaš samostojni projekt bo skromnejši.
Vprašanje ni, ali lahko droni Raspberry Pi letijo avtonomno. Dokazljivo lahko. Pravo vprašanje je, ali ste pripravljeni sami zgraditi in programirati to avtonomijo.
Pogosto zastavljena vprašanja
Ali lahko preskočim ločen krmilnik letenja in uporabim samo Raspberry Pi?
Projekti, kot je Raspilot, ki so tehnično izvedljivi,-nepriporočljivi, kot je Raspilot, prikazujejo čisto krmiljenje leta Raspberry Pi, vendar zahtevajo močne veščine programiranja C, globoko razumevanje teorije nadzora in natančno upoštevanje omejitev Linuxa v-realnem času. Standardni spremljevalni pristop Pixhawk se izkaže za veliko bolj zanesljivega in dostopnega.
Koliko programiranja v Pythonu moram znati?
Osnovna zadostnost Pythona vključuje razumevanje funkcij, spremenljivk in uvažanje knjižnic-API DroneKita zagotavlja ukaze na visoki-nivoji, kot je vehicle.sple_takeoff(altitude), ki abstrahirajo zapletene podrobnosti. Napredne misije, ki zahtevajo računalniški vid ali algoritme po meri, zahtevajo srednje{5}}do-napredne veščine Pythona.
Ali bo to delovalo v zaprtih prostorih brez GPS-a?
Avtonomno letenje-na osnovi GPS-a ne uspe v zaprtih prostorih zaradi izgube satelitskega signala-Potrebovali boste alternativne sisteme za določanje položaja, kot so optični senzorji pretoka, globinske kamere ali vizualna odometrija. Nekatera ogrodja, kot je Clover, posebej podpirajo-lete v zaprtih prostorih na podlagi kamere prek integracije s senzorji za določanje položaja.
Kakšen čas leta lahko pričakujem z Raspberry Pi na krovu?
Čas letenja je močno odvisen od skupne teže in zmogljivosti baterije-običajne baterije 3S LiPo s 3000-6000 mAh zagotavljajo različno trajanje, vendar se zmogljivost baterije zaradi dodane teže ne spreminja linearno s časom letenja. Dobro optimizirane mikro zgradbe dosežejo približno 20 minut z enim polnjenjem.