Bizim Ufo F241-A :)

[muhittin_kaplan]

Kalman Filtresini Basit düzeyde anlatabilecek bir yardım sever aranıyor.

[Gökhan BEKEN]

Muhiddin hocam çok güzel bir projeye başlamışsınız tebrik ederim.
Benim merak ettiğim bir kaç soru var yanıtlarsanız sevinirim.

Hangi motorları kullanacağınızı belirlediniz mi?
Motorlar kaç rpm olacak?
Motorların Torkları kaç olacak?
Motorları aldıysanız nerden aldıdığınızı ve fiyatını söyleyebilir misiniz?
Pervanelerin boyu?
Motorların ağırlığı?
Motorlar hariç projenin ağırlığı?

Kolay gelsin.

[XX_CİHAN_XX]

Motorları bende merak ediyorum açıkçası
Yüksek devirli Brushless Dc motor kullanmak gerektiğini düşünüyorum.
Videolardaki mükemmel hızlı aletler için nasıl bir motor kullanmak gerek acaba 

[SERRO EFE]

Biraz modelcilikle uğraşmıştım zamanında. Şuan da havalanan oyuncakların (elektrikli) hemen hepsinde brushless kullanıyorlar. Elimde 3600KV yani volt başına yaklaşık 3600 devir/dakika dönen motorlarım var ve gerçekten çok performanslılar.Dc motor kullanmak hem maliyet hemde işçiliği(yazılım kolaylığı) düşürebilir ama eminim performansta misli oranda düşecektir. Pil olarakta li-po piller kullanılıyor.Sürekli olarak yüksek akım çekebiliyorsunuz.

[XX_CİHAN_XX]

Biraz modelcilikle uğraşmıştım zamanında. Şuan da havalanan oyuncakların (elektrikli) hemen hepsinde brushless kullanıyorlar. Elimde 3600KV yani volt başına yaklaşık 3600 devir/dakika dönen motorlarım var ve gerçekten çok performanslılar.Dc motor kullanmak hem maliyet hemde işçiliği(yazılım kolaylığı) düşürebilir ama eminim performansta misli oranda düşecektir. Pil olarakta li-po piller kullanılıyor.Sürekli olarak yüksek akım çekebiliyorsunuz.

Bahsettiğiniz motoru yabancı sitelerde gördüm. Bu iş için yeterli gücü fazlasıyla sağlayacağından şüphem yok.
Siz bu motoru yerli firmalarda bulabildiniz mi. Mümkünse aldığınız yerin adresini verebilirmisiniz.

[50Cal]

Selam, geçen gün yine nette baya bir araştırdım bu araçları..
Belki yanılıyorumdur ama gördüğüm kadarı ile bu araçlarda kullanılan fırçasız motorlar, yurtdışında çok ucuzken türk sitelerinde hep yüksek fiyatlara satılıyor.(yani ücretsiz yada düşük fiyatlı kargo gönderen yabancı sitelerden uygun fiyata alınabilir bu motorlar )

Bir çok  araç üretmiş olan bir kişin yaptığı bir tricopterde(aynı araçların 3 motorlusu) kullanılan motorlara bakalım:

Kullandığı motorlar: 2213N 800Kv AXN (fiyatı 7.36$)
http://www.hobbycity.com/hobbycity/store/uh_viewItem.asp?idProduct=8622

Bunlarda tricopterin özellikleri:
Motors: 2213N 800Kv AXN
ESC's: Supersimple 18A Card Programmable
Battery: 3s Turnigy 25-35C 2200mAh LiPo
Servo: Power HD 2216MG Digital
Props: GWS 1047
Power: 10.2A@11.6V - 6370RPM - 780 grams thrust / motor!
Size: 40cm radius (center to motoraxel)
All up weight: 777 grams
Flight time: 15 minutes
Current draw during hover: ~8A

görüldüğü gibi 777gramlık aracı, max 780 gr çekeri olan 3 motor uçuruyor..(motor başına 780 gr çeker)

Yalnız benim burada anlayamadığım bir nokta var; ufacık lipo piller 10 amper akımı nasıl sağlayabiliyor
ki bu 10 amper değeri bu tür model motorlarının alt sınırı neredeyse, 40 50 ampere kadar motorlar var ve lipo pillerle besleniyorlar.

[SERRO EFE]

http://www.modelucak.com/index.php?do=catalog/product&pid=10
linkte ki motorun aynısı. 2007 de çinden getirmiştim bunlardan 2-3 tane sürücüleri ile beraber.

[mihri]

http://www.rcpano.net/

Bu sitede bazen uygun fiyatlı motor bulmak mümkün oluyor.

[muhittin_kaplan]

Elimizde Bulunan 4 Motor 
http://www.rcpano.net/ilanlar/201052300094373/brushlesh-F%c4%b1r%c3%a7as%c4%b1z-Motor-10-amperlik-brushlesh-fircasiz-esc-hediye.aspx
Buna Yakın Bir Model.
Ama İşin Açığı Uçuş İşlemiyle Pek İlgilenmiyorum. Onunla Diğer Arkadaş İlgileniyor. Pil Olarak LiPo piller Kullanacağız. Modeli Yapmaya Agustostan itibaren Başlayacağız. Ozaman Kadar Alt yapı ve mlz Temini sağlayacağız.

Şimdi;
8 Kanallı Futaba Kumanda
4 Fırçasız Motor
4 ESC ünitesi
ve Büyük bir RC Atelyesi mevcut.

[SpeedyX]

Kalman Filtresini Basit düzeyde anlatabilecek bir yardım sever aranıyor.

Basit anlatabilen varsa buyursun,

A Linear Dynamical System is a partially observed stochastic process with linear dynamics and linear observations, both subject to Gaussian noise. It can be defined as follows, where X(t) is the hidden state at time t, and Y(t) is the observation.
   x(t+1) = F*x(t) + w(t),  w ~ N(0, Q),  x(0) ~ N(X(0), V(0))
   y(t)   = H*x(t) + v(t),  v ~ N(0, R)

Kalman filtresi, bu model üzerinde filtreleme yapan bir algoritmadır.

Bir düzlemde sabit vektörel hızla hareket eden ve kendi yörüngesinde ufak salınımları olan bir parçacık düşünün,
yeni pozisyon = eski pozisyon(x1,x2) + yer değiştirme (dx1,dx2) + gürültü w

[ x1(t)  ] =  [1 0 1 0] [ x1(t-1)  ] + [ wx1  ]
[ x2(t)  ]    [0 1 0 1] [ x2(t-1)  ]   [ wx2  ]
[ dx1(t) ]    [0 0 1 0] [ dx1(t-1) ]   [ wdx1 ]
[ dx2(t) ]    [0 0 0 1] [ dx2(t-1) ]   [ wdx2 ]

Sadece parçacığın pozisyonu ise

[ y1(t) ] =  [1 0 0 0] [ x1(t)  ] + [ vx1 ]
[ y2(t) ]    [0 1 0 0] [ x2(t)  ]   [ vx2 ]
                       [ dx1(t) ] 
                       [ dx2(t) ]

olur.

Bunu grafikleştirerek görmek için de ufak bir program:

% Make a point move in the 2D plane
% State = (x y xdot ydot). We only observe (x y).

% This code was used to generate Figure 17.9 of "Artificial Intelligence: a Modern Approach",
% Russell and Norvig, 2nd edition, Prentice Hall, in preparation.

% X(t+1) = F X(t) + noise(Q)
% Y(t) = H X(t) + noise(R)

ss = 4; % state size
os = 2; % observation size
F = [1 0 1 0; 0 1 0 1; 0 0 1 0; 0 0 0 1]; 
H = [1 0 0 0; 0 1 0 0];
Q = 0.1*eye(ss);
R = 1*eye(os);
initx = [10 10 1 0]';
initV = 10*eye(ss);

seed = 9;
rand('state', seed);
randn('state', seed);
T = 15;
[x,y] = sample_lds(F, H, Q, R, initx, T);

[xfilt, Vfilt, VVfilt, loglik] = kalman_filter(y, F, H, Q, R, initx, initV);
[xsmooth, Vsmooth] = kalman_smoother(y, F, H, Q, R, initx, initV);

dfilt = x([1 2],:) - xfilt([1 2],:);
mse_filt = sqrt(sum(sum(dfilt.^2)))

dsmooth = x([1 2],:) - xsmooth([1 2],:);
mse_smooth = sqrt(sum(sum(dsmooth.^2)))


subplot(2,1,1)
hold on
plot(x(1,:), x(2,:), 'ks-');
plot(y(1,:), y(2,:), 'g*');
plot(xfilt(1,:), xfilt(2,:), 'rx:');
for t=1:T, plotgauss2d(xfilt(1:2,t), Vfilt(1:2, 1:2, t), 1); end
hold off
legend('true', 'observed', 'filtered', 0)
xlabel('X1')
ylabel('X2')

subplot(2,1,2)
hold on
plot(x(1,:), x(2,:), 'ks-');
plot(y(1,:), y(2,:), 'g*');
plot(xsmooth(1,:), xsmooth(2,:), 'rx:');
for t=1:T, plotgauss2d(xsmooth(1:2,t), Vsmooth(1:2, 1:2, t), 1); end
hold off
legend('true', 'observed', 'smoothed', 0)
xlabel('X1')
ylabel('X2')

İşte bu model kullanılarak GPS bağlantısı koptuğu andan itibaren GPS(son pozisyon)+accelerometer(t) dan alınan yer değiştirme ve gyro(t) ile bulunan salınım bilgileri kullanılarak yeni gps pozisyonu hesaplanabilir. Fakat pratikte işler teoride olduğu kadar basit değil, sistem birçok gürültüden ve istenmeyen durumdan etkileniyor.
Non-linear, non-gaussian sistemler/denklemler ile doğruluk arttırmak için yapılmış bir çok çalışma mevcut, bunları araştırabilirsin.

Bu konuda olmazsa olmaz iki kitap:
http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470173661.html
http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-0470041900.html

Başarılar.

[trademy]

adam resmen dans ettiriyor.......
http://www.hornoxe.com/beeindruckende-manoever-mit-einem-quadrator/

[FullMetal]

5 yil önce  bu  tür bir araç üzerinde çalismistim. 4 motorun ayni anda PID hiz kontrol kismini yapmisitim. O zamanlar bu aletler yeni idi, ordu tedarikçisi yarisma düzenlemisti.  Daha sonra bu sistem üzerine doktora yapan biriyle tanistim. Pusula, Gyro , GPS, akselerometre 'den gelen sinyalleri "karistirip" Nerede oldugunu ve yönünü buluyordu. 
Isin teorisini bilmiyorsan epey bi deneme ve kirim yaparsin. Robust kontrol ve Kalman filtrelemesini umarim biliyorsundur.

Bazı tip "artificial neural network"lerin bir özelliğide function approximation. Acaba Kalman filtresi yerine "online learning" çalışan "artifical neural network" uygulansa Kalman a göre performans nasıl olur? Böyle bir çalışmayla karşılaştınız mı?

[SpeedyX]

Çoğu sistem zaten böyle çalışır. Kalman filtresi sadece bir matematiksel metoddur, düşündüğünüz gibi birkaç çarpımdan meydana gelen "filtre" değildir, bir algoritmadır ve sadece helikopterlerde kullanılmaz. Finansta bile uygulaması vardır.
Yapay sinir ağı kullanılmadan çalışan sistem çok az sayıdadır diye düşünüyorum,
"Basit" diye tabir edilen bir sistemin blok şeması:
[IMG]http://img688.imageshack.us/img688/7342/kalmanresult.jpg[/img]

Aslında çoğu kimsenin aklından geçen mekanizma ve en az 3 layer yapay sinir ağının birleşimiyle oluşturulmuştur:
[IMG]http://img685.imageshack.us/img685/9190/kalmansimple.jpg[/img]+[IMG]http://img821.imageshack.us/img821/2435/kalmannn.jpg[/img]

Bunlar genel olarak optimal state estimation konularıdır, Kalman, H∞, LQG(Kalmanın kombinasyonlarından olan Linear-quadratic-Gaussian controller) ve nonlinear yöntemlerle yapılan bir çok uygulama var ve neredeyse hepsi yapay sinir ağı barındırıyor.

[muhittin_kaplan]

İncelediğim Dökümanlara göre;
Kalman Filtresi Ön Tanımlama ve bias dzenleme görevi yapıyor. bunu aldığı verileri işleyerek ve çıkan çarpanı tekrar yeni gelen verilerle tamamlayarak yapıyor. Örnek çok,
Yanlız Yapacağımız sistemde autoPilot olmayacağı için
Kalman Fltresini Kullanmama Gerek varmı ?

[muhittin_kaplan]

Stratejik sorular değilde, Doğrudan Taktiksel Sorular Sorayım.
18 Serisi İçin 4 Pwm Çıkışı Nasıl Yapabilirim ?