Desarrollo de control de motor de drones | DigiKey

La población mundial podría aproximarse a los 10 millones de personas en 2050. Para proporcionar alimentos suficientes, la producción agrícola tendrá que aumentar en un 50% según el informe El Futuro de la Agricultura y la Alimentación de 2017 de la Organización para la Agricultura y la Alimentación (FAO) de las Naciones Unidas (ONU).

La FAO señala varios problemas que deben abordarse para alimentar al mundo. Estos incluyen la mejora de la prosperidad en las zonas rurales, mejorando los sistemas de producción de alimentos, y el aumento de la productividad agrícola. La tecnología avanzada tiene un papel que desempeñar para ayudar a enfrentar estos desafíos. La agricultura inteligente está surgiendo como una manera de ayudar a mejorar los rendimientos de los cultivos y el manejo de animales. Un ejemplo es el uso de las tecnologías de Internet de las cosas (IoT) para mejorar el rendimiento de las cosechas y de la salud animal.

La recopilación de datos, tales como la altura de los cultivos, la densidad de siembra, la condición de hoja, o las temperaturas del ganado, permite a los agricultores optimizar el cuidado de las plantas o animales, y predecir y maximizar los rendimientos. Una vez que los datos han sido analizados, los agricultores necesitan medios eficaces de agilizar las decisiones que se han hecho sobre la base de la información recopilada. El principal problema es que las granjas pueden ser extremadamente grandes, extendiéndose a través de miles de acres. Esto puede hacer que el examen de cultivos o animales sea una tarea extremadamente laboriosa. También puede ser difícil formarse una imagen global de la cosecha o de la sanidad animal, identificar problemas tales como la ubicación de subplantación, la sequedad o plagas en un área específica.

Los drones están listos para venir al rescate. Las empresas de tecnología ya están buscando maneras para permitir a los agricultores utilizar aviones teledirigidos o drones para estudiar grandes áreas rápidamente y reunir información en profundidad y en longitudes de onda de luz visible y no visible (Figura 1). La aparición de la agricultura de precisión asistida por vehículos aéreos no tripulados (UAV) también ha abierto oportunidades a los especialistas para desarrollar herramientas de análisis basadas en la nube para la interpretación de los datos recogidos durante los vuelos de UAV para determinar las respuestas apropiadas. Estos pueden ayudar a los agricultores a aumentar la producción mediante la optimización del riego, la fertilización o el control de plagas, y reducir los costos mediante la utilización de productos químicos agrícolas más eficientemente.

Figura 1: Análisis de la Nube de imágenes aéreas que pueden ayudar a monitorear la cosecha y las condiciones del suelo. (Fuente de la imagen: PrecisionHawk).

Los UAV agrícolas no se limitan a las funciones de recopilación de datos. Los vehículos aéreos no tripulados con múltiple rotores son capaces de transportar cargas de 10 kg, 20 kg o más y ofrecen varias ventajas sobre los métodos convencionales dedicados a la fumigación de los cultivos que utilizan tractores o aviones ligeros. La formación de un piloto de UAV es mucho más rápida y menos costosa que la formación de un piloto de avión, y el vehículo en sí es menos costoso de comprar y operar. En comparación con el uso de un tractor, un UAV de fumigación de cultivos puede ser más rápido, y no dañar ninguna de las cosechas. Además, se pueden realizar vuelos incluso si las últimas lluvias han anegado el terreno.

Tecnología de UAV para la agricultura de precisión

El mercado de aviones no tripulados en la agricultura de precisión es joven y en evolución, y sus reglamentos están lejos de haber concluido. Actualmente, el vuelo de UAV comerciales no está permitido, aunque la Administración Federal de Aviación (FAA) puede conceder permisos sobre una base individual.

En cuanto a la tecnología de UAV, un avión adecuado requiere un motor básico y controles de vuelo, sensores, telemetría y sistemas de fumigación de cultivos, tales como actuadores de válvulas y detección de nivel de líquido. También se ha propuesto evitar las colisiones basándose en radar.

Para la recopilación de datos, los sensores hiperespectrales ligeros y de bajo consumo de energía pueden dar a los agricultores más información acerca del estado de sus cultivos que las cámaras convencionales que operan en el espectro visible. Los sensores hiperespectrales, tienen sus orígenes en la tecnología espectroscópica probada primero en las aplicaciones satelitales. Se capturan los datos en longitudes de onda más allá del espectro visible mediante una matriz de detectores, cada uno sintonizado para operar dentro de un rango estrecho como infrarrojo muy cercano (VNIR, de 380 - 1000 nm) de infrarrojo cercano (NIR), 900 - 1700 nm) o infrarrojo de onda corta (SWIR, 950 - 2500 nm). Las características químicas de las enfermedades de los cultivos u otras plagas pueden observarse más claramente en estas longitudes de onda, que dentro del espectro visible por sí solo. Los sensores hiperespectrales rentables están entrando en el mercado y ofrecen baja distorsión, un amplio campo de visión y de procesado a bordo para eliminar el ruido y asegurar la precisión de la imagen capturada.

A volar

Los UAV para agricultura de precisión varían desde pequeñas aeronaves de ala fija hasta plataformas de tipo drones cuadricópteras de rotor múltiple. Los UAV para la fumigación de los cultivos pueden tener seis o más rotores para proporcionar suficiente elevación, en función de la carga.

Los motores CC para accionar rotores de elevación en UAV de tipo drones tienden a ser de tipo con o sin escobillas (BLDC). Los vehículos pequeños pueden utilizar motores con escobillas para el bajo peso y la sencillez, mientras que una mayor fiabilidad y reducción del ruido electromagnético son convincentes razones para utilizar los BLDC, en particular en los grandes vehículos aéreos no tripulados.

En el núcleo de los vehículos, un controlador de vuelo es necesario para manejar la navegación, controlar los motores para lograr el despegue, y mantener la altura y dirección mientras estén en vuelo. La navegación basada en GPS y los sensores MEMS ligeros en miniatura como un acelerómetro de 3 ejes, un giroscopio de tres ejes y un sensor de presión barométrica permiten la colocación precisa, el control de movimiento y la percepción de la altitud. En cuanto a asegurar la estabilidad durante el vuelo, los controladores de vuelo de los UAV actuales de rotor múltiple comparten parte de su ADN con los controladores de modelo de helicóptero que manejan el rotor de cola antitorque para impedir que el avión gire sobre su propio eje. En el controlador de UAV, la medición inercial, basada en la fusión de sensores MEMS coordina el ajuste de las velocidades del motor para mantener el vehículo fijo en el rumbo deseado.

Como una herramienta de ayuda a la agricultura de precisión, el verdadero poder del controlador de vuelo se manifiesta en la interfaz de usuario y las características proporcionadas para ayudar a definir la trayectoria de vuelo del UAV. Un agricultor debe predeterminar exactamente dónde debe volar el UAV para capturar un conjunto completo de imágenes de un campo determinado, o para garantizar la total cobertura de pulverización con un mínimo de exceso, con un mínimo de tiempo y esfuerzo.

Acelerar el desarrollo de control de motor

Para simplificar el desarrollo de controladores de motor, una gran variedad de kits de evaluación están disponibles de varios fabricantes. Los algoritmos de control orientado en campo (FOC) que utilizan sensores Hall o medición posterior EMF para la detección de la posición del rotor normalmente están disponibles de forma gratuita. Estos pueden ayudar a los ingenieros a poner diferentes tipos de motores en marcha rápidamente, proporcionando software de ejemplo que puede dar una ventaja inicial para el desarrollo de aplicaciones.

Incluso con la ayuda de estos kits, no obstante, los ingenieros necesitan cierta experiencia en el diseño de motores para lograr un control preciso de la velocidad y el torque del motor. Los desafíos yacen en la configuración del software para el motor elegido y, posteriormente, ajustar los parámetros para optimizar las respuestas a la velocidad y comandos de torque. El ingeniero necesita averiguar la tensión constante del motor (Ke), el coeficiente de fricción y momento de inercia. Para que el controlador pueda confiar en la medición posterior EMF, se debe configurar una observación de estado sin sensores así como la regulación de velocidad. Recientemente, fabricantes como TI y STMicroelectronics han simplificado la caracterización y ajuste del motor, permitiendo a los desarrolladores accionar el motor sin la necesidad de familiarizarse con sus propiedades. Los dos fabricantes han tomado enfoques sutilmente diferentes.

ST ha construido la identificación y optimización de la funcionalidad en su entorno de desarrollo de control de motor MC Workbench (Figura 2). Este motor perfilador detecta automáticamente los parámetros del motor usando pruebas estáticas de bucle abierto y cerrado, cada una toma unos segundos para completarse. Otros parámetros que describen la etapa de potencia, etapa de accionador y control se introducen a través de la GUI de MC Workbench. El proyecto se genera y compila, permitiendo accionar y controlar el motor. La función de ajuste de un toque de MC Workbench proporciona una manera sencilla de ajustar la configuración de control de torque y velocidad suave.

Figura 2: Configuración de asistentes de MC Workbench de ST. Una herramienta de perfilador de motor captura los parámetros desconocidos del motor.

La implementación de esta funcionalidad en MC Workbench permite a los desarrolladores elegir entre varios microcontroladores tales como la amplia selección de microcontroladores STM32, y utilizar el ecosistema STM32 para crear una plataforma de desarrollo de bajo costo. En un enfoque diferente, ST ha introducido recientemente la STSPIN32F0. Integra un completo microcontrolador STM32F0 en el mismo paquete que el controlador de puerta de medio puente trifásico, tiene protección contra sobretensión/sobrecorriente/sobretemperatura, y un conjunto de amp op para el decodificación de sensor Hall. La placa de evaluación STEVAL-SPIN3201, que se utiliza con el la biblioteca de control de motor STSW-STM32100, combina el CI STSPIN32F0 con características de administración de energía. Un ejemplo de firmware, STSW-SPIN3201, puede ser descargado y utilizado en conjunción con el MC Workbench para accionar el motor rápidamente e iniciar el desarrollo.

El enfoque de TI se basa en integrar su solución de software InstaSPIN™-MOTION en la memoria ROM de microcontroladores como la serie de dispositivos Piccolo C2000™ como el TMS320F28069M. Sensor de flujo de rotor basado en software InstaSPIN-MOTION incluye el FAST™ de TI (Flujo, Ángulo, Velocidad, Torque) También tiene componentes de perfil de motor, ajuste de un solo parámetro y rechazo de perturbaciones para identificar el tipo de motor (Figura 3).

Figura 3: InstaSPIN-MOTION de TI utiliza el firmware integrado en el microcontrolador para caracterizar el motor.

Los desarrolladores pueden ejercer las funciones de movimiento InstaSPIN a través del entorno de software MotorWare™ de TI. El DRV8312-69M-KIT combina una placa de control que contiene un TMS320F28069M y una placa base de módulo de alimentación que contiene un CI DRV8312, que es un inversor trifásico integrado que contiene los circuitos necesarios para accionar un motor de CC sin escobillas. También se proporciona un motor de 55 W.

Conclusión

La agricultura de precisión representa otra oportunidad emocionante para la tecnología de drones. El imperativo para optimizar la producción de una manera costo-efectiva ayudará al sector a prosperar. El software para simplificar la programación de vuelo e interpretar los datos capturados, así como aprovechar la pericia de control de motor fácilmente disponibles para crear rápidamente un entorno estable y un fuselaje controlable, será clave para el éxito.