Inicio Casos Prácticos Formula Student Electric – El equipo TUfast elige el INS de SBG

Coche de carreras eléctrico Formula Student

El equipo de TUfast equipará su coche de carreras eléctrico con el INS/GNSS miniatura Ellipse2-N para el análisis de la dinámica.

“El Ellipse-N fue un factor muy decisivo en nuestro exitoso coche de 2018 (1er puesto en autocross en Reino Unido, Alemania y España; 1er puesto en la general en Australia).” | Alexandre K., Vehicle Dynamics TU FAST Team

INSVehículos
Coche eléctrico de Fórmula TUfast

La Formula SAE fue fundada en 1979 por profesores en Estados Unidos, y llegó a Europa en 1999. El proyecto tiene como objetivo que los estudiantes se desafíen a sí mismos, pongan a prueba sus habilidades y aprendan a trabajar en un gran proyecto en equipo.

La competición ha dado la bienvenida a la categoría Eléctrica hace unos años y TUfast compite con su coche eléctrico llamado “eb018” que incorpora el Ellipse2-N, un Sistema de Navegación Inercial en miniatura de SBG Systems.

El Ellipse-N INS/GNSS se ha instalado en el eb018. La velocidad de la IMU y del GPS son las principales fuentes del filtro que el equipo utilizó para estimar el estado del vehículo (velocidad, ángulo de deslizamiento, aceleraciones X e Y y velocidad de guiñada).

Este estado se ha comparado entonces con un estado deseado para generar el comando de cada motor. Por lo tanto, el Ellipse2-N fue un factor muy decisivo en el exitoso coche de TUfast de 2018 (1er puesto en autocross en Reino Unido, Alemania y España; 1er puesto en la general en Australia).

Las posiciones del GPS se utilizaron ampliamente para el análisis. El equipo generó muchos mapas para comprender de forma más intuitiva todos los fenómenos que influyen en el rendimiento del eb018. Un ejemplo muy esclarecedor es el mapa de la pista que se muestra a continuación. Muestra un factor de corrección interno en nuestro filtro de Kalman.

Coche de conducción autónoma TUfast Formula Student
TUfast Self Driving Car. | Fuente: Formula Student

Con ello aprendemos que nuestro modelo de neumáticos sobreestima las fuerzas longitudinales de los neumáticos (azul/verde en las rectas) y tiene una estimación bastante buena de las fuerzas laterales (naranja/amarillo en las curvas).

Fue genial trabajar con el Ellipse y su software, además de ser fáciles de configurar. La documentación contiene todo lo que necesitábamos para empezar y desarrollar la interfaz con nuestro sistema.

Los datos proporcionados por el Ellipse son precisos y han mostrado en algún momento menos de 10 cm de error en viajes de más de 1 km. Estamos muy satisfechos con este producto, explica Alexandre Kopp, responsable de Dinámica de Vehículos del equipo TUfast.

En eb019, explotaremos aún más el potencial del Ellipse2-N. Utilizaremos 2 filtros de Kalman; uno para el estado principal (como en eb018); y un segundo para filtrar los sensores y los datos alimentados al modelo físico del filtro principal.

Miniature de la vidéo

El filtro principal también se mejorará con una estimación de la posición y el heading. Por lo tanto, el Ellipse2-N sigue siendo el sensor más importante de nuestro coche para la estimación del estado. Su filtro de Kalman integrado será especialmente útil en eb019 con estimaciones precisas de los ángulos de roll, pitch y yaw.

Estos tres son necesarios para los cálculos de las fuerzas aerodinámicas.

Coche sin conductor TUfast
Coche sin conductor TUfast Formula Student
0.0 5 °
Alabeo y cabeceo (RTK)
0. 2 °
Rumbo (RTK alta dinámica)
1 cm
Posición GNSS RTK
47 g
Peso total del INS

Ellipse-N

El Ellipse-N es un sistema de navegación inercial (INS) RTK compacto y de alto rendimiento con un receptor GNSS integrado de doble banda y cuatro constelaciones. Proporciona roll, pitch, heading y heave, así como una posición GNSS centimétrica.

El sensor Ellipse-N es el más adecuado para entornos dinámicos y condiciones GNSS adversas, pero también puede funcionar en aplicaciones de menor dinámica con un heading magnético.

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¿Qué es GNSS vs GPS?

GNSS significa Sistema Global de Navegación por Satélite y GPS significa Sistema de Posicionamiento Global. Estos términos se utilizan a menudo indistintamente, pero se refieren a conceptos diferentes dentro de los sistemas de navegación basados en satélites.

GNSS es un término colectivo para todos los sistemas de navegación por satélite, mientras que GPS se refiere específicamente al sistema estadounidense. Incluye múltiples sistemas que proporcionan una cobertura global más completa, mientras que GPS es sólo uno de esos sistemas.

Se obtiene una mayor precisión y fiabilidad con GNSS, al integrar datos de múltiples sistemas, mientras que GPS por sí solo podría tener limitaciones dependiendo de la disponibilidad de satélites y las condiciones ambientales.

¿Cuál es la diferencia entre AHRS e INS?

La principal diferencia entre un sistema de referencia de actitud y rumbo (AHRS) y un sistema de navegación inercial (INS) radica en su funcionalidad y en el alcance de los datos que proporcionan.

 

El AHRS proporciona información de orientación, concretamente, la actitud (cabeceo, balanceo) y el rumbo (guiñada) de un vehículo o dispositivo. Normalmente, utiliza una combinación de sensores, como giroscopios, acelerómetros y magnetómetros, para calcular y estabilizar la orientación. El AHRS emite la posición angular en tres ejes (cabeceo, balanceo y guiñada), lo que permite a un sistema comprender su orientación en el espacio. A menudo se utiliza en la aviación, los UAV, la robótica y los sistemas marinos para proporcionar datos precisos de actitud y rumbo, que son fundamentales para el control y la estabilización del vehículo.

 

Un INS no solo proporciona datos de orientación (como un AHRS), sino que también rastrea la posición, la velocidad y la aceleración de un vehículo a lo largo del tiempo. Utiliza sensores inerciales para estimar el movimiento en el espacio 3D sin depender de referencias externas como el GNSS. Combina los sensores que se encuentran en el AHRS (giroscopios, acelerómetros), pero también puede incluir algoritmos más avanzados para el seguimiento de la posición y la velocidad, a menudo integrándose con datos externos como el GNSS para mejorar la precisión.

 

En resumen, el AHRS se centra en la orientación (actitud y rumbo), mientras que el INS proporciona un conjunto completo de datos de navegación, incluyendo posición, velocidad y orientación.

¿Cuál es la diferencia entre IMU e INS?

La diferencia entre una unidad de medición inercial (IMU) y un sistema de navegación inercial (INS) radica en su funcionalidad y complejidad.
Una IMU (unidad de medición inercial) proporciona datos brutos sobre la aceleración lineal y la velocidad angular del vehículo, medidos por acelerómetros y giroscopios. Suministra información sobre balanceo, cabeceo, guiñada y movimiento, pero no calcula la posición ni los datos de navegación. La IMU está específicamente diseñada para transmitir datos esenciales sobre el movimiento y la orientación para el procesamiento externo con el fin de determinar la posición o la velocidad.
Por otro lado, un INS (sistema de navegación inercial) combina los datos de la IMU con algoritmos avanzados para calcular la posición, la velocidad y la orientación de un vehículo a lo largo del tiempo. Incorpora algoritmos de navegación como el filtro de Kalman para la fusión e integración de sensores. Un INS proporciona datos de navegación en tiempo real, incluyendo la posición, la velocidad y la orientación, sin depender de sistemas de posicionamiento externos como el GNSS.
Este sistema de navegación se utiliza normalmente en aplicaciones que requieren soluciones de navegación completas, particularmente en entornos sin GNSS, como UAV militares, barcos y submarinos.

¿Acepta el INS entradas de sensores de ayuda externos?

Los Sistemas de Navegación Inercial de nuestra empresa aceptan entradas de sensores de ayuda externos, como sensores de datos aéreos, magnetómetros, odómetros, DVL y otros.

Esta integración hace que el INS sea muy versátil y fiable, especialmente en entornos sin cobertura GNSS.

Estos sensores externos mejoran el rendimiento general y la precisión del INS al proporcionar datos complementarios.