ホーム 事例紹介 Formula Student Electric – TUfastチームがSBG INSを選択

Formula Student電動レーシングカー



"Ellipse-N 、私たちの2018年の大成功(イギリス、ドイツ、スペインのオートクロスで1位、オーストラリアで総合1位)の決め手となりました。" | ビークルダイナミクスTU FASTチーム アレクサンドル・K氏

INS車両
TUfastフォーミュラ電気自動車

フォーミュラSAEは、1979年にアメリカの教授たちによって創設され、1999年にヨーロッパに上陸した。このプロジェクトは、学生が自分自身に挑戦し、能力を試し、チームで巨大プロジェクトに取り組む方法を学ぶことを目的としている。

数年前から電気自動車部門が歓迎されており、TUfastはSBG Systemsの小型慣性航法システムであるEllipse2-Nを搭載した“eb018”という電気自動車で参戦しています。

eb018にはEllipse2-NINS搭載されている。IMU GPSの速度は、チームが車両の状態(速度、スリップ角、XおよびY加速度、ヨーレート)を推定するために使用したフィルタの主なソースです。

この状態は、その後、各モーターのコマンドを生成するために所望の状態と比較されています。したがってEllipse2-Nは、TUfastが2018年に大成功を収めたマシン(イギリス、ドイツ、スペインのオートクロスで1位、オーストラリアで総合1位)の決め手となった。

GPSの位置は分析に広く利用された。チームは、eb018のパフォーマンスに影響を与えるすべての現象をより直感的に理解するために、多くの地図を作成した。非常に洞察に満ちた例が、下のトラックマップである。これは我々のカルマンフィルターの内部補正係数を示している。

TUfast自動運転車フォーミュラ学生
TUfast自動運転車| 出典フォーミュラ・ステューデント

私たちのタイヤモデルは、縦方向のタイヤ力(ストレートでは青/緑)を過大評価し、横方向の力(コーナーではオレンジ/黄色)をかなりよく見積もっていることがわかった。

Ellipseとそのソフトウェアは非常に使いやすく、設定も簡単でした。ドキュメントには、私たちが開始してシステムとのインターフェースを開発するために必要なものがすべて含まれています。

Ellipseによって提供されるデータは正確であり、1km以上のトリップで10cm未満の誤差を示すこともありました。この製品には非常に満足していると、TUfast Teamの車両ダイナミクス担当であるAlexandre Koppは説明します。

eb019では、Ellipse2-Nの可能性をさらに活用します。2つのカルマンフィルターを使用します。(eb018のように)メインの状態に1つ。2つ目は、メインフィルターの物理モデルに供給されるセンサーとデータをフィルタリングします。

メインフィルターは、位置と方位の推定でも改良される。このように、Ellipse2-Nは、私たちの車の状態推定に最も重要なセンサーであり続けます。その統合カルマンフィルターは、ロール角、ピッチ角、ヨー角の正確な推定により、eb019で特に役立つ。

これら3つは、空力計算に必要である。

トゥファスト・ドライブレス・カー
TUfastドリブルレスカー・フォーミュラ・ステューデント
0.0 5 °
ロールとピッチ (RTK)
0. 2 °
ヘディング(RTK高ダイナミクス)
1 cm
RTK GNSS測位
47 g
INSの総重量

Ellipse-N

Ellipse-Nは、デュアルバンド、クワッドコンステレーションGNSS受信機を内蔵した、コンパクトで高性能なRTK慣性航法システム(INS)です。ロール、ピッチ、ヘディング、ヒーブ、およびセンチメートル精度のGNSS位置を提供します。

Ellipse-Nセンサーは、ダイナミックな環境やGNSSの利用が困難な条件下に最適ですが、磁気ヘディングを使用することで、より低いダイナミックアプリケーションでも動作可能です。

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Ellipse N INSユニット チェックメディア

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GNSSとGPSの違いとは?

GNSSはGlobal Navigation Satellite Systemの略であり、GPSはGlobal Positioning Systemの略です。これらの用語はしばしば同じ意味で使用されますが、衛星ベースのナビゲーションシステム内では異なる概念を指します。

GNSSは、すべての衛星ナビゲーションシステムの総称であり、GPSは米国のシステムを指します。GNSSには、より包括的なグローバルカバレッジを提供する複数のシステムが含まれており、GPSはそのうちの1つにすぎません。

GPSだけでは衛星の有無や環境条件によって限界があるのに対し、GNSSでは複数のシステムからのデータを統合することで精度と信頼性が向上します。

AHRSとINS違いは何ですか?

姿勢・ヘディング・リファレンス・システム(AHRS) と慣性航法システム(INS)の主な違いは、その機能と提供するデータの範囲にあります。

 

AHRSは、車両やデバイスの姿勢(ピッチ、ロール)と方位(ヨー)に関する情報を提供します。通常、ジャイロスコープ、加速度計、磁力計などのセンサーを組み合わせて使用し、姿勢を計算して安定させます。AHRSは、3軸(ピッチ、ロール、ヨー)での角位置を出力し、システムが空間内での自身の姿勢を把握できるようにします。航空、UAV、ロボット工学、船舶システムなどで、正確な姿勢と方位データを提供するために使用され、これらは、機体の制御と安定化に不可欠です。

 

INSは、(AHRSのように)方位データを提供するだけでなく、車両の位置、速度、加速度を経時的に追跡します。慣性センサーを使用して、GNSSのような外部参照に依存せずに、3D空間での動きを推定します。AHRSにあるセンサー(ジャイロスコープ、加速度計)を組み合わせますが、位置と速度の追跡のためにより高度なアルゴリズムが含まれる場合もあり、多くの場合、精度向上のためにGNSSのような外部データと統合されます。

 

要約すると、AHRSは姿勢(ロール、ピッチ、ヨー)に焦点を当てていますが、INSは位置、速度、姿勢を含むナビゲーションデータのフルスイートを提供します。

IMU INS違いは何ですか?

慣性計測装置(IMU)と慣性航法システム(INS)の違いは、その機能と複雑さにあります。

 

IMU(慣性計測ユニット)は、加速度計とジャイロスコープで測定された、車両の並進加速度と角速度に関する生データを提供します。ロール、ピッチ、ヨー、およびモーションに関する情報を提供しますが、位置またはナビゲーションデータは計算しません。IMUは、位置または速度を決定するための外部処理のために、動きと姿勢に関する重要なデータを中継するように特別に設計されています。

 

一方、INS(慣性航法システム)は、IMUデータと高度なアルゴリズムを組み合わせて、車両の位置、速度、および時間経過に伴う姿勢を計算します。センサーフュージョンと統合のために、カルマンフィルタリングのようなナビゲーションアルゴリズムを組み込んでいます。INSは、GNSSのような外部測位システムに依存せずに、位置、速度、姿勢を含むリアルタイムナビゲーションデータを提供します。

 

このナビゲーション・システムは、特に軍事用UAV、船舶、潜水艦など、GNSSが利用できない環境で包括的なナビゲーション・ソリューションを必要とするアプリケーションで一般的に利用されている。

INSは外部補助センサーからの入力を受け入れますか?

当社製の慣性航法システムは、エアデータセンサー、磁力計、走行距離計、DVLなどの外部補助センサーからの入力を受け入れます。

この統合により、INS 、特にGNSSが利用できない環境において、高い汎用性と信頼性を実現している。

これらの外部センサーは、補完的なデータを提供することで、INS 全体的な性能と精度を向上させる。