UMA ABORDAGEM COMPARATIVA ENTRE MICROCONTROLADORES: ARDUINO MEGA X

ARDUINO DUE APLICADOS NO CONTROLE DE SOCCER ROBOTS

Jusoan Mór, Everson Siqueira, Cristiano Steffens, Paulo Evald, Vinícius de Oliveira, Silvia Botelho, Rodrigo Azzolin

Universidade Federal do Rio Grande – FURGCentro de Ciências Computacionais – C3

O Futebol de Robôs

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Método de Controle

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Estrutura Física dos Robôs

• Quatro motores brushless CC

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Objetivo

• Comparar a Arquitetura dos Microcontroladores Arduino MEGA x Arduino DUE

• Observar o Desempenho dos Microcontroladores Processando os Controladores PI, PI-RLS e RMAC, Utilizados nos Robôs

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Modelagem da Planta

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Modelagem da Planta

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• Parâmetros elétricos:VR = Tensão de entradaRa = Resistência de armaduraia = Corrente de armaduraLa = Indutância de armaduraVb = Tensão contra eletromotrizKb = Constante de velocidade

⍵ = Velocidade angular

Modelagem da Planta

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• Parâmetros mecânicos:Tg = Torque geradoKm = Coeficiente de torqueTt = Torque totalTd = Torque de distúrbioJ = Constante de inérciab = Coeficiente de atrito mecânico

Modelagem da Planta

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Modelagem da Planta

• Aplicando lei de Kirchhoff na malha do motor

• Encontra-se a relação entre o sistema elétrico e o mecânico

• Para descobrir a relação de corrente de armadura e velocidade angular do motor

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Modelagem da Planta

• Então é estabelecida a associação entre tensão na armadura com velocidade angular

• Por fim aplica-se a transformada de Laplace

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Modelagem da Planta

• Substituindo os parâmetros

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Controlador Proporcional Integral - PI

• Controlador clássico e largamente utilizado

• Velocidade do motor é medida e comparada com a velocidade da referência, gerando um erro

• Ganhos: Kp = 12 Ki = 250

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Controlador Proporcional Integral - PI

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Algoritmo RLS

• Algoritmo Recursivo dos Mínimos Quadráticos - RLS

• Permite obter a identificação de sistemas de qualquer ordem

• Quanto maior a ordem do sistema, maior é o custo computacional

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Equações do RLS

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Equações do RLS

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Equações do RLS

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Controlador PI-RLS

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Controlador RMRAC

• Controlador Adaptativo Robusto por Modelo de Referência

• Possui modelo de referência com o mesmo grau da planta desejada

–Define resposta desejada para a saída da planta• Erro e1 utilizado pelo algoritmo para ajustar

os parâmetros do controlador

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Controlador RMRAC

• Modelo de referência: ⍵n = 50 ξ = 0,7

• Planta completa

–Parte modelada

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Controlador RMRAC

• Ganhos adaptativos

• Erro e1

• Lei de controle

• Algoritmo de adaptação

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Controlador RMRAC

• Parâmetros iniciais:

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Controlador RMRAC

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Arduino MEGA

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Microcontrolador ATmega2560

Tensão de Operação 5V

Pinos Digitais de Entrada e Saída 54 (dos quais 15 fornecem Saida PWM)

Entrada de Pinos Analógicos 16

Corrente por Pino de Entrada e Saída

40mA

Corrente por pino de 3.3V pin 50mA

Memória Flash 256Kb dos quais 8 KB são usados por bootloader

SRAM 8KB

EEPROM 4KB

Velocidade de Clock 16MHz

Arduino DUE

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Microcontrolador AT91SAM3X8E

Tensão de Operação 3.3V

Pinos Digitais de Entrada e Saida 54 (dos quais 12 fornecem Saida PWM)

Entrada de Pinos Analógicos 12

Corrente por Pino de Entrada e Saida

800mA

Corrente por pino de 3.3V pin 800mA

Memória Flash 512Kb

SRAM 96KB

EEPROM Não possui

Velocidade de Clock 84 MHz

Resultados

• Aquisição de dados via Osciloscópio

• Tempo de Interrupção 1ms–MEGA:msTimer2.h; DUE: dueTimer.h

• Flag de contagem

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Processamento do Controle PI

DUE

MEGA

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Processamento do Controle PI-RLS

DUE

MEGA

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Processamento do Controle RMRAC

DUE

MEGA

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Conclusão

•Controladores Adaptativos Exigem Alto Poder de Processamento•Arduino DUE Consegue Executar em um Tempo

Menor os Códigos de Controle se Comparado ao Arduino MEGA•O Controlador RMRAC Necessita de Muita

Capacidade de Processamento para sua Execução•Alteração do Microcontrolador é Fundamental

para o Futuro dos Robôs

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Referências

• Robocup. (2015, Maio) RoboCup Brasil - Site Oficial. [Online]. Disponível: http://www.robocup.org.br

• Furgobol. (2015, Maio) Furgbol - Small Size Team - Robocup, Desenvolvido pelo Centro de Ciências Computacionais - C3. [Online]. Disponível: http://www.furgbol.c3.furg.br

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Referências

• A. Simpkins and E. Todorov, “Position Estimation and Control of Compact BLDC Motors Based on Analog Linear Hall Effect Sensors”, 2010 American Control Conference Marriot Waterfront, Baltimore, MD, USA June-30-July 02, 2010.

• R. Siegwart, I.R. Nourbakhsh, “Introduction Autonomous Mobile Robots”, The MIT Press (2004). P.97, 2004.

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Referências

•F.-J. Lin. "Robust speed-controlled induction-motor drive using EKF and RLS estimators". Electric Power Applications, IEEE Proceedings - Vol.143, Issue: 3. 2002.•J. Bernat and S. Stepien. "Application of optimal current driver for the torque control of BLDC motor". Archives of Electrical Engineering vol. 60(2), pp. 149-158 (2011).

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Referências

• P. A. Ioannou and K. S.Tsakalis, "A robust direct adaptive controller". IEEE Transactions on Automatic Control, AC-31, no. 11. Pg.1033-1043, nov. 1986.

• Arduino. (2015, Maio) Site oficial ©2015 Arduino. [Online]. Disponível: http://www.arduino.cc/en/Main/arduinoBoardDue.

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Referências

• J. L. Mór, E. B. Siqueira, V. M. de Oliveira e R. Z. Azzolin, "Controle de Velocidade de Motor BLDC Utilizando RMRAC". 8° Seminário de Eletrônica de Potência e Controle - Sepoc, Universidade Federal de Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil, 2014.

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Universidade Federal do Rio Grande – FURGCentro de Ciências Computacionais – C3