L'uso di molteplici sensori in un drone richiede un attento compromesso di progettazione

L'uso dei droni si sta diffondendo sempre più in molte applicazioni, anche come parte del kit di strumenti di pronto soccorso sul luogo di un'emergenza o di un disastro. Ad esempio, durante l'incendio della cattedrale di Notre-Dame a Parigi, inizialmente i droni sono stati utilizzati per rilevare le dimensioni, il calore e l'estensione del fuoco attivo. I droni in quel caso erano anche dotati di sensori termografici per cercare eventuali persone ancora all'interno. Più avanti, sono stati usati per valutare l'entità dei danni. Ovviamente, cercare di vedere con una risoluzione adeguata in presenza di fumo e fiamme pone grosse difficoltà.

Per affrontarle, l'idea di aggiungere più sensori può essere allettante, ma occorre ricordare che i droni sono alimentati a batteria e, in molti casi, sono sensibili ai costi. Di conseguenza, i progettisti devono riuscire a raggiungere un delicato equilibrio tra funzionalità, costo, dimensioni, peso e potenza (SWaP). Questo è l'obiettivo primario quando si valuta l'aggiunta di sensori e apparecchiature di imaging al progetto di un drone.

Questo articolo illustra i compromessi architettonici che i progettisti devono prendere in considerazione quando aggiungono sensori a un drone. Un'attenzione particolare è da prestare all'alimentazione elettrica, che probabilmente avrà componenti elettromagnetici che possono aggiungere troppo peso e occupare spazio prezioso. Vengono inoltre presentate soluzioni idonee per l'alimentazione elettrica e i sensori, realizzate da fornitori come Texas Instruments, Efficient Power Conversion, Analog Devices, Bosch Sensortec, STMicroelectronics e SparkFun Electronics.

Considerazioni sulla progettazione architettonica dei droni

Alimentazione: una volta che il progettista sa su quali aree concentrarsi per le prestazioni ottimali del drone, può cercare il modo di ridurre al minimo le dimensioni fisiche e il peso, iniziando con la progettazione di un'alimentazione più efficiente. Potrà così contenere al massimo le dimensioni e il peso dell'unità di alimentazione e quindi realizzare un drone più piccolo e leggero.

Essendo alimentato a batteria, un drone efficiente dal punto di vista energetico può funzionare con una batteria di dimensioni e peso inferiori. La scelta tipica si indirizza verso una batteria al litio ricaricabile - Li-Ion o Li-Po - specie se il progettista prevede di ricaricarla quando il drone atterra o è in volo a punto fisso sopra un caricabatterie wireless, o subito dopo l'atterraggio con un caricabatterie esterno. Come fonte di alimentazione, i progettisti possono anche utilizzare una batteria standard non ricaricabile e sostituirla una volta che è scarica.

Quando si sceglie un convertitore c.c./c.c., occorrerà utilizzare un dispositivo ad ampio ingresso, visto l'impulso ad alta tensione di f.c.e.m. dei motori dei rotori. In fase di decelerazione del motore, questo f.c.e.m. apparirà all'ingresso del convertitore c.c./c.c. così come arriva dopo la conversione c.c./c.c. separata che alimenta i motori.

Il CI del convertitore di potenza c.c./c.c. LM5161 di Texas Instruments è una buona scelta per l'alimentazione di un drone perché, se programmato per il funzionamento in modalità di conduzione discontinua (DCM), fornisce un'uscita buck rigidamente regolata senza alcun circuito esterno di iniezione del ripple di retroazione. Dispone inoltre di MOSFET high-side e low-side integrati che consentono di risparmiare spazio su scheda. Per una maggiore affidabilità, LM5161 è dotato di circuiti di limitazione della corrente di picco e di valle che proteggono dalle condizioni di sovraccarico. Come ulteriore caratteristica precauzionale, un circuito di blocco di sottotensione (UVLO) fornisce una soglia di sottotensione e un'isteresi di ingresso regolabili in modo indipendente.

Molto probabilmente, oltre a un circuito di integrazione dei sensori, al processore principale e ai motori dei rotori, in un drone saranno presenti molti sensori, tutti componenti che richiedono un buon sistema di controllo della batteria.

Dato che l'architettura di alimentazione di solito utilizza un transistor di potenza, i progettisti possono scegliere di inserire quelli al nitruro di gallio (GaN). Il GaN aiuterà a ottenere prestazioni ottimali con il minimo ingombro.

Alimentazione wireless - Ricarica mentre il drone è in volo a punto fisso [discussione teorica]:^{1, 2, 3} questa soluzione è auspicabile perché quando un drone atterra e si spegne per ricaricarsi e decollare di nuovo, l'avviamento e il decollo dei motori dei rotori assorbono moltissima energia dalla batteria. Efficient Power Conversion è una delle tante aziende impegnate nelle ricerche sulla ricarica wireless durante il volo a punto fisso. Un'opzione per l'alimentazione elettrica potrebbe essere un'architettura di ricarica wireless basata su un FET GaN, ad esempio EPC2019 di Efficient Power Conversion.

I FET basati su GaN consentono la commutazione a 13,56 MHz - una frequenza difficile da raggiungere con i normali FET al silicio. Questa alta frequenza di commutazione ridurrà al minimo le dimensioni e il peso dei componenti elettromagnetici dell'alimentazione. Inoltre, i transistor GaN sono da cinque a dieci volte più piccoli dei dispositivi al silicio, pur essendo in grado di gestire gli stessi livelli di potenza. Con questo tipo di alimentazione elettrica, i droni non hanno bisogno di atterrare, ma possono rimanere in volo a punto fisso sopra una base di ricarica wireless.

I progettisti scopriranno che esistono moltissime schede di valutazione/sviluppo per accelerare il time-to-market con l'alimentazione wireless. Nel caso del FET GaN EPC2019, Efficient Power Conversion lo supporta con la scheda di sviluppo del ricevitore di alimentazione wireless EPC9513, da usare all'interno del drone. Questa scheda è importante per i progettisti perché si basa sullo standard AirFuel, che garantisce un progetto wireless certificato e interoperabile con altri prodotti di ricarica wireless, a livello globale. Per ricreare il layout ottimizzato della scheda, i progettisti possono richiedere al fornitore i file Gerber per la scheda dimostrativa.

Energia solare: un'altra opzione di alimentazione consiste nell'utilizzare l'energia solare per caricare la batteria del drone. In questo caso, la cella solare PT15-75 di PowerFilm Inc. è una buona opzione.

PT15-75 può essere utilizzata assieme a un CI per caricabatterie LT3652 di Analog Devices per realizzare un caricabatterie intelligente e compatto (Figura 1). Occorre ricordare che non esiste nessuna situazione in cui viene emessa tensione a circuito aperto (Voc) quando il pannello è collegato a un carico e fornisce corrente.

Figura 1: I progettisti possono creare un'alimentazione efficiente per il drone aggiungendo questo caricabatterie solare da 2 A in cui è stato aggiunto il termistore R_NTC per compensare un coefficiente di temperatura della cella solare (come PT15-75) ai massimi livelli di potenza. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

L'anello di regolazione dell'ingresso di LT3652 è anche in grado di trovare il punto di massima potenza operativa del pannello solare, il che ottimizza l'efficienza di conversione dalla potenza del sole per fornire la massima potenza di uscita alla batteria.

Sensori: i sensori faciliteranno il controllo dei droni e ne aumenteranno l'utilità. Per quanto riguarda il controllo del drone, un sensore può abilitare una modalità automatica di volo livellato, una modalità di altitudine costante o una modalità orbitante per girare intorno a un oggetto o a un punto di interesse specifico. Tutte queste caratteristiche aggiuntive si basano su unità di misurazione inerziale (IMU) e sensori di pressione atmosferica ad alte prestazioni che consentono di ottenere un'esperienza utente ottimale, nonché una maggiore affidabilità per droni per usi speciali o commerciali.

I progettisti potrebbero dover aumentare le prestazioni del drone. In questo caso potrebbe essere richiesto un giroscopio con deriva del segnale di uscita estremamente bassa per garantire l'orientamento, la posizione e l'equilibrio del drone, specie in condizioni di temperatura variabili. In questo caso si può utilizzare una combinazione di accelerometro e giroscopio BMI160 di Bosch Sensortec racchiusa in una piccola IMU a basso consumo energetico con unione dei dati dei sensori a nove assi. Misura 2,5x3,0 mm con un'altezza di 0,83 mm e consuma solo 925 µA anche quando il giroscopio e l'accelerometro sono in modalità operativa al massimo della potenza. Funziona con un'alimentazione da 1,71 a 3,6°V.

A corredo di BMI160, un sensore digitale di pressione barometrica con sensore di temperatura aiuterà a misurare la velocità verticale, migliorare la navigazione GPS e determinare l'altitudine di un drone. Perché i barometri mantengano la loro precisione, si consiglia di calibrarli ogni tanto alla pressione a livello del mare. Il sensore di temperatura e di pressione atmosferica BMP388 di Bosch Sensortec è un buon esempio di CI integrabile nell'architettura di un progettista. Con un ingombro compatto di 2x2 mm², un'altezza di 0,88 mm e un consumo di soli 3,4 µA a 1 Hz, questo modulo sensore è adatto per il funzionamento a batteria. Il dispositivo ha una precisione relativa tipica di ±8 Pa e una precisione assoluta tipica di ±50 Pa che migliorerà la capacità di volo a punto fisso del drone e di evitare gli ostacoli.

Per rilevare il movimento lungo più assi, il modulo SiP (System-in-Package) iNEMO IMU ISM330DLCTR di STMicroelectronics combina un accelerometro e un giroscopio con un magnetometro in un circuito integrato monolitico a sei assi. Questo tipo di configurazione permette a un drone di mantenere la stabilità orizzontale, verticale e rotazionale durante il volo a punto fisso. Per applicazioni come la fotografia e immagini 3D professionali da droni, è richiesta la stabilizzazione tramite giroscopio a sei assi, che viene fornita da ISM330DLCTR.

Il giroscopio misura e mantiene l'orientamento del drone. Quando si integrano tre accelerometri, ognuno dei quali è orientato lungo un asse diverso, è possibile determinare il grado di movimento di un drone lungo qualsiasi asse. Questo facilita la raccolta di informazioni sul rollio, il beccheggio e l'imbardata del drone e permette di rispedirle al suo controller proporzionale, integrale, derivativo (PID).

Il magnetometro misurerà la forza e la direzione del campo del nord magnetico terrestre per correggere la sua traiettoria. Assicurarsi che il magnetometro venga calibrato spesso; linee elettriche, motori e qualsiasi altro forte campo emesso dai dispositivi elettrici possono influenzarlo.

Il movimento del drone causato da forze esterne, come una forte raffica di vento, verrà rilevato dall'accelerometro e trasmesso al controller PID, che regolerà i motori per compensare gli squilibri.

Telemetri: atterraggio, volo a punto fisso e distanza da un oggetto

Per atterrare in sicurezza, stazionare in volo a velocità nulla durante la ricarica wireless e rilevare gli oggetti per evitare collisioni quando sono in movimento, i droni devono avere dei buoni sensori. Questa telemetria può essere eseguita utilizzando il suono o la luce.

Rilevamento telemetrico a ultrasuoni: le capacità di atterraggio, volo a punto fisso e rilevamento delle caratteristiche del terreno possono essere assicurate da sensori a ultrasuoni. Quando un drone è in fase di atterraggio, deve rilevare la distanza dal suo carrello all'area in cui sta atterrando. Anche se GPS e barometro sono parte di questa funzione di controllo, un atterraggio sicuro dipende in modo preponderante dal rilevamento accurato della distanza.

I sensori a ultrasuoni possono essere utili anche per il volo a punto fisso sicuro e il rilevamento delle caratteristiche del terreno, che potrebbe richiedere che il drone voli a una determinata altezza. Uno di questi sensori di calcolo della distanza per l'assistenza all'atterraggio, al volo a punto fisso e al rilevamento della quota di tangenza è la scheda basata su sensori a ultrasuoni per telemetria ToF (tempo di volo) MB1010-000 di MaxBotix.

Cos'è il ToF

In tutti questi casi occorre utilizzare il metodo ToF, ovvero il tempo che un'onda a ultrasuoni emessa impiega per raggiungere un bersaglio, più il tempo impiegato dal segnale riflesso per tornare al sensore del drone (Figure 2 e 3).

Figura 2: I progettisti devono capire i concetti del ToF durante l'atterraggio di un drone, il volo a punto fisso o la ricarica wireless. (Immagine per gentile concessione di Texas Instruments)

Figura 3: Le tre fasi del ToF a ultrasuoni. Suono trasmesso iniziale (1), silenzio (2) ed eco ricevuta (3) per funzioni di telemetria accurate nei progetti di droni. La comprensione di questo grafico, della scheda di valutazione e dei sensori trattati in questo articolo, può aiutare i progettisti a raggiungere gli obiettivi di stabilità di volo, prevenzione delle collisioni e ricarica wireless ottimale nel caso mettano in pratica i suggerimenti relativi all'hardware forniti in questa sezione. (Immagine per gentile concessione di Texas Instruments)

Per calcolare la distanza di un drone da qualsiasi oggetto, utilizzare l'equazione:

Il modulo di valutazione del rilevamento di prossimità a ultrasuoni PGA460PSM-EVM offerto da Texas Instruments accorcia i tempi di progettazione.

Rilevamento telemetrico LiDAR: un altro modo per rilevare la distanza consiste nell'usare la tecnologia LiDAR (Light Detection And Ranging) con laser impulsato. Le informazioni ottenute dai sistemi LiDAR ToF possono essere utilizzate per creare un'immagine tridimensionale. La tecnologia LiDAR consente una precisione e risoluzione elevate e un'ampia area di copertura.

I progettisti possono scegliere un sensore ottico laser di telemetria come ad esempio SEN-14032 di SparkFun Electronics, basato su laser con una portata di 40 m. Per interfacciarsi con il sensore tramite I²C servirà un microcontroller esterno.

Per questo tipo di LiDAR vengono utilizzati principalmente due tipi di architetture: un LiDAR a stato solido e un LiDAR rotante motorizzato con campo visivo di 360°. Entrambi sono basati sullo stesso principio, ovvero un laser che emette un fascio di luce. Nel caso del tipo a stato solido, per la scansione viene utilizzato uno specchio, mentre nel tipo rotante viene utilizzato un disco rotante, pilotato da un motore.

Un terzo tipo di LiDAR, noto come LiDAR flash, emette contemporaneamente molti brevi impulsi, utilizza una telecamera su chip per ricevere gli impulsi riflessi e successivamente misura il ToF. Il LiDAR flash ha una risoluzione molto alta ma è limitato a circa 30 metri.

Rilevamento dell'ambiente

Termocamera: una termocamera a infrarossi su un drone rileva le tracce di calore/temperatura emesse da oggetti e materiali e li visualizza come immagini fisse o video. L'incendio di Notre-Dame a Parigi è stato osservato e monitorato con le termocamere. Queste termocamere sono in grado di rilevare piccole differenze di calore, a volte anche di soli 0,01 °C.

Un'altra area importante per l'uso della termografia sui droni è quella del disaster recovery, ad esempio dopo un terremoto o un forte uragano, che possono lasciare dietro di sé strutture danneggiate o crollate e persone intrappolate sotto le macerie (Figure 4 e 5).

Figura 4: La vista presa da un drone di un edificio crollato è un primo passo importante che un apparecchio di questo tipo farebbe con una telecamera convenzionale. Poi, con l'uso di una termocamera, potrebbe rilevare il calore corporeo di coloro che sono rimasti intrappolati sotto le macerie. (Immagine per gentile concessione di IEEE⁴)

Figura 5: I progettisti hanno ora a disposizione gli strumenti per localizzare e salvare vite umane in caso di calamità. Questa immagine di una persona intrappolata è stata scattata con un drone DJI durante un'esercitazione antincendio. (Immagine per gentile concessione di Industrial Equipment News/Menlo Fire UAS/Drone program, tramite AP)

Un buon modo per i progettisti di iniziare a usare la termografia in un drone è quello di utilizzare un dispositivo simile a 500-0771-01, una micro termocamera di FLIR Lepton. La termocamera ha una gamma spettrale da 800 nm a 1400 nm, una gamma dinamica della scena da 0 a 120 °C e un consumo nominale di 150 mW (in funzione), 650 mW (durante l'evento otturatore) e 5 mW (in standby).

Rilevamento di umidità, pressione e temperatura: per aiutare a determinare le condizioni atmosferiche, i progettisti possono utilizzare BME280 di Bosch Sensortec, un sensore digitale di umidità, pressione e temperatura con interfaccia SPI. È altamente integrato, misura 2,5x2,5x0,93 mm e consuma appena 0,1 µA in modalità di sospensione, o fino a 3,6 µA quando si rilevano tutti e tre i parametri.

Accelerare i tempi di commercializzazione con kit di sviluppo multisensore

DA14585IOTMSENSOR è un kit di sviluppo multisensore di Dialog Semiconductor che usa sensori ambientali di Bosch Sensortec e sensori di movimento di TDK Invensense. Questo kit è importante per i progettisti perché è una buona piattaforma su cui sperimentare e sviluppare le capacità di integrazione dei sensori di rilevamento dei droni e accelerare il time-to-market.

Ha un sensore BME680 di rilevamento di gas, umidità, pressione e temperatura a basso consumo, oltre a un accelerometro, un giroscopio e un magnetometro. Le capacità di integrazione dei sensori di DA14585IOTMSENSOR consentono ai progettisti di capire come utilizzare questa funzione per ottenere migliori prestazioni di rilevamento complessivo, prolungando al contempo la durata della batteria del drone.

Conclusione

I droni pongono una sfida progettuale insolitamente difficile: vengono richieste infatti funzionalità elevate e lunga autonomia di volo. Come per qualsiasi progetto, per sviluppare un piano che garantisca un'architettura ottimale conforme ai requisiti occorre conoscere i principali compiti che il dispositivo dovrà svolgere.

Riferimenti:

1. Drones…Up, Up, and Away
2. Light-Weight Wireless Power Transfer for Mid-Air Charging of Drones Samer Aldhaher, Paul D. Mitcheson, Juan M. Arteaga, George Kkelis, David C. Yates, IEEE 2017
3. Nonlinear Parity-Time-Symmetric Model for Constant Efficiency Wireless Power Transfer: Application to a Drone-in-Flight Wireless Charging Platform Jiali Zhou, Bo Zhang, Wenxun Xiao, Dongyuan Qiu, Yanfeng Chen, IEEE 2018
4. DronAID: A Smart Human Detection Drone for Rescue Rameesha Tariq, Maham Rahim, Nimra Aslam, Narmeen Bawany, Ummay Faseeha, IEEE 2018