MTR Sensortechnik - Optischer Sensor
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| Dozent: | Prof. Dr.-Ing. Schneider |
| Modul | Mechatronik, Antriebs- und Sensortechnik (Wahlpflichtprofil „Systems Design Engineering“), Wintersemester |
| Modulbezeichnung: | MTR-B-2-5.12 |
| Modulverantwortung: | Ulrich Schneider |
| Lehrveranstaltung: | Sensortechnik |
| Lektion: | 7: Analoge Sensoren zur Messung von Weg und Winkel - Optische Sensoren |
| Wiki-Fachartikel: | Sharp GP2Y0A41SK0F |
☑️ Aufgaben
Bearbeiten Sie alle Aufgaben und sichern Sie Ihre Ergebnisse in SVN.
| # | Anzahl | Material |
|---|---|---|
| 1 | 1 | IR-Messstrecke mit Reflektor |
| 2 | 1 | Steckbrett |
| 3 | 3 | Steckbrückenkabel |
Modelleinstellungen:
- hardware Board: Arduino Uno
- Solver Selection type: Fixed-step
- Solver: descrete
- Fixed-step size: 1 ms
Aufgabe 1: Optische Entfernungsmessung in Simulink
Mit den optischen Sensor Sharp GP2Y0A41SK, einem Arduino Mikrocontroller und Simulink soll eine Entfernung in cm gemessen werden.
- Schließen Sie einen Infrarotsensors über das Breadboard an den Arduino an.
- Lesen Sie die Sensormesswert mit Simulink aus.
- Visualisieren Sie das Ergebnis in einem Scope.
Arbeitsergebnis in SVN: IRMessung.slx
Aufgabe 2: Filterung in Simulink
- Welches Fehlerbild weist der optische Sensor auf?
- Implementieren und parametrieren Sie ein Filter für das Fehlerbild.
- Stellen Sie die gefilterten und ungefilterten Messwerte in einem Scope einander gegenüber.
- Wie verändert sich die Messunsicherheit? Bewerten Sie Ihr Ergebnis qualitativ und quantitativ für statische Messungen im Quelltext.
Arbeitsergebnis in SVN: IRMessung.slx
Aufgabe 3: Kalibrierung einer Sensorkennlinie
- Messen Sie die Entfernung auf ein statisches weißes Ziel in den Entfernungen [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 29] cm.
- Die Kennlinie des Infrarotsensors ist nichtlinear. Hinterlegen Sie diese Kennlinie in Simulink, so dass der exakte Messwert in cm angezeigt wird. Nutzen Sie den Block
1-D Lookup Table. - Messen Sie erneut die Entfernung auf ein statisches weißes Ziel in den Entfernungen [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 29] cm.
- Pro Entfernungsstufe werden >100 Messwerte benötigt.
- Speichern Sie das Ergebnis in der Datei
IRMessung.mat.
Arbeitsergebnis in SVN: IRMessung.slx, IRMessung.mat
Aufgabe 4: Charakterisieren Sie die Sensormesswerte mit MATLAB®
- Analysieren Sie die Funktion Ihres Sensors anhand Ihrer Messwerte in
IRMessung.matmit MATLAB®. Verwenden Sie die Kriterien in Tabelle 1. - Stellen Sie die Werteauflösung in mm über dem Messbereich in cm dar.
- Stellen Sie die Empfindlichkeit über dem Messbereich in cm dar.
- Stellen Sie die Messunsicherheit (1 σ) in cm über dem Messbereich dar.
- Beantworten Sie die Fragen fachlich fundiert anhand Ihrer Messdaten als Kommentar im Quelltext:
- Welche Messbereich hat der Sensor in cm?
- Welche Zeitauflösung hat der Sensor in s?
- Welche Werteauflösung hat der Sensor in cm?
- In welchem Bereich ist der Sensor am empfindlichsten?
- Mit welcher Unsicherheit (1 σ) lässt sich der Abstand auf eine weiße Fläche bestimmen?
- Vergleichen Sie Ihre Messwerte mit den Werten aus dem Datenblatt.
| Messgröße | Formelzeichen | Ergebnis |
|---|---|---|
| Messbereich | MB | Darstellung im MATLAB®-Command Window |
| Zeitauflösung | Darstellung als MATLAB®-Plot | |
| Werteauflösung | Darstellung als MATLAB®-Plot | |
| Empfindlichkeit | E | Darstellung als MATLAB®-Plot |
| Unsicherheit | σ | Darstellung als MATLAB®-Plot |
Arbeitsergebnis in SVN: charakterisiereIRSensor.m
Nützliche MATLAB®-Befehle und Funktionen
| Befehl | Beschreibung |
|---|---|
abs |
Betrag |
berechneEntfernung |
Umrechnung Digitalwort in Enfernung für den Sharp IR Entfernungssensor |
diff |
Differenz |
load |
laden von Messdaten |
mean |
arithmetischer Mittelwert |
medfilt1 |
Median |
std |
empirische Standardabweichung |
Sammlung nützlicher MATLAB-Befehle
→ Prüfungsteile 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
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