Arduino: Ultraschallsensor entstören

Abb. 1: Glättung der zufälligen Sensorfehler

Autor:	Prof. Dr.-Ing. Schneider
Modul:	Praxismodul I
Lektion 12:	Mechatronik, Informatikpraktikum, 1. Semester, Wintersemester

Inhalt

• Statische und dynamische Messung
• Kennlinienuntersuchung und Filterung
• Programmierung und Anwendung eines gleitenden Mittelwertfilters
• Programmierung und Anwendung eines gleitenden Tiefpassfilters

Lernziele

Nach Durchführung dieser Lektion

• können Sie die zufällige Sensorfehler erkennen und behandeln.
• können die Messwerte vergleichend anzeigen und bewerten.
• können Sie die Messwerte charakterisieren.
• können Sie ein gleitendes Mittelwertfilters erläutern und anwenden.
• können Sie ein Tiefpassfilter erläutern und anwenden.

Lernzielkontrolle

1. Welchen Messbereich hat Ihr Ultraschallsensor?
2. Welche Auflösung (t, s) hat Ihr Sensor?
3. Welche Empfindlichkeit hat Ihr Sensor?
4. Welche Messunsicherheit hat Ihr Sensor bei den Entfernungen 10 cm, 20 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 3 m und 4 m.
5. Was ist ein gleitendes Mittelwertfilter? Wie wird es berechnet?
6. Was ist ein rekursives Tiefpassfilter? Wie wird es berechnet?
7. Wurde der Quelltext durch Header und Kommentare aufgewertet?
8. Wurde jedes Programm mittels PAP geplant?
9. Wurde auf magic numbers verzichtet?
10. Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?

Tutorials

• Arduino: Using the Serial Plotter Tool
• HSHL-Wiki: Ultraschallsensor HC-SR04
• Funduino: Entfernungen mit einem HC-SR04 Ultraschallsensor am Arduino messen

Demos

• SVN: DemoGleitenderMittelwert.ino
• SVN: DemoTiefpassFilter.ino

Vorbereitung

Bereiten Sie sich anhand der nachfolgenden Aufgaben auf den Praktikumstermin vor.

1. Bereiten Sie Anhand der Tutorials und Demos Aufgabe 12.1 vor.
2. Schreiben und testen Sie die Funktion GleitendesMittelwertFilter().
3. Schreiben und testen Sie die Funktion TiefpasstFilter().
4. Planen Sie alle Programme mit PAP.

Arbeitsergebnisse in SVN: charakterisiereUltraschaschallsensor.pap, statischeMessunsicherheit.pap, testeGleitendesMittelwert.pap, testeTiefpassFilter.pap, USTiefpassFilter.pap, Lernzielkontrolle_Termin_12.pdf, GleitendesMittelwertFilter(), TiefpasstFilter()

Versuchsdurchführung

Aufgabe 12.1: Charakterisierung des Ultraschallsensors

• Schreiben Sie die Funktion float messeUltraschallAbstand(), welche eine Messung mit dem Ultraschallsensor durchführt und die Strecke in cm zurück gibt.
• Zeichnen Sie die den Zeitstempel in s, die Signallaufzeit t in s und berechnete Entfernung s in cm in der Datei Ultraschallmessung.txt auf. Nutzen Sie hierzu Putty.
• Laden und visualisieren Sie die Messdaten in Ultraschallmessung.txt mit MATLAB^®.
• Stellen Sie in MATLAB® Entfernung s über der Laufzeit t dar. Beschriften Sie den Graphen.
• Bestimmen Sie messtechnisch die Empfindlichkeit E, die Auflösung von t und die daraus resultierende Auflösung von s.
• Dokumentieren Sie Ihre Ergebnisse Lernzielkontrolle_Termin_12.pdf

Nützlich MATLAB®-Befehle: plot, xlabel, ylabel, legend, disp

Arbeitsergebnisse in SVN: charakterisiereUltraschaschallsensor.ino, USMessung.txt, charakterisiereUltraschallSensor.m, Lernzielkontrolle_Termin_11.pdf

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Aufgabe 12.2: Statische Messunsicherheit

1. Lesen Sie die Messwerte des Ultraschall-Sensors auf statische Ziele im gesamten Messbereich aus (10 cm, 20 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 3 m, 4 m). Schreiben Sie hierzu ein Arduino-Programm statische Messunsicherheit.ino. Jeder Messsatz sollte >100 Messwerte umfassen.
2. Nutzen Sie das Programm Putty, um die Daten der seriellen Schnittstelle in der ASCII-Datei Ultraschallmessung.txt zu speichern.
3. Schreiben Sie einmalig als Header die Bezeichnung der Messwerte Zeit in ms und Strecke in cm in die Textdatei.
4. Laden und visualisieren Sie die Messdaten in Ultraschallmessung.txt mit MATLAB®.
5. Stellen Sie die Messdaten in einem Diagramm in cm über der Zeit dar.
6. Berechnen Sie Mittelwert und Standardabweichung und stellen Sie diese dar,
7. Beschriften Sie die Graphen.

Nützlich MATLAB®-Befehle: mean, std, xline

Arbeitsergebnisse in SVN: statischeMessunsicherheit.ino, Ultraschallmessung.txt, zeigeUltraschallMessung.m

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Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter

Ein gleitendes Mittlwertfilter bildet einen Mittelwert über k Messwerte mittels FIFO.

1. Schreiben Sie die Funktion GleitendesMittelwertFilter(), welches die Eingangswerte zyklisch filtert. Hier bei wird der Mittelwert über die letzten k Messwerte gebildet.
2. Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit statischen Zielen.
3. Visualisieren Sie Messwerte und Filterergebnis im seriellen Plotter.
4. Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit dynamischen Zielen.
5. Wählen Sie k anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.

Arbeitsergebnisse in SVN: testeGleitendesMittelwert.ino

Hinweis:

• Nutzen Sie das FIFO aus Aufgabe 6.4.
• Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: $\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}$ für k Messwerte

Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.

• Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
• Tiefpassfilter: 29 m

Demo: SVN: DemoGleitenderMittelwert

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Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter

Ein rekursives Filter kann Messwerte in Echtzeit während der Laufzeit filtern. Nutzen Sie ein Tiefpassfilter, um die Messwerte zu filtern.

1. Schreiben Sie die Funktion TiefpassFilter(), welches die Eingangswerte zyklisch filtert. Hier bei wird der Tiefpass berechnet.
2. Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit statischen Zielen.
3. Visualisieren Sie Messwerte und Filterergebnis im seriellen Plotter.
4. Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit dynamischen Zielen.
5. Wählen Sie $\alpha$ anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.

Arbeitsergebnisse in SVN: testeTiefpassFilter.ino

Hinweis:

• Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: $\bar{x}(k)=\alpha \cdot \bar{x}(k-1)+ (1-\alpha)\cdot x(k)$ für den aktuellen Messwert $x(k)$.
• $\alpha$ ist hierbei ein Filterparameter $0<\alpha<1$.

Demo: [1]

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Aufgabe 12.5: Dynamische Messunsicherheit

• Zeigen Sie das ungefilterte und das Tiefpass-gefilterte Signal in MATLAB^® an. Messen Sie auf ein Ziel im gesamten Messbereich (2 cm - 4 m - 2 cm). 
• Wurde das Signalrauschen geglättet?
• Sichern Sie alle Ergebnisse mit beschreibendem Text (message) in SVN.
• Wurden die Regeln für den Umgang mit SVN eingehalten?
• Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?
• Wurde nachhaltig dokumentiert?
• Haben die Programme einen Header?
• Wurden der Quelltext umfangreich kommentiert?
• Wurden die PAPs erstellt und abgelegt? Passen die PAPs 100% zum Programm?

Arbeitsergebnis in SVN: SVN Log, USTiefpassFilter.ino, Ergebnisbewertung.pdf

Literatur

1. Brühlmann, T.: Arduino Praxiseinstieg. Heidelberg: mitp, 4. Auflage 2019. ISBN 978-3-7475-0056-9. URL: HSHL-Bib, O'Reilly-URL
2. Brühlmann, T.: Sensoren im Einsatz mit Arduino. Frechen: mitp Verlag, 1. Auflage 2017. ISBN: 9783958451520. URL: HSHL-Bib, O'Reilly
3. Snieders, R.: ARDUINO lernen. Nordhorn: 8. Auflage 2022. URL: https://funduino.de/vorwort
4. Schneider, U.: Programmierrichtlinie für für die Erstellung von Software in C. Lippstadt: 1. Auflage 2022. PDF-Dokument (212 kb)

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