Arduino: Ultraschallsensor entstören: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Hinweis:'''
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* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte
* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\alpha \cdot \bar{x}(k-1)+ (1-\alpha) x(k)</math> für den aktuellen Messwert x(k).
* <math>\alpha</math> ist hierbei ein Filterparameter <math>0<\apha<1</math>.
* <math>\alpha</math> ist hierbei ein Filterparameter <math>0<\apha<1</math>.


=== Aufgabe 11.5: Dynamische Messunsicherheit ===
=== Aufgabe 11.5: Dynamische Messunsicherheit ===

Version vom 5. Dezember 2022, 14:58 Uhr

Abb. 1: Lernset - Einsteiger Kit für Arduino

Autor: Prof. Dr.-Ing. Schneider
Modul: Praxismodul I
Lehrveranstaltung: Mechatronik, Informatikpraktikum 1, 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. Wie bestimmt man die Größe eines Arrays?
  2. Wie installiert man in der Arduino IDE eine neuen Bibliothek?
  3. Wie nutzt man die Bibliothek ArduinoSort, um ein Array auszugeben und zu sortieren?
  4. Was ist ein Median-Filter? Wie wird der Median berechnet?
  5. Was ist in C ein Zeiger und wie wird er verwendet?
  6. Wurde der Quelltext durch Header und Kommentare aufgewertet?
  7. Wurden jedes Programm mittels PAP geplant?
  8. Wurde auf magic numbers verzichtet?
  9. Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?


Vorbereitung

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

  1. Legen Sie ein Array an und bestimmen Sie dessen Größe. Nutzen Sie das DemoSizeOfArray.ino.
  2. Installieren Sie die Bibliothek ArduinoSort-master.zip. Hier finden Sie die Anleitung.
  3. Machen Sie sich mit dem DemoSortiereArray vertraut.
  4. Geben Sie mit ein Array im seriellen Monitor aus. Machen Sie sich mit der Funktion von Zeigern in C vertraut.
  5. Recherchieren Sie hier die Bezeichnungen "call by value" und "call by reference".
  6. Sortieren Sie ein Array mit zufälligen Zahlen. Versuchen Sie das Demo DemoSortiereArray.ino nachzuvollziehen.
  7. Schauen Sie sich die Videos zum Median Filter sowie das dazugehörige DemoMedianFilter an.

Arbeitsergebnisse in SVN: Lernzielkontrolle_Termin_06.pdf

Versuchsdurchführung

Aufgabe 11.1: 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_11.pdf

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

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

Aufgabe 11.2: 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: statische Messunsicherheit.ino, Ultraschallmessung.txt, zeigeUltraschallMessung.m

Aufgabe 11.3: 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: für k Messwerte

Aufgabe 11.4: Rekursives Tiefpass-Filter

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 anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.

Arbeitsergebnisse in SVN: testeTiefpassFilter.ino

Hinweis:

  • Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: für den aktuellen Messwert x(k).
  • ist hierbei ein Filterparameter Fehler beim Parsen (Konvertierungsfehler. Der Server („cli“) hat berichtet: „[INVALID]“): {\displaystyle 0<\apha<1} .

Aufgabe 11.5: Dynamische Messunsicherheit

  • Zeigen Sie das ungefilterte und das Tiefpass-gefilterte Signal in MATLAB® an.
  • 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

Bewertung

Aufgabe Punkte
11.1 2
11.2 2
11.3 2
11.4 2
11.5 2

Tutorials


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)
  5. Sharp: GP2Y0A41SK0F. URL: [1]. Datenblatt (858 kb)

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