비교적 무거운 환경인 ChibiStudio 혹은 Eclipse IDE나 제한이 많은 Keil, IAR 등의 상용 IDE를 사용하지 않고 Windows 환경에서 무료로 사용할 수 있는 Embitz 환경으로, 오픈 소스 RTOS인 ChibiOS를 사용한 VESC 펌웨어의 컴파일 방법입니다. 참고로 Embitz는 emblocks의 새로운 이름입니다.
3. copy all files from bldc-master to BLDC_4_ChibiOS
3. github에서 다운로드하여 압축해제 한 'bldc-master' 폴더 내에 모든 파일을 새롭게 생성된 'BLDC_4_ChibiOS' 폴더 안으로 복사합니다
4. right click on your project choose 'add files recursivly'
- choose folder 'BLDC_4_ChibiOS'
4. project를 오른쪽 클릭하여 'add files recursivly'를 선택합니다.
- 'BLDC_4_ChibiOS' 폴더를 선택합니다
5. right click on your project choose 'properties'
- check checkbox 'this is a custom Makefile'
5. project를 오른쪽 클릭하여 'properties'를 선택합니다.
- 'this is a custom Makefile'의 체크 박스를 체크합니다. 즉 기존의 makefile를 사용함을 의미합니다.
6. Build target
6. Build target을 클릭하여 컴파일 합니다.
7. Clean target을 클릭하여 생성된 파일을 삭제할 수 있는데 삭제되지 않으면, 'Project'의 'Build options' 메뉴를 클릭하여 '"Make commands' 탭을 선택하고 'Clean project/target'란 '$make -f $makefile clean $target'라는 정보가 올바로 입력되어 있는지 확인합니다.
during build there is no response or status.
컴파일하는 동안에 어떤 응답이나 상태를 보이지는 않습니다.
제 경우에는 15분 26초 정도 걸렸습니다.
Intel Atom CPU Z3735F @1.33GHz / 2GB 메모리 / Windows 10 Home(32bit)
VESC는 Unix 환경에서 작성되어 비록 Windows 환경에서 Embitz IDE를 사용하더라도 Compile과 Link에 사용되는 Toolchain과 Makefile을 사용하기 때문에 Unix 기반의 'make.exe', 'rm.exe' 등이 포함된 [Msys와 같은] Build 유틸이 설치되어야 합니다. GNU ARM Embedded Toolchain과 Debugger로는 오픈 소스인 OpenOCD를 사용합니다.
가속도계(Accelerometer)는 움직임이 있을 때마다 값이 튈 수 밖에 없는데 이는 움직임에 따른 가속도와 중력가속도가 합해져 마치 중력가속도 방향이 변한 것처럼 보이기 때문입니다. 이러한 고주파 잡음을 제거하기 위해서는 저역 통과필터(Low pass filter; LPF)를 사용해야 합니다. 반면에 자이로(Gyroscope)는 잡음이 긴 시간에 대해서 누적(적분)되어 드리프트(혹은 바이어스)되므로 짧은 시간인 고역 통과필터(High pass filter; HPF)를 사용해야 합니다. 이러한 아이디어를 구체화한 것이 아래의 블록선도와 같으며 이를 IMU(Inertia Measurement Unit) 데이터를 융합하는데 가장 간단한 방법인 보상필터(Complementary filter) 혹은 상보필러라 부릅니다.
여기서 과 는 각각 1차 저역 통과필터, 1차 고역 통과필터로 그 합은 안정성의 문제로 '1'이 성립되어야만 합니다. 2차 필터도 구현할 수 있지만 편의상 1차 필터로만 제한합니다. 위 그림으로부터 수식을 정리하면 다음과 같습니다.
여기서 는 차단주파수(cut off frequency)를 결정합니다. 위 식을 정리하면 다음과 같습니다.
위 수식으로 블록선도를 다시 그리면 다음과 같습니다.
위 수식을 MCU로 처리하기 위해서는 연속시간에 대한 이산화가 필요하고 하드웨어 상에 아날로그 혹은 디지털 필터(예를 들어 IIR, FIR 등)를 사용하지 않는 이상 코드로 구현해야 합니다. MCU 성능 개선으로 외장 디지털 필터나 디지털 필터 알고리즘을 사용하지 않고 수식을 이산화하여 구현하였습니다.
동일한 연속 시간 전달 함수(continous time transfer function) G(s)를 이산화하는 방법에는 여러가지가 있으며 안정도와 고주파 잡음 등과 같은 성능이 동일하지는 않습니다. 전형적으로 연속 시간 전달 함수(continous time transfer function) G(s)를 이산(불연속 시간 전달 함수(discrete time transfer function) H(z)로 변환하는 방법은 전형적으로 다음과 같은 방법이 있습니다.
1) 후방 차분법(backward difference) :
2) Bilinear transformation, expansion of ln(z) :
3) Impulse invariance transformation :
가장 기본적인 후방 차분법(backward difference)을 적용하면 이므로 이를 대입하여 다시 정리하면 추정 각도 는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
여기서 편의상가속계인 accelerometer의 첫글자,자이로 측정치로부터의 각속도(rotation rate)라 놓았습니다.
위 식에 z 변환인 은 이산 시스템에서 이므로 위 식을 이산 신호 시스템으로 변경하면 다음과 같습니다. 다른 말로는 단위 시간 지연(unit time delay)과도 같기 때문입니다.
위 식에서 이면 다음과 같습니다.
정성적으로 위 수식에서 만일 가속도계에 측정치가 튄다면 즉, 고주파 잡음이 들어갔다면, 0.01이 곱하여져 새로운 각도가 계산됩니다. 그러나 0.01이 곱하여지므로 기여도는 작아 각도는 프로그램 루프(loop)가 상당히 반복되어도 매우 천천히 증가하게 됩니다. 이는 가속도계 입력이 추정 각도 계산에 실시간으로 반영되기 어렵고 이는 출력이 반응하지 않는다는 의미로 고주파 잡음은 제거되고 서서히 증감되는 저주파 측정치만 반영되게 된다는 의미입니다.
MPU6050 센서는 가속도계(Accelerometer)와 자이로(Gyroscope)가 1개의 칩에 모두 포함하고 있는 6DOF(Degrees of Freedom) MEMS(Micro Electro Mechanical Systems) 센서로, I2C(Inter Integrated Circuit) 통신 프로토콜을 통해서 데이터를 가져올 수 있습니다. 다음은 MPU6050의 메뉴얼입니다.
Accelerometer Operating current 500uA( Low Power mode 10uA~ )
Programable Low-Pass Filter
-40℃ ~ +85℃ (TA 25℃ )
StartUp time 30msec
Self Test
I2C Address : 0x68 ( except R/W 0x1 )
I2C Master or Slave
Auxiliary I2C bus for communicating to an off-chip 3-Axis digital output magnetometer(지자계 센서) or other sensors.
MPU6050은 24pin QFN 패키지로 내부 timing generator를 사용하지 않는 경우 외장 32.768kHz 혹은 19.2MHz 클럭이 필요합니다. 따라서 사용이 용이하도록 주변 소자를 내장한 MPU6050의 Breakout 보드가 있으며 GY-521의 그 중의 하나입니다.
GY-521의 회로도
GY-521 모듈
(가속도계와 자이로의 방향은 MPU6050 칩의 1번 핀을 기준으로 3차원 축이 결정되며 MPU6050과 동일함을 알 수 있습니다)
MPU6050(GY-521)은 가속도계를 포함하므로 가속도를 측정하는 센서는 아닙니다. 단지 가속도를 이용하여 3차원 공간상 X, Y 그리고 Z 축을 중심으로 기울어진 각도(기울기)를 얻는 센서입니다. 가속도는 중력 방향과의 반대 방향일 때 양(+)이고 아래에서 각 축에 곡선 화살표는 자이로의 회전방향을 나타냅니다. 가속도계와 자이로 외에도 온도도 측정할 수 있는데 이는 이와같은 센서가 온도에 따라 약간 변화하기 때문에 이를 보정하는 목적으로 제공합니다.
만일 MPU6050을 비행기에 탑재하고 진행방향이 Y축 방향과 같다면 가속도계 출력 AccX는 롤(Roll), AccY는 피치(Pitch)그리고 AccZ는 요(Yaw)가 됩니다. 즉 AccX는 X축을 기준으로 기울어진 각도를 의미합니다. 가속도계는 X, Y축에 대해서 기울어진 정도를 중력가속도[g]의 단위로 출력합니다. 이때 기준 방향은 중력방향입니다. 그러나 Z축이 중력방향이 일치하는 경우 요를 구할 수 없다는 것입니다.
만일 움직이지 않고 이동하는 경우 진행 방향의 가속도의 영향으로 중력 방향이 변하게 되어 부정확하게 된다는 것입니다. 이러한 이유로 자이로의 측정 결과를 참조하게 되는데, 자이로는 짧은 시간은 정확하기 때문입니다. 하지만 긴 시간에 대해서는 자이로 센서가 측정시 함유하는 잡음 등을 각속도를 적분하여 기울기를 얻기 때문에 적분하는데, 이 과정에서 오차(적분상수)는 누적되고 시간에 따라 자이로 측정값은 드리프트하게 됩니다. 이때 변화분을 bias라고도 부릅니다.
위 그림에서 X축을 중심으로 회전한 각도 φ와 Y축을 중심으로 회전한 각도 ρ의 계산식입니다. 만일 X축 자체가 기울어지지 않았다면, 중력이 X축 상에 기여도는 없어 φ는 arctan(Ay/Az)으로 간략하게 됩니다. 여기서 Ax, Ay, Az는 AccX, AccY, AccZ입니다. ρ에서 음의 부호는 X축 중심으로 회전각도는 Y축이 위쪽으로 기울어져야 양이지만, Y축 중심으로 회전각도는 X축이 아래로 기울어져야 양이기 때문입니다.
MPU6050을 사용해 실시간으로 기울기를 요구하는 시스템은 가속도계의 측정값과 자이로의 측정값을 적절히 잡음을 고려하여 융합하고 최적의 가장 정확한 기울기를 얻어냅니다. 이때 사용하는 필터는 보상필터(Complementary filter; 혹은 상보필터)와 칼만필터(Kalman filter)로 알려집니다.
MPU6050은 7개의 채널에 대해서 16bit 크기의 값을 출력해주는 고성능 ADC를 내장하므로 각 축의 센서 출력값에 대해서 int16_t(-32768~32767)의 자료형으로 접근해야 합니다. 또한 MPU6050은 update rate(sampling time)이 가속도, 자이로에 대해서 각각 4~1000Hz, 4~8000Hz으로 출력값을 제공합니다.
MPU6050은 내부 레지스터를 이용해서 출력 값의 범위를 조정할 수 있습니다. 예를 들어 가속도계에서 AFS_SEL=0으로 설정함으로써 출력은 ±2[g]까지 나타낼 수 있으며 이를 2byte 크기로 나타내게 됩니다. 만일 AFS_SEL=0과 FS_SEL=0을 설정하였다면 다음과 같습니다.
가속도계에서는 최대±2[g]이고(-2g에서 +2g까지 측정하여 -32768에서 +32767까지 매핑) Scale Factor가 1g당 16,384로 출력에 이를 나누어주면 실제 [g] 단위를 얻을 수 있습니다. 그러나 우리가 원하는 것은 기울어지 각도이므로 arctan에서는 비율(ratio)만을 사용하므로 단위는 의미가 없게 됩니다. 자이로에서는 최대±250[deg/s]이고(-250에서 +250까지 측정하여 -32768에서 32767까지 매핑) Scale Factor가 131(32767/250)로 출력에 이를 나누어주면 실제 [deg/s] 단위의 각가속도를 얻을 수 있습니다. 각 센서는 감도(Sensitivity)를 증가시킬수록 미세하게 측정 가능하지만 정확도는 떨어집니다.
다음은 아두이노(Arduino) 보드와 GY-521(MPU6050) 모듈과의 연결 방법과 Wire 라이브러리를 이용하여 실행한 MPU6050의 데이터 출력의 예제입니다.
아두이노 보드와 연결 방법
// MPU-6050 Short Example Sketch
// By Arduino User JohnChi
// August 17, 2014
// Public Domain
#include<Wire.h>
const int MPU_addr=0x68; // I2C address of the MPU-6050
int16_t AcX,AcY,AcZ,Tmp,GyX,GyY,GyZ;
void setup(){
Wire.begin(); // Wire 라이브러리 초기화
Wire.beginTransmission(MPU_addr);
Wire.write(0x6B); // PWR_MGMT_1 register
Wire.write(0); // set to zero (wakes up the MPU-6050)
Wire.endTransmission(true);
Serial.begin(9600);
}
void loop(){
Wire.beginTransmission(MPU_addr);
Wire.write(0x3B); // starting with register 0x3B (ACCEL_XOUT_H)
Wire.endTransmission(false);
Wire.requestFrom(MPU_addr,14,true); // request a total of 14 registers
/* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved->
This software may be distributed and modified under the terms of the GNU
General Public License version 2 (GPL2) as published by the Free Software
Foundation and appearing in the file GPL2->TXT included in the packaging of
this file-> Please note that GPL2 Section 2[b] requires that all works based
on this software must also be made publicly available under the terms of
the GPL2 ("Copyleft")->
Contact information
-------------------
Kristian Lauszus, TKJ Electronics
Web : http://www->tkjelectronics->com
e-mail : kristianl@tkjelectronics->com
*/
#ifndef _Kalman_h
#define _Kalman_h
struct Kalman {
/* Kalman filter variables */
double Q_angle; // Process noise variance for the accelerometer
double Q_bias; // Process noise variance for the gyro bias
double R_measure; // Measurement noise variance - this is actually the variance of the measurement noise
double angle; // The angle calculated by the Kalman filter - part of the 2x1 state vector
double bias; // The gyro bias calculated by the Kalman filter - part of the 2x1 state vector
double rate; // Unbiased rate calculated from the rate and the calculated bias - you have to call getAngle to update the rate
double P[2][2]; // Error covariance matrix - This is a 2x2 matrix
double K[2]; // Kalman gain - This is a 2x1 vector
double y; // Angle difference
double S; // Estimate error
};
void Init(struct Kalman* klm){
/* We will set the variables like so, these can also be tuned by the user */
klm->Q_angle = 0.001;
klm->Q_bias = 0.003;
klm->R_measure = 0.03;
klm->angle = 0; // Reset the angle
klm->bias = 0; // Reset bias
klm->P[0][0] = 0; // Since we assume that the bias is 0 and we know the starting angle (use setAngle), the error covariance matrix is set like so - see: http://en->wikipedia->org/wiki/Kalman_filter#Example_application->2C_technical
klm->P[0][1] = 0;
klm->P[1][0] = 0;
klm->P[1][1] = 0;
}
// The angle should be in degrees and the rate should be in degrees per second and the delta time in seconds
위 식에서 각도(angle)의 추정치 는 이전 상태의 추정치 에 bias 되지 않은 각속도(rate)에 곱하기 미소 시간 를 더한 것과 같습니다. bias 되지 않은 각속도(rate)에 곱하기 미소 시간 은 결국 드리프트 되지 않은 각도의 증분이 됩니다. 또한 좌측항은 아직 보정되지 않았음을 기억합니다.
게다가 우리는 bias를 직접 측정할 수 없기 때문에 bias의 추정치는 이전 것을 사용합니다.
는 관측 모델로 불려지며 실제 상태 공간을 관측된 상태의 공간으로 매핑하기 위해서 사용되어집니다. 실제 상태는 관측될 수 없는데 이는 측정이 단지 가속도계로부터의 측정에 불과하기 때문입니다.
는 다음과 같습니다.
측정 잡음은 게다가 '0'의 평균과 다음과 같이 의 공분산을 가져야 합니다.
그러나 은 행렬이 아니기 때문에 측정 잡음은 단지 측정값의 분산과 같습니다. 왜냐하면 같은 변수의 공분산은 분산과 같기 때문입니다. 그러므로 우리는 R을 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
우리는 측정 잡음은 동일하고 시간 k에 의존하지 않는다고 가정합니다.
만일 여러분이 측정 잡음 분산 을 너무 높게 설정하면 필터는 너무 늦게 응답하는데 이는 새로운 측정값을 덜 믿기 때문이며, 반면에 너무 낮게 설정한다면 값은 오버슈트(overshoot)가 발생하고 잡음이 많은데 이는 우리가 가속도계 측정값을 너무 많이 믿기 때문임을 참고하세요.
그래서 여러분은 프로세스 잡음 분산 와 그리고 측정 잡음 의 측정 분산을 찾아야만 합니다.
Time Update("Predict")
처음 2개의 방정식에서 시간 k에서 우리는 현재 상태와 오차 공분산 행렬을 예측할 것입니다. 우선 필터는 모든 이전 상태들과 자이로 측정으로부터 근거 된 현재 상태를 추정할 것입니다.
위 식의 우측 두번째 항을 제어 입력이라고 부르는 이유는 우리가 현재 시간 k에서 상태를 추정하기 위해 이를 추가적인 입력으로 사용했기 때문입니다. 다음은 우리가 이전 오차 공부산 행렬 에 근거하여 다음에 정의된 것처럼 오차 공분산 행렬 을 추정할 것입니다.
이 행렬은 추정된 상태의 현재 값을 얼마나 많이 신뢰하는가를 추정하기 위해서 사용되어집니다. 작을수록 우리는 좀더 현재 추정된 상태를 신뢰하게 됩니다. 위 방정식의 원리는 실제로 이해하기에 매우 쉽습니다. 이는 우리가 상태의 추정을 마지막 갱신한 후에 오차 공분산은 증가하는 것이 매우 분명하기 때문입니다. 그러므로 우리는 오차 공분산 행렬을 상태 전이 모델 과 그 행렬의 전치행렬 을 곱하고 시간 k에서 현재 프로세스 잡음 를 더합니다.
오차 공분산 행렬 는 2x2 행렬입니다.
Measurement Update("Correct")
우리가 계산해야 할 첫번째 일은 측정치 와 보정되지 않은 이전 상태로부터 예측된 상태 변수 사이에 차를 계산하는 것입니다.
여기서 관측 모델 는 이전 상태 추정치를 관측된 공간과 매핑하게 위해서 사용되어집니다. 관측 공간이라 함은 가속도계로부터의 측정치로 그러므로 위 식은 행렬이 아닙니다.
다음에 할 것은 를 계산하는 것입니다.
이전 오차 공분산 행렬 와 측정 공분산 행렬 에 근거한 측정을 얼마나 믿을 수 있는지 예측하는 것입니다. 관측 모델 는 이전 오차 공분산 행렬 를 관측 공간으로 매핑하기 위해서 사용되어집니다.
큰 측정 잡음은 값을 크게 합니다. 이는 입력되는 측정값을 그렇게 많이 신뢰할 수 없음을 의미합니다. 이 경우 는 행렬이 아니고 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
다음 단계는 칼만 이득(Kalman gain)을 계산하는 것입니다. 칼만 게인은 측정치 와 이전 상태 변수와의 차이를 얼마나 신뢰할 수 있는지를 나타내는데 사용되어집니다.
만일 우리가 그 차이를 도저히 신뢰하지 못한다면, 차이에 대한 공분산 는 높게 될 것입니다. 그리고 만일 우리가 추정된 상태를 신뢰한다면 오차 공분산 행렬 는 작게 될 것이고 칼만 이득도 작아질 것입니다. 반대로 차이를 신뢰하지만 현재 상태의 추정치를 믿지 못한다면 반대가 될 것입니다.
여기서 관측 모델 H의 전치행렬이 오차 공분산 행렬 P를 관측 공간으로 매핑하는데 사용되어짐을 알 수 있습니다. 그다음 우리는 공분산 S로 나누어 오차 공분산 행렬을 비교합니다.
이는 관측 모델 H를 상태 오차 공분산을 빼기 위해서 그리고 S의 현재 추정치와 비교하기 때문에 의미가 있다는 것입니다. 만일 여러분이 초기에 상태를 모른다면 오차 공분산 행렬을 다음과 같이 설정할 수 있다.
여기서 은 큰 숫자를 대표하며 초기에 상태가 알려진다면 오차 공분산 행렬을 다음과 같습니다.
칼만 이득은 2x1 행렬입니다.
우리는 추정된 현재 상태를 보상합니다.
이는 yk와 칼만 이득을 곱하여 보상되지 않은 현재 상태에 더하는 것입니다.
는 측정된 와 보상되지 않은 추정된 현재 상태의 차이로 양수나 음수가 될 수 있습니다.
가장 간단화된 방정식은 보상되지 않은 현재 추정 상태 를 가속도계 측정값으로 간단하게 바로잡는 것으로 이해할 수 있습니다.
여기서 는 이전 상태와 자이로 측정값으로부터 계산되어진 것입니다.
마지막으로 우리는 보상되지 않은 오차 공분산 행렬을 갱신하는 것입니다.
여기서 I는 항등행렬입니다.
필터가 하는 일은 기본적으로 얼마나 많이 우리가 추정치를 바로잡았는가에 근거하여 오차 공분산 행렬을 스스로 바로잡는 것입니다. 이것은 우리가 이전의 오차 공분산 과 공분산 에 근거된 상태를 바로잡았기 때문에 의미가 있다는 것입니다.
MPU6050은 가속도와 자이로센서가 1개의 센서에 모두 포함하고 있는 6DOF(Degrees of Freedom) 센서로, I2C(Inter Integrated Circuit) 통신 프로토콜을 통해서 데이터를 추출 할 수 있습니다. 위 모듈은 MPU6050을 포함하며 사용하기 쉽게 만든 모듈입니다.
MPU6050의 간단한 스펙입니다.
가속도계(accelerometer)는 움직임이 있을때 일반적으로 많은 잡음(noise)을 포함합니다. 자이로(gyroscope)의 문제는 시간이 누적되면 DC 성분(혹은 이를 bias라 표현)이 누적된다는 것입니다. 결론적으로 자이로는 짧은 시간에 믿을 수 있지만, 반면 가속도계는 긴 시간에 더 신뢰성이 있다는 것입니다.
그렇기 때문에 상보 필터(complimentary filter, 혹은 보상 필터)의 적용이 쉽습니다. 기본적으로 가속도계에 대해서 디지털 low pass filter(LPF), 자이로에 대해서는 디지털 high pass filter(HPF)를 적용하는 것입니다. 그러나 칼만 필터(Kalman filter) 만큼 정확하지는 않다는 것입니다. 근래에 아두이노를 이용하여 처리가 가능하지만 칼만 필터는 아두이노가 주로 제공하는 MCU에서는 무겁다는 단점이 있습니다.
k 시간에 시스템의 상태는 다음과 같습니다.
여기서 는 상태 행렬로 다음과 같습니다.
는 각도 의 시간에 따라 누적된 양으로 bias라고 하며 자이로에서 측정된 값에서 이 bias를 빼는 것에 의하여 현재의 각도를 얻을 수 있습니다.
그러므로 이전 상태 로부터의 전이 행렬 는 다음과 같이 쓸 수 있습니다.
는 제어 입력으로 k 시점에서 자이로의 측정값으로 [˚/s]의 단위를 가지며 이 로 상태방정식을 다음과 같이 다시 쓸 수 있습니다.
여기서 는 제어 입력 행렬로 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.
는 프로세스 잡음으로, 주어진 k 시간에서 '0'의 평균과 의 공분산(covariance)을 갖는 가우시안 분포(Gaussian distribution)(혹은 정규분포)를 갖습니다.
는 프로세스 잡음 공분산 행렬이고, 이 경우에 가속도계와 bias의 상태 추정치 공분산 행렬이 됩니다. 우리는 bias와 가속도계의 추정이 서로 독립적임을 가정합니다.
위 식에서 처럼 공분산 행렬은 현재 시간 k에 의존합니다. 따라서 가속도계 분산 와 bias의 분산 은 미소 시간 에 곱하여집니다.
프로세스 잡음은 시간이 길어질수록 커지게 됨을 의미합니다. 이는 상태의 마지막 업데이트이기 때문입니다. 예를 들어 자이로는 드리프트(drift) 할 수 있습니다. 우리는 칼만 필터의 동작을 위해서 이들 상수들을 알아야 합니다. 만일 여러분이 큰 값을 설정한다면 상태 추정에 잡음이 커진다는 것을 기억해야 합니다. 예를 들어, 추정 각도가 드리프트 하기 시작하면 여러분은 의 값을 증가시켜야 합니다. 반면에 추정이 여러분이 생각하는 것보다 너무 많이 느려진다면 반응이 빠르도록 의 값을 감소시켜 볼 수 있습니다.
This a brief tutorial on how to get everything running using a fresh install of Ubuntu 14.04. Here is a video where I do everything live to demonstrate that it isn’t that difficult. Please read all the instructions carefully to avoid most problems.
이는 Ubuntu 14.04를 설치하여 모든 것이 어떻게 가능하게 하는지에 대한 주요 설명서입니다. 여기 비디오는 이것이 그렇게 어렵지 않다는 것을 보여주는 영상입니다. 대부분의 문제들을 피하기 위하여 모든 설명을 주의깊게 읽어보시기 바랍니다.
So let’s open up a terminal and get started...
PREPARATIONS
Install a toolchain to compile the firmware (for more details, have a look at this page):
펌웨어를 컴파일하기 위해서 toolchain을 설치합니다(자세한 정보는 여기를 참조하기 바랍니다):
Note: before running the make upload command, you should open conf_general.h and select which hardware version you are using. It is printed on the PCB. Also, 2015-01-22 I changed the voltage divider resistors to allow up to 60V to be measured by the ADC, so in that case you also have to override VIN_R1 to 39000.0 in conf_general.h.
Note: 'make upload' 명령을 실행시키기 전에 여러분은 conf_general.h을 열고 여러분이 사용하는 하드웨어 버젼을 선택해야 합니다. 이는 PCB 상에 쓰여있습니다. 또한 2015.1.22에 저는 ADC에서 60V까지 측정되기 위해서 voltage divider 저항들을 변경하였습니다. 그래서 이 경우에 conf_general.h에 VIN_R1을 39000.0로 덥어써야 합니다.
DOWNLOAD, COMPILE AND UPLOAD THE BOOTLOADER
Again, connect a programmer as described in this post. Then, download the latest bootloader from github, compile and upload it:
다시 이 글에서 묘사된 것처럼 프로그래머를 연결합니다. 그리고 나서 github으로부터 가장 최근 부트로더를 다운로드, 컴파일하고 업로드합니다:
Connect the ESC to the USB port of your computer and click “Connect” in BLDC Tool. The lower right corner should now say “Connected”. If you have gotten this far, you should be ready to connect a motor and configure the ESC from BLDC Tool.
여러분 컴퓨터의 USB 포트에 ESC를 연결하고 BLDC 툴에 "Connect"를 클릭합니다. 우측하단 코너에 지금 "Connected"가 보여야 합니다. 만일 여러분이 여기에 도달했다면 여러분은 모터를 연결하고 BLDC 툴로부터 ESC를 셋팅할 준비가 된 것입니다.
Note: If you have more than one usb-modem device in your computer (laptops often have built-in 3g modems), then you have to change ttyACM0 to the port of the ESC. To figure out which ttyACMx port the ESC got, open a terminal and type the following command right after plugging the USB cable in:
Note: 만일 여러분의 컴퓨터에 1개 이상의 USB 모뎀 장치를 갖고 있다면 (랩톱은 종종 빌트인 3g 모뎀을 갖고 있습니다), 여러분은 ESC의 포트를 ttyACM0로 변경해야 합니다. 어떤 ttyACMx 포트가 ESC와 연결되었는지를 찾기 위해서 USB 케이블을 꼽은 후에 터미널을 열고 다음의 명령어를 입력합니다.
dmesg | tail
BLDC Tool can also be started by going to the bldc-tool directory with a file browser and double-clicking on “BLDC_Tool”.
BLDC 툴은 브라우저로 bldc-tool 디렉토리로 이동하여 "BLDC_Tool"를 더블 클릭하는 것으로 시작할 수 있습니다.
UPDATING TO THE LATEST FIRMWARE
Updating to the latest firmware and the latest version of BLDC Tool is rather simple. From the bldc-firmware directory, type the following commands while the programming cable is connected to the ESC:
가장 최근 펌웨어와 BLDC 툴의 가장 최근 버전을 업데이트하는 것은 오히려 쉽습니다. bldc-firmware 디렉토리에서 프로그래밍 케이블이 ESC에 연결된 동안 다음의 명령어를 입력하세요:
git pull
make upload
Note: Updating the firmware will delete the configuration of the ESC. To save it from BLDC Tool, use the “Read configuration” button and then “Save XML”. After updating the firmware, you can restore it with “Load XML” and “Write configuration”.
Note: 펌웨어를 업데이트하는 것은 ESC의 설정을 삭제할 것입니다. 이를 BLDC 툴로부터 저장하기 위해서 "Read configuration"과 "Save XML" 버튼을 이용하세요. 펌웨어를 업데이트한 후에 여러분은 이를 "Load XML"과 "Write configuration"으로 다시 설정할 수 있습니다.
Also updating BLDC Tool is important and recommended at the same time as updating the firmware. In order to do that, go to the bldc-tool directory and type:
또한 BLDC 툴을 업데이트하는 것이 중요하며 펌웨어를 업데이트하는 같은 시점으로 추천합니다. 이를 위해서 bldc-tool 디렉토리로 이동하여 다음을 입력합니다:
git pull
qmake
make
Now you have the latest version of the firmware and BLDC Tool. Remember to reconfigure the ESC after these changes.
이제 여러분은 가장 최신의 펌웨어와 BLDC 툴을 소유하였습니다. 이들 변경 후에 ESC를 재설정해야 함을 기억하세요.
The PCB is designed using KiCad. Have a look at the links under the Resources heading at the top of this page to find all files. Currently I have no assembled PCBs or kits to sell, but you can order bare PCBs from hackvana with these gerber files. Since hackvana got so many orders for my ESC, Mitch wrote a wiki page about how to order VESC boards from him. That makes it super easy to order the PCBs from him.
PCB는 KiCad를 이용해서 설계되었습니다. 모든 파일들을 보기 위해서 이전 글의 'Resources' 링크를 참조하시기 바랍니다. 현재 저는 조립되지 않은 PCB나 판매를 위한 키트를 갖고 있지 않습니다. 이 gerber 파일들을 이용해서 hackvana로부터 주문할 수 있습니다. hackana는 저의 ESC에 대한 매우 많은 주문을 받고 있기 때문에 Mitch는 그로부터 VESC 보드를 어떻게 주문하는지에 대하여 wiki page를 작성하였습니다. 이는 그로부터 PCB를 주문하는 것을 매우 쉽게 합니다.
The components in the BOM can be ordered from mouser.com. Mouser numbers are included in the BOM as well. Make sure to order a bit extra of small capacitors and resistors in case you drop some of them and since the price doesn’t change much at all. Last I ordered, ordering 10 MOSFETs was cheaper than ordering 6 because there is a price break at 10, so have a look at the price breaks as well.
BOM에서 부품들은 mouser.com로부터 주문할 수 있습니다. 게다가 Mouser 번호들은 BOM에 포함되어 있습니다. 경우에 따라서 여분의 작은 커패시터나 저항들을 주문하세요. 이는 여러분이 일부 부품을 잃어버릴 수도 있고 가격이 크게 변하지 않지 때문입니다. 제가 마지막으로 주문했을때 10개의 MOSFET을 주문하는 것이 6개를 주문하는 것보다 저렴하였습니다. 왜냐면 10개에서 가격 할인이 있기 때문입니다.
For assembling the PCBs, the following pictures are useful (the latest versions can be found on github):
PCB의 조립을 위해서 다음의 그림이 유용합니다(최근 버젼은 github에서 찾을 수 있습니다):
Remember to put an electrolytic capacitor close to the ESC on the supply cable. How large it has to be depends on the length and inductance of the battery cables, but I usually use a 2200uF 63V capacitor.
전해 커패시터는 전원 케이블 상의 ESC에 가깝게 위치해야 함을 기억하세요. 이는 밧데리 케이블의 길이와 인덕턴스에 크게 의존합니다. 그러나 저는 보통 2200uF 63V 커패시터를 사용합니다.
SOLDERING TIPS
This is the best tutorial I have seen so far. It really is as easy as it looks when done right.
Flux is essential. Without flux, it won’t work. I use a flux pen.
Lead-free solder is no good. It has more poisonous flux, requires more heat, gives lower quality and is difficult to handle. Don’t use lead-free solder.
Use a flat, screwdriver-shaped tip. Don’t use a cone tip, because putting solder on the top of it is almost impossible.
If you get bridges between smd pins, removing them is easy with a soldering wick.
Make sure to get the alignment right for the microcontroller when soldering the first corner. If you solder multiple corners and the chip is misaligned, you have to use hot air and remove it, then clean the pads and start over.
Here is a video on the technique I use to solder the pad under the DRV8302:
I just put solder on the pad and use a hot air soldering station. Again, using leaded solder makes it easier. When soldering the DRV8302, I first solder the pad using hot air and then I solder the pins with a soldering iron. Notice that the pad under the DRV8302 must be connected for it to work, since it is the ground connection.
패드 위에 solder을 놓고 hot air soldering station를 사용합니다. 납이 함유된 solder가 더 쉽습니다. DRV8302를 납땜할 때 저는 우선 hot air를 사용하여 패드를 땜질하고 나서 인두기로 핀들을 땜질합니다. DRV8302 밑에 패드는 작업하는 동안 연결되어야만 합니다. 이는 접지이기 때문입니다.
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Kalman.h
