Code Monkey home page Code Monkey logo

tfslot01's Introduction

TFSLOT: Clogging-free airspeed sensor

TFSLOT is a state-of-the-art airspeed sensor designed specifically for use in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Utilizing the principle of the Venturi effect with a differential pressure sensor for accurate airspeed measurement, this device is also equipped with an integrated Inertial Measurement Unit (IMU). The unique design and features of TFSLOT01 solve common issues associated with Pitot tubes, offering a robust solution for aerial applications.

TFSLOT01 features

  • High Resolution at low airspeeds (below 10 m/s)
  • Configurable Sensitivity by modifying the airfoil profile
  • Reduced Susceptibility to Clogging, for instance, by mud or snow upon landing
  • Weatherproof, it can be used in various conditions
  • Direct Differential Pressure Sensor Integration without the need for additional tubing
  • Possibility of Direct Integration into the drone's mechanical structure
  • Open Design making the design documentation accessible
  • Integrated IMU Unit for measuring vibrations, angle of attack, and more

How It Works?

The TFSLOT01 sensor uses the Venturi effect to measure airspeed, allowing precise tracking of airspeed even at low speeds.

Air at a certain airspeed enters through an opening between two precisely defined airfoil profiles. As the depth within the sensor increases, the effective cross-section area decreases. Since the same volume of air must pass through a smaller cross-section, the flow velocity inside the sensor increases. As a result, based on the law of conservation of energy, the pressure decreases.

Inside the sensor, there are two sampling points connected to the differential pressure sensor by a channel. The measured pressure difference is then recalculated into the airspeed at the sensor's inlet. In addition to airspeed sensing, the sensor includes an integrated IMU unit that can also serve as an external magnetometer, because airspeed sensors are usually placed away from electromagnetic interference sources.

Where to get TFSLOT01?

I sell on Tindie

TFSLOT can be bought directly from us via our contact email. The email can also be used if there are specific requirements for custom modifications or if the product will be inquired in large quantities. TFSLOT is also available for online purchase through the Tindie store.

Support and Integration

Drone avionics

The TFSLOT01A sensor (PCB board TFASPDIMU02A) is currently supported by the PX4 autopilot, where it can be utilized both as an airspeed sensor and as an external IMU unit (external magnetometer). Instructions for integrating the sensor with the PX4 autopilot can be found in the official PX4 documentation. The sensor is also hardware-compatible with other autopilots, such as Ardupilot, but currently lacks the computation code to convert differential pressure into airspeed.

Robotics and measurement

For other applications, the sensor can be easily connected to any computer with an I2C interface, such as RaspberryPi or a generic desktop with a USB to I2C converter (e.g., USBI2C02A, shop it on tindie), and the differential pressure values or values from the IMU unit can be read, for example, by a Python script.

FAQ

Frequently asked questions are listed on TFSLOT's documentation page

tfslot01's People

Contributors

fluktuacia avatar hamishwillee avatar jankott avatar kaklik avatar roman-dvorak avatar taury55 avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Forkers

hamishwillee

tfslot01's Issues

Free space correction factor

Našel jsem tento popis "venturiho trubice".

image

Podstatné na něm je, že vzhledem k tomu, že neodebíráme vstupní tlak v nekonečnu, ale již ve zůženém profilu. Tak TFSLOT bude měřenou airspeed nadhodnocovat. Protože jako referenci pro okolní rychlost má již zvýšenou rychlost na vstupu trubice.

Tento jev se skutečně děje. Protože při posledních letech máme hodnotu ASPD_SCALE1 0.648327.
Zřejmě to celé funguje díky tomu, že hodnota ASPD_SCALE1 funguje v nějakém malém linearizovatelném rozsahu okolo běžné rychlosti letu.

Aby to bylo vyřešené správně, tak by buď model TFSLOT musel obsahovat tři parametry pro průřez (vstup z volného prostoru, průřez v 1. odběrovém bodě, průřez v nejužším místě).

A nebo by konstrukce musela být změněna tak, aby došlo k odebírání statického tlaku skutečně z volného prostoru. Což by zřejmě znamenalo z boku poličky. Pak by stačily pouze dva parametry průřezů (vnější průřez, a průžez nejužšího místa).

Možná je ale praktické model udělat tak, že umožní zadání všech tří průřezů s tím že pokud první dva budou zadány jako identické, tak se výpočet korekce na vnější průřez přeskočí. Respektive korekční faktor bude 1.

Testování venturiho poličky

Testování venturiho poličky

Venturiho poličku jsem připevnil na střechu auta. Cca 60 cm nad střechu.
20201102_154933_HDR

Měření

Měření bylo provedeno pomocí skriptu. GPS byla připojena do Omnie s LTE/GPS přijímačem a připojena do GPSD. Externí anténa byla přimagnetovaná na střechu auta.

Každé měření bylo provedeno na jiné cestě v normálním provozu. Proto podmínky byly dost nedefinované. Tento den však nefoukalo. Cílem bylo jet určité úseky s pomocí tempomatu (tedy konstantní rychlostí).

Legenda ke grafům

  • První graf je graf groundspeed z GPS X naměřený tlak z differencionálního senzoru.

  • Druhý graf zobrazuje průběh měření. Modrý graf (levý sloupec) je GPS v km/h, Světle červený graf (pravý sloupec) je rozdíl tlaku v Pa.

NACA0040, d=20

image

image

NACA0045, d=20

image

image

Záznamy z grafů v tomto issue:

TFSLOT_TEST_20201102.zip

Originally posted by @roman-dvorak in ThunderFly-aerospace/TF-G2#16 (comment)

Rozlišení modelu

Aerodynamický profil NACA má zřejmě nastaveno malé rozlišení, neboť jsou na vytištěném modelu viditelné zuby.

Vytvořit referenční porovnání vůči pitot tube za nízkých rychlostí

Testovací měření by bylo potřeba zpracovat do podoby, kdy vznikne exakní srovnání vůči pitotce. Zejména za nízkých rychlostí. Následně by se tím mělo reagovat na diskusi probíhající zde: https://discuss.px4.io/t/rpm-to-airspeed-sensor/21362

160098621_1912145258932944_3908423916671994544_n

Předpokladem je dokončení issue #1 Je ale možné, že bude potřeba za účelem vytvoření takového grafu trochu změnit model, aby se zvětšila citlivost za nízkých rychlostí.

Tvrzení o lepším měření malých rychlostí venturiho trubicí se opírá o matematický popis obou principů:

image

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.