Attitude Sensing and Control of a Stratospheric Ballon Platform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question yet to be answered is how fast the universe is expanding. In order to answer this exciting question physicists must be able to accurately determine the magnitude of various astronomical objects, such as stars and supernovae. In order to precisely calibrate the magnitudes of such objects, ground-based astronomical observatories are relied on. However, the observatories must be calibrated before use. To calibrate aground-based observatory, a known microwave source is pointed at the observatory from far away. The purpose of this paper is to outline how the McGill University High Altitude Balloon (McHAB) team intend to use a high-altitude balloon to carry the required light source to altitudes of 15km to 20km. The main challenge, and the novelty of this work, is the design, construction, and implementation of a low-cost attitude control and estimation system that will enable pointing of the microwave source at ground-based observatories. The McHAB team has designed an attitude control system to point a payload to within an accuracy of ±1◦. This platform will be actuated using a single reaction wheel that will control the platform yaw angle. A reaction wheel is chosen due to its simplicity. A PID controller is used to control the reaction wheel, and hence point the scientific payload. A difficult challenge is accurately estimating the attitude of the platform. A rotation-matrix-based complementary filter will be used to fuse accelerometer, gyroscope, and magnetometer measurements from an onboard inertial measurement unit. Hardware consists of an inertial measurement unit containing a 16MHz ATmega328 microcontroller for data acquisition and a single-board computer, the Raspberry Pi, containing a 700MHz ARMv6 processor for data processing and control. The first flight of the system is documented in this paper.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle