是否存在矿藏? 无人直升机、Tower卡与面向Microcontrollers 10的CodeWarrior(转载)

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作者：Erich Styger

飞思卡尔芯片、主板、工具和软件如何加速设计? 如何利用灵活的飞思卡尔塔式系统提升硬件和软件设计? 如何在不到一小时的时间内开发复杂的软件，并将其配置在原型设计环境下运行? 如何实现创新? 软件和芯片如何满足应用科学的实际需求? 请阅读本文。

创新源于将现有技术与新的、未曾尝试过的配置相结合。无人机系统(UAS)采用飞思卡尔芯片和工具配置磁通传感器为此提供了很好的实例。如果能够测量磁场并正确过滤和处理数据，您可以掌握许多情况：发现隐藏的远古地层结构，或确定地下是否存在金属和矿产。不过，如果地形不平或有大量障碍物时，大面积扫描相当耗时并且十分困难。

进入无人直升机时代。

磁通传感器的出现已经有一段时间了，高级模拟/数字转换器提高了这种传感器的精度。这一技术应用于UAS领域实现重大突破。近年来，无人机有效载荷显著提高，导航和控制环路技术也取得了长足进步。

我与瑞士卢塞恩大学Christoph Eck教授进行了交流。他拥有一家公司 Aeroscout。Aeroscout开发无人直升机，最大起飞重量(MTOW) 80 kg。UAS为大量有趣项目的研发提供了出色平台。



图1: Aeroscout公司开发的Scout B1-100无人直升机，重量46 kg，有效载荷18 kg，燃料10公升，飞行时间90分钟。

下面从技术角度简要介绍这个项目。UAS配有X/Y/Z (三轴)磁场传感器。为减小直升机本身噪声的影响，传感器安装在直升机下面扫描地面。传感器数据由内置微控制器进行处理。数据以FAT32文件系统格式保存在SD卡中，便于输入附加工具在主计算机上进行后期处理。在高频度扫描过程中，采用高分辨率A/D转换器测量磁场。采集的数据必须在主计算机上进行再处理，并且必须减去正常地面磁场。



图2: UAS在航空磁测调查中自主飞行。

结合多个高精度传感器的磁场数据和GPS与Gyro信息可以给出磁场图。通过这个磁场图和位置信息，您可以了解其他方法看不到的地层结构。

所有数据的收集、组合和处理需要采用嵌入式计算。第一次开发的基础系统未达到理想水平。

我们采用多种飞思卡尔塔式系统卡开发了原型系统设计：TWR-MCF51CN128 CPU卡、TWR-MEM卡、TWR-SERIAL卡TWR-Elevator卡和TWR-PROTO。



图3: 采用Tower卡和GPS/Gyro模块设计的第一种原型系统

在检验了软硬件基本工作原理后，我们在这所大学开发了专用PCB，装有TWR-MCF51CN128卡，以及所有必要的连接器和其他组件。TWR卡显著加快了系统设计速度并降低了成本。Tower卡具有经济高效的普适性，便于用来开发原型或最终系统。同时，ColdFire 32-bit V1内核具有足够的处理能力。



图4: 采用TWR-MCF51CN128卡开发的第二种原型硬件



图5: 最终硬件带有适配器卡减小了硬件尺寸，可集成到飞行盒中

我们采用面向Microcontrollers 10的CodeWarrior作为开发工具，这种基于Eclipse技术的工具便于利用版本控制支持集成，并已经过验证成功地应用于卢塞恩大学。项目采用Processor Expert技术，并且可以重用为其他项目开发的嵌入式组件–这是采用CodeWarrior工具的另一个原因。MCF51CN128 CPU采用开源FreeRTOS操作系统。收集GPS和Gyro两个系统的位置和GPS时间信息：时间同步信号供UAS导航系统使用，另一惯性测量单元用于跟踪传感器位置。



图6:MAGNETO项目和工作空间采用面向的MCU的CodeWarrior

选用Processor Expert嵌入式组件是这个项目的关键。CodeWarrior项目添加Processor Expert组件、生成代码并将其下 载到主板上十分方便。从而有助于减少设计时间并加快迭代周期，如果软件需要变更的话。采用Processor Expert，完成第一种原型版软件设计的时间不到一小时。



图7: Processor Expert嵌入式组件

由软硬件组成的原型系统仍在进行测试。另一项采用UAV的现场测试计划在未来几周进行。其他组件，如用于文件操作的壳组件，用于外部A/D转换器的低电平驱动器等，也将移植为Processor Expert嵌入式组件。

这个项目还取得了另一个令人极为兴奋的结果。我们将成为今后开发10.1软件的测试点，并使用预发布的10.1版面向MCU的CodeWarrior 10.1工具。开发组通过这个项目显著提高了CodeWarrior开发环境的可用性和可靠性。我们将开发其他项目，在测试开发阶段，利用面向MCU的CodeWarrior开发实际产品。

最后，这个令人激动的自动无人机航测项目实现了采用飞思卡尔硬件，通过远程磁通传感器收集数据，基于飞思卡尔工具利用可重用软件组件和开源软件处理数据，并与开发工程师合作优化了CodeWarrior工具。这是一个真正实现共赢的合作项目。

感谢Mobile Geophysical Technologies的Stoll博士和瑞士Aeroscout公司Christoph Eck教授及UAVpicture：© Aeroscout GmbH

本文由Erich Styger撰写，发布于 2010 年 10 月 19 日  8:39 am。

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为爱燃烧

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