The Hemispherical Resonating Gyroscope (HRG) is an inertial sensor, flagship of Safran’s industry. When exiting the assembly line, it has its own physical flaws. In order to identify and correct them, operators perform several tests on the sensor: this process corresponds to the calibration step of the sensors. The latter is done by a Matlab calibration bench, which allows to calculate compensation polynomial functions, which are then included in the algorithms of the sensor’s implementation card. However, the link between the calculated functions and the sensor’s flaws is not obvious and therefore, it is impossible to check their truthfulness without further verification. In this document, an interfacing method between a calibration bench and a virtual HRG, modeled in Simulink, has been described. After presenting the sensor’s capabilities, several interfacing methods are discussed, before keeping the more dynamical one, based on object oriented programming and the implementation of a time continuity between Simulink data recordings. Such interfacing allows for the simulation of the behavior of a gyroscope during calibration, and the comparison of these results to the ones obtained on real sensors. This comparison highlighted a certain consistency between the results and also several flaws caused by the interfacing. Particularly, the fact that the signal discretization has a significant impact on the errors. Moreover, one can notice that the simulation time is significantly longer than the calibration time and suggests that the interfacing time may require optimization of its efficiency. / HRG är en tröghetssensor som är flaggskeppet inom Safrans industri. När sensorn lämnar monteringslinjen är den inte felfri. För att identifiera och kompensera för dessa fel utför operatörerna flera tester på sensorn, i flera olika kalibreringssteg. De senare görs med hjälp av en Matlab-kalibreringsbänk, som gör det möjligt att beräkna kompensationspolynomfunktioner, som sedan implementeras i algoritmerna på sensorns implementeringskort. Kopplingen mellan de beräknade funktionerna och sensorns fel är dock inte uppenbar och därför är det omöjligt att kontrollera deras noggrannhet utan ytterligare kontroller. I detta dokument beskrivs en gränssnittsmetod mellan en kalibreringsbänk och en virtuell HRG, modellerad i Simulink. Efter att ha presenterat sensorns funktion har flera gränssnittsmetoder studerats, innan man valde den mer dynamiska, baserad på objektorienterad programmering och implementeringen av en tidskontinuitet mellan Simulinkdatainspelningar. Ett sådant gränssnitt gjorde det möjligt att få vissa resultat som simulerar gyroskopets beteende under en kalibrering och att jämföra dessa resultat med dem som erhållits på verkliga sensorer. Jämförelsen visade på en viss överensstämmelse mellan resultaten, men också på flera brister som orsakats av gränssnittet. I synnerhet det faktum att signaldiskretiseringen har en betydande inverkan på felen. Dessutom kan man notera att simuleringstiden är mycket längre än kalibreringstiden och leder till tanken att det finns sätt att förbättra gränssnittet för att göra det mer tidseffektivt.

På avdelningen Medicinsk Teknik-Forskning och Utveckling på Norrlands Universitetssjukhus (MT-FoU) pågår en utveckling av ett rörelsemätsystem (MoLab) som syftar till att ge kvantitativa data från individer med nedsatt rörelsefunktion. Denna information kan fungera som underlag för behandling och användas för att utvärdera uppföljning av behandlingar. Mätsystemet begränsas idag av att det är beroende av en accesspunkt med tillhörande lokalt nätverk för att föra över data till insamlingsdator via TCP/IP-protokollet.   Examensarbetet syftar till att öka mätsystemets mobilitet genom att inkludera en portabel och trådlös mätlösning utan krav på stationär accesspunkt och insamlingsdator vid insamlingstillfället. Med ett mer mobilt mätsystem kan data inhämtas från individer i dennes autentiska och vardagliga miljö.   En lokal lagringsyta har kopplats till sensorenheterna och användargränssnittet utgörs istället av en fjärrkontroll, som startar och stoppar mätningar. Fjärrkontrollen fungerar också som en accesspunkt som sensorenheterna ansluter till och som vidarebefordrar start- och stoppsignaler via UDP-broadcast från fjärrkontroll till alla uppkopplade sensorenheter. Vid given stoppsignal överförs sensordata till fjärrkontrollen för efterföljande lagring på dess interna minneskort. Det är viktigt att mätningarna sker synkront mellan sensorenheterna, där startsynkroniseringen kan kvantifieras som tidsdifferensen mellan sensorenheternas mätstart.  Med metoden som föreslås i detta arbete, hamnar startsynkroniseringen väl under ett väldefinierat tröskelvärde på 2 ms som också fanns implementerat i MoLab och är därför en tänkbar metod för att utöka mobiliteten för MoLab. / The department of Biomedical Engineering Research and Development at University Hospital (MT-FoU) is developing a motion measurement system (MoLab) that aims to provide quantitative data from individuals with impaired mobility. This information can serve as a basis for treatments and used to evaluate follow-up of treatments. The measuring system is today limited by the fact that it is dependent on an access point and associated local network to communicate data to an evaluation computer via the TCP/IP protocol. This is a bachelor thesis that aims to give this measuring system greater freedom to measure without dependence of a stationary access point and evaluation computer. With a more mobile system, data can be obtained in a more authentic and everyday environment for the individuals to be measured.  An internal memory has been connected to the inertial sensor devices, and the user interface is instead a remote control, which starts and stops measurements. The remote-control acts as the access point which the sensor devices connects to and start and stop signals are transmitted via UDP broadcast from the remote-control to the sensor devices. In case of a given stop signal, sensor data is transferred to the internal memory of the remote control. It is important that the measurements take place synchronously where the synchronization can be quantified as the time difference between the sensor devices at the measurement start. With this method, start synchronization ends up well below a well-defined threshold value of 2 ms that was also implemented in MoLab, giving it greater mobility.

This project explores the possibility to stabilize a hand held serving-tray using a micro-controller, two servomotors and an inertial measurement unit (IMU). It is heavily focused on control theory, specifically using a PID controller. Stabilization of an object using a PID controller have many applications such as drones, camera stabilizers and flight simulators. The report covers the theory necessary to construct a self stabilizing platform and describes involving components in the prototype and how they cooperate. With the gyroscopes and accelerometers involved in the IMU it is possible to determine orientation and rotation of the tray. The construction enables rotation about the x-axis (roll) and y-axis (pitch) but not the z-axis (yaw). The readings from the gyroscopes and the accelerometers are combined and filtered through a complementary filter to estimate the rotations. The servomotors compensate disturbance in keeping the platform horizontal through PID regulation. The PID constants are tuned through tilting the platform at a specific angle and plotting the step response in MATLAB. / Detta projekt utforskar möjligheten att stabilisera en handhållen serveringsbricka med hjälp av en mikrokontroller, två servomotorer och en tröghetssensor (IMU). Projektet lägger mycket fokus på reglerteknik, specifikt att använda en PID-regulator. Stabilisering genom PID-reglering är användbart i många olika produkter, exempelvis drönare, kamerastabiliserare och flygsimulatorer. Rapporten täcker relevant teori för att konstruera en självstabiliserande plattform och beskriver ingående komponenter i prototypen samt hur de samverkar. Med gyroskopen och accelerometrarna som finns i IMU:n är det möjligt att uppskatta position och rotation för ett objekt. Konstruktionen tillåter rotation kring x-axeln (roll) och y-axeln (pitch) men inte zaxeln (yaw). Mätningarna från gyroskopen och accelerometrarna kombineras och filtreras med hjälp av ett s.k. complementary filter för att uppskatta rotationen av objektet. Servomotorerna används i sin tur till att hålla plattan horisontell genom att kompensera störningar från omgivningen. Detta görs genom PID-reglering. Konstanterna i PID-regulatorn är framtagna genom tester där plattformen lutas ett bestämt antal grader och stegsvaret plottas i MATLAB.