Inclinomètre pour moto : temps réel pour un dispostif embarqué

En effet, lorsqu’une moto tourne, il faut imaginer l’équilibre entre deux forces : les forces centrifuges qui ont tendance à faire pivoter la moto vers l’extérieur du virage et la pesanteur. C’est la pesanteur qui compense les forces centrifuges et qui permet de rester à l’équilibre lorsque on négocie un virage.

Plus on prend de l’angle, plus le moment généré par la force de pesanteur et le bras de levier, constitué par la projection du vecteur entre le centre de gravité et le point de contact de la moto sur le sol, augmente et s’oppose au moment de basculement généré par les forces centrifuges.

Les forces centrifuges, elles, augmentent avec le carré de la vitesse. Alors plus on tourne vite, plus il faut pencher.

Mais il y a une limite : si on penche trop, on tombe ! Soit la surface de contact entre le pneu et le sol devient trop faible, soit la moto rentre en contact avec le sol (c’est particulièrement vrai pour les motos ayant une faible garde au sol).

Ça explique le contexte et pourquoi il est plutôt intéressant de disposer de cette mesure d’inclinaison…

La problématique pour cette mesure

Ce dispositif utilise des gyroscopes et des accéléromètres MEMS pour mesurer l’inclinaison de la moto. En réalité ce n’est pas une mesure aussi triviale qu’il y parait.

En effet l’inclinaison d’un dispositif équipé d’accéléromètre est souvent réalisée en utilisant la lecture sur l’accéléromètre de la pesanteur terrestre, qui indique la verticale descendante. Un téléphone, une tablette, fonctionnent sur ce principe pour orienter l’écran en fonction de la manière dont on tient l’objet. Cette technique est très simple et fonctionne bien dès lors que l’objet ne se déplace pas ou en tout cas n’est pas sujet à des effets dynamiques importants.

Comme on l’a vu, lorsqu’une moto tourne elle est soumise à deux accélérations : la pesanteur terrestre et l’accélération centrifuge. Dans ces conditions on ne peut plus relier la lecture de l’accélération à l’identification de g !

Il faut donc trouver une astuce pour mesurer l’inclinaison de manière robuste.

Comment ça marche ?

Le système mesure l'inclinaison en intégrant les taux de rotation fournis par les gyroscopes. C’est une bonne idée de procéder ainsi car la mesure des gyroscopes MEMS est peu sensible à l’accélération (j’ai détaillé dans un précédent billet le principe de mesure associé au gyroscope MEMS : https://selvasystems.net/entre-zeptofarads-et-fractions-dangstroms-comment-en-deduire-une-mesure-utile-). Cependant, les gyroscopes seuls ne suffisent pas car ce sont des capteurs qui dérivent avec le temps, surtout en présence de vibrations et d'accélérations.

L’astuce consiste à utiliser les informations des gyroscopes ET des accéléromètres. Lorsque la moto est stable (pas d'accélération ni de virage, inclinaison proche de 0°), un filtre complémentaire utilise les données des accéléromètres pour recalibrer la position verticale. Cela assure une mesure fiable sur le long terme en permettant de s’affranchir du biais des gyroscope.

Fusion des Données avec un Filtre de Kalman

Concrètement un filtre de Kalman fusionne les données des deux gyroscopes. Le vecteur d'état comprend le taux de rotation et les biais de chaque capteur, ce qui permet de réduire les erreurs et de compenser les dérives. Lorsque les conditions sont réunies, les valeurs d’inclinaison sont remis à jour avec les informations issues des accéléromètres.

Démonstration

Je n’ai malheureusement pas pu procéder à un test sur moto car ma monture n’a pas encore de contrôle technique, les pneus sont foutus, et l'hiver est là. C'est un vieux trail, un Dominator (nom japonais des années 90.....) de 34 ans.

Alors je ne testerai pas le dispositif en conditions réelles tout de suite. Je le ferai certainement au printemps prochain et je ferai un petit compte rendu à cette occasion.

Voici une vidéo de démonstration. C'est du temps réel : la valeur affichée est réactualisée toutes les 40 ms. On voit sur la photo que même en secouant l'inclinomètre, c'est à dire en lui faisant vivre des accélérations parasites, la mesure reste robuste.

Vous trouverez des détails techniques sur la réalisation du dispositif sur mon portfolio : https://selvasystems.net/systemes-embarques-et-traitement-du-signal.