5. Raspberry Pi - 空飄氣球實驗

   此次專題的實驗目的為記錄大氣的氣壓、高度、溫度、濕度、高空影像以及GPS軌跡,應用P-HAB ( High-Altitude Balloon)擴充版,將氣壓計(BMP085),溼度計(DHT22D)、溫度感測器(DS18B20)全部整合在一起,並採用氦氣球做為升空的動力來源。

1.Raspberry Pi 控制板配置



這塊P-HAB好處是將所有針腳都做個統整,以方便接線。

2.程式撰寫

  程式的部分原廠有提供,但是執行起來非常lag,很難固定間隔做紀錄,於是我們自己另外寫。由於我們是定點施放,GPS訊號的部份我們暫時沒有做處理,單純紀錄載具內部溫度、氣壓、高度、載具外部溫度與濕度


3.氣球、氦氣鋼瓶選用

市面上,我們搜尋到以下幾種規格的大型橡膠氣球,由氣球充氣後最大的直徑,大致計算它的體積,進而推算它的浮力,也就是所能承載的重量。


  (1) 氣球浮力計算方式
舉 36 吋氣球為例,充氣後最大直徑為 80cm,依球型體積公式計算,V = π × (直徑)3 ÷ 6 = π × 803 ÷6 = 268083 (cm3 ) = 268 (L)
大氣中含氧和氮氣各約占 20% 與 80%,所以:
空氣分子量 M = 32 × 0.2 + 28 × 0.8 = 29
氦氣的分子量為 4,所以比重 = 4 / 29
空氣密度 DAir = 1.293 (g/L)
氦氣密度 DHe = 1.293 × 4 / 29 = 0.1783 (g/L)
浮力 B = DAir × V
氦氣重量 W = DHe × V
淨浮力F = B – W = ( DAir  –  DHe ) × V = ( 1.293 - 0.1783 ) × 268 = 299 (g)
所以36吋的氣球能夠承載約299克的重量。

  (2) 鋼瓶容積計算方式
知道了氣球的體積後,我們還需要了解充一個那麼大的氣球,大概需要用掉多少量的氦氣,才能知道要買多大的氦氣鋼瓶,透過以下簡易計算即可得知:
已知一大氣壓力約為1.033 kg/cm2,若灌氦氣的壓力為70 kg/cm2,則:
氦氣鋼瓶容積(L) = 氣球體積 (L) × 1.033 ÷ 70
所以若是 36吋 的氣球,我們需要 268 × 1.033 ÷ 70 = 4 公升的氦氣鋼瓶,方能將氣球充飽。
在選擇氦氣鋼瓶容積時,不要選擇太剛好,因為在灌氣的過程中,難免會損失一些氦氣,且以上的計算也只是大略估計,一定會有誤差。

  本次實驗,我們採用436吋大型橡膠氣球,氦氣鋼瓶容積採用20 L




4.載具設計

  我們原本是用塑膠瓶子剖半,但後來發現這樣如果硬體上有些變更的話會不方便更動,因此後來找了一個小紙箱,在上面挖槽露出感測器。
外部感測器部分為溫度感測器與溫濕度計

 攝影機則在紙箱下面開孔,擷取空拍影像

  載具總重量為330.03克



5.施放過程

施放的過程全程用手機操控,一台手機負責開wifi基地台,Raspberry Pi與另一台手機同時連wifi基地台,如此一來便建立一個區網,就能使用手機軟體VNC遠端操控Raspberry Pi。

我們共施放了兩次,第一次是用三顆氣球,發現浮力到一定高度後減少很多,後來在加入第四顆,才越放越高。


此為手機畫面,可以及時的看到目前載具上的溫度、高度、氣壓等詳細資訊





我們放的還蠻高的,之後數據顯示大約放了有100多公尺高,因為不是垂直上升,天空氣流還蠻不穩定的,風箏線還一度卡在樹上,還好最後有解開。


6.數據結果

  氣壓計(bmp085)紀錄1.溫度 2.氣壓值(hPa) 3.由氣壓推算高度值,DS18B20只負責記錄載具外溫度,濕度計(DHT22D)紀錄外部溫度及外部濕度

氣壓計(bmp085)與DS18B20數據整理圖表如下

(點圖可放大)


濕度計(DHT22D)數據整理圖表如下


(點圖可放大)

  因為BMP085這塊氣壓計也有紀錄溫度的功能,但是氣壓計若是放在外部,則容易受到風吹進而影響到氣壓的讀值,因此放在載具內部,而載具內部有行動電源發熱,所以溫度會稍微偏高

  溼度計跟DS18B20則是放在載具外,但也可能會受到太陽照射而溫度偏高

高空拍照的影像如下





7.結論

經過這次的小型熱氣球實驗,學到了不少東西,也非常有趣,雖然國外的玩法是直接放任自由飛行,在由別人撿回檢查數據結果,在台灣我們只能原地施放,若是像國外這樣的玩法,應該撿不回來了,四周環海,說不定還飛到大陸去,而且礙於航空法規,也有法律責任。

  得到的數據結果大概只有氣壓值是值得參考的,溫度因為太陽或是內部行動電源發熱而受影響,跟高度曲線並沒有一定的相關性,空拍影像則還蠻清晰的,只是官方攝影機的鏡頭沒有廣角,雖然氣球放得很高,擷取的空拍影像沒有非常的寬廣,總而言之,這次將很多感測器一次應用,也算是做了一次完整的整合。
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