Xác định chết với gia tốc kế & con quay hồi chuyển. Khả thi?

Tôi có một gia tốc kế 3 trục và một con quay hồi chuyển 3 trục. Tôi đã được giao nhiệm vụ phát triển một hệ thống tính toán chết bằng phần cứng này.

Về cơ bản những gì cần thiết là để tôi phát triển một số mã để theo dõi vị trí trong không gian 3d của bảng trong thời gian thực. Vì vậy, nếu tôi bắt đầu với bảng trên bàn và nâng nó lên 1m, tôi sẽ có thể thấy chuyển động đó trên màn hình. Xoay cũng cần phải được tính đến, vì vậy nếu tôi lật bảng lên một nửa trong cùng một chuyển động, nó vẫn sẽ hiển thị kết quả tăng lên 1m như nhau. Điều tương tự cũng sẽ giữ cho bất kỳ chuyển động phức tạp trong khoảng thời gian vài giây.

Bỏ qua các phép toán cần thiết để tính toán và xoay vectơ, v.v., điều này thậm chí có thể với một thiết bị giá rẻ như vậy không? Theo như tôi có thể nói, tôi sẽ không thể loại bỏ trọng lực với độ chính xác 100%, điều đó có nghĩa là góc của tôi so với mặt đất sẽ bị tắt, điều đó có nghĩa là các vectơ quay của tôi sẽ bị tắt, dẫn đến việc đo vị trí không chính xác.

Tôi cũng có tiếng ồn từ gia tốc kế và độ lệch con quay hồi chuyển.

Điều này có thể được thực hiện?

Tất nhiên, câu trả lời và nhận xét bạn nhận được là tuyệt vời, nhưng tôi có thể thêm một chút màu sắc.

Để biết giá trị của nó, hệ thống cảm biến của chúng tôi sử dụng nhiều công cụ tương tự và không phải lúc nào cũng có câu trả lời đúng! Chúng ta có gia tốc kế 3D (các cơ quan tai) và "con quay" 3D (vận tốc góc, kênh bán nguyệt), nhưng chúng ta phải chịu đủ loại ảo ảnh khi hệ thống không thể có được "câu trả lời" đúng, như ảo ảnh thang máy và ảo ảnh oculogravic. Thông thường những thất bại này xảy ra trong quá trình tăng tốc tuyến tính tần số thấp, rất khó phân biệt với trọng lực. Đã có lúc các phi công lặn xuống biển trong quá trình cất cánh máy bay trên tàu sân bay vì nhận thức mạnh mẽ về độ cao do sự tăng tốc tần số thấp liên quan đến vụ phóng, cho đến khi các giao thức huấn luyện dạy họ bỏ qua những nhận thức đó.

Cấp, các cảm biến sinh lý có một số mức cắt và tần số nhiễu khác nhau so với cảm biến MEMS, nhưng chúng ta cũng có một mạng lưới thần kinh khổng lồ ném vào vấn đề - mặc dù rất ít trong cách áp lực tiến hóa để giải quyết vấn đề chính xác ở các cực tần số thấp này, miễn là phóng máy phóng là khá hiếm ;-).

Tuy nhiên, hãy hình dung vấn đề "tính toán chết" thông thường này mà nhiều người đã trải qua và tôi nghĩ bạn sẽ thấy vấn đề này diễn ra như thế nào đối với thế giới MEMS. Bạn lên một chiếc máy bay phản lực, cất cánh ở Bắc Mỹ, tăng tốc đến tốc độ bay, vượt đại dương, giảm tốc và hạ cánh ở châu Âu. Ngay cả khi loại bỏ sự mơ hồ dịch nghiêng khỏi vấn đề và giả sử xoay vòng bằng 0, sẽ có rất ít hy vọng về việc thực hiện tích hợp kép các cấu hình gia tốc mang lại cấu hình vị trí ở bất kỳ đâu đủ chính xác để nói với bạn rằng bạn đã đến Châu Âu . Ngay cả khi bạn có một gói con quay hồi chuyển / gia tốc 6 trục rất chính xác ngồi trong lòng bạn trong suốt chuyến đi, điều đó cũng sẽ có vấn đề.

Vì vậy, đó là một cực đoan. Có nhiều bằng chứng cho thấy rằng đối với các hành vi hàng ngày, động vật sử dụng một giả định đơn giản rằng gia tốc tần số thấp được phát hiện có thể là do định hướng lại đối với trọng lực. Tất nhiên, một sự kết hợp giữa con quay và gia tốc kế có đáp ứng tần số rộng hơn tai trong của chúng ta có thể giải quyết vấn đề tốt hơn nhiều, tất nhiên, nhưng vẫn sẽ có vấn đề ở mức cực đoan do tiếng ồn sàn, ngưỡng và như vậy.

Vì vậy, đối với các kỷ nguyên ngắn với gia tốc không tầm thường, việc tính toán chết với dụng cụ phù hợp không phải là vấn đề quá tệ. Về lâu dài, với gia tốc nhỏ và gia tốc tần số thấp, việc tính toán chết là một vấn đề lớn. Đối với bất kỳ tình huống cụ thể nào, bạn cần tìm ra vấn đề cụ thể của bạn nằm ở đâu và vấn đề chính xác của bạn là gì để xác định xem điều tốt nhất bạn có thể làm là đủ tốt hay không. Chúng tôi gọi đó là quá trình kỹ thuật.

Các vấn đề chính với tính toán chết mà tôi tìm thấy trong khi thực hiện một dự án thiết kế cao cấp tương tự như của bạn là một gia tốc kế chỉ đo gia tốc. Bạn phải tích hợp một lần để có vận tốc cộng với hằng số C. Sau đó, bạn phải tích hợp lại để có được vị trí + Cx + D. Điều đó có nghĩa là một khi bạn tính toán vị trí từ dữ liệu của máy gia tốc, bạn kết thúc bằng một giá trị bù, nhưng bạn cũng có một lỗi phát triển tuyến tính theo thời gian. Đối với cảm biến của MEM mà tôi đã sử dụng, trong vòng 1 giây, nó tự tính toán cách xa thực tế của nó ít nhất một mét. Để điều này có ích, bạn thường phải tìm cách loại bỏ các lỗi rất thường xuyên để tránh sự tích tụ lỗi. Một số dự án có thể làm điều này, nhưng nhiều dự án thì không.

Gia tốc kế tạo ra một vectơ trọng lực tốt, không tăng lỗi theo thời gian và la bàn điện tử đưa ra định hướng mà không tích lũy lỗi, nhưng nói chung, vấn đề tính toán chết chóc đã không được giải quyết bằng hàng tấn tiền của hải quân dành cho hàng tấn cảm biến trên tàu . Chúng tốt hơn những gì bạn có thể làm, nhưng lần cuối cùng tôi đọc, chúng vẫn thấy mình bị tắt 1km khi đi 1000km. Điều đó thực sự khá tốt cho việc tính toán chết, nhưng không có thiết bị của họ, bạn sẽ không thể đạt được bất cứ điều gì gần với điều đó.

Bạn cũng sẽ có sự thiên vị trong gia tốc kế và tiếng ồn trong con quay để đối phó là tốt.

Và trọng lực không nên đưa ra sai số trong các phép đo góc; ngược lại, vectơ trọng lực cung cấp một "tham chiếu tuyệt đối" giúp bạn loại bỏ sai lệch tích lũy của các góc "cao độ" và "cuộn".

Có, những gì bạn muốn làm là có thể, nhưng hiệu suất kém của các thiết bị MEMS chi phí thấp có nghĩa là các lỗi sẽ tích lũy nhanh chóng - cả thay đổi sai lệch và "bước đi ngẫu nhiên" được tạo ra bởi tiếng ồn (trong cả gia tốc kế và con quay tốc độ) sẽ khiến kết quả rời khỏi thực tế trong vòng vài giây hoặc vài phút.

Để khắc phục điều này, bạn cần kết hợp thêm các cảm biến vào hệ thống của mình mà không mắc phải các loại lỗi này. Như tôi đã đề cập ở trên, sử dụng góc vectơ trọng lực là một cách để khắc phục một số lỗi con quay hồi chuyển, nhưng bạn cần lưu ý khi bạn có một phép đo trọng lực chính xác (các hệ thống không được tăng tốc) trước khi bạn có thể sử dụng nó

Một cách khác để điều chỉnh độ lệch góc là kết hợp từ kế để đo từ trường của Trái đất. Từ kế có sai số tương đối lớn, nhưng chúng không bị trôi dạt trong thời gian dài.

Sửa các lỗi vị trí được tạo bởi các thành phần trôi của các số đọc gia tốc yêu cầu một tham chiếu vị trí tuyệt đối của một số loại. GPS thường được sử dụng (khi có sẵn), nhưng bạn cũng có thể sử dụng các cảm biến khác, chẳng hạn như áp kế (cho độ cao), đo đường (nếu bạn có bánh xe trên mặt đất), cảm biến siêu âm hoặc hồng ngoại hoặc thậm chí là cảm biến hình ảnh.

Bất kể kết hợp cảm biến nào bạn sử dụng, tất cả dữ liệu này cần được "hợp nhất" thành một mô hình phần mềm tự ổn định của trạng thái hệ thống, bao gồm không chỉ vị trí và thái độ hiện tại, mà còn ước tính về độ lệch hiện tại , hệ số tỷ lệ và mức độ nhiễu của chính các cảm biến. Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng bộ lọc Kalman, có thể được hiển thị để cung cấp ước tính "tối ưu" (nghĩa là ước tính khả dụng tốt nhất) của trạng thái hệ thống cho một bộ đọc cảm biến nhất định.

Câu trả lời ngắn gọn là "không chính xác". Câu trả lời dài là bạn có thể hình thành các câu như "Đưa ra các bài đọc con quay hồi chuyển của tôi, tôi tin tưởng 95% rằng thiết bị đã được xoay trong khoảng từ 28 độ đến 32 độ kể từ lần đọc cuối cùng của tôi".

Các phương trình vi phân "nhiễu" này thường có tên là "phương trình vi phân ngẫu nhiên" trong đó nhiễu được coi là nhiễu trắng được tạo ra thông qua bước đi ngẫu nhiên. Toán học có thể được khái quát cho các tình huống khác trong đó tiếng ồn không phải là từ một bước đi ngẫu nhiên. Trong mọi trường hợp cụ thể, tiếng ồn sẽ có phân phối có thể được xác định bằng thực nghiệm, các tham số sẽ phụ thuộc vào thiết bị và ứng dụng cụ thể của bạn. Do tích lũy tiếng ồn, bất kể bạn làm gì để có được ước tính tốt trong khoảng thời gian tương đối dài, bạn sẽ luôn cần phải hiệu chỉnh định kỳ đến một vị trí đã biết. Ví dụ về các tài liệu tham khảo cố định là căn cứ nhà, đọc la bàn và trọng lực.

Nếu bạn quyết định theo đuổi con đường này, bạn phải quyết định một vài điều:

• Một mức độ chấp nhận được của lỗi là gì? Bạn có muốn tự tin 95% nó trong vòng một độ sau 2 giây hay bạn muốn tự tin 80% rằng nó ở trong 5 độ sau 2 giây?

• Lấy một số bài đọc từ con quay hồi chuyển / gia tốc kế của bạn. Điều này có thể được sử dụng để tính toán phân bố theo kinh nghiệm của tiếng ồn ước tính tiếng ồn thực. Sử dụng điều này để giải phương trình vi phân nhiễu và tính khoảng tin cậy của bạn.

• Từ những điều trên, cần phải rõ ràng độ chính xác đọc (phương sai) từ bảng dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến giải pháp cho phương trình vi phân nhiễu của bạn. Nó cũng sẽ rõ ràng làm thế nào nó ảnh hưởng đến khoảng tin cậy của bạn.

• Chọn một thiết bị có thông số chấp nhận được để bạn có được khoảng tin cậy bạn muốn trong bước đầu tiên. Bạn có thể thấy các thông số chính xác của thiết bị bạn muốn / không phù hợp với những gì có sẵn và / hoặc ngân sách của bạn. Mặt khác, bạn có thể ngạc nhiên với kết quả bạn nhận được cho các thiết bị rẻ hơn.