Gia tốc kép lỗi tích hợp

Tôi muốn sử dụng gia tốc kế hoặc IMU để đo tốc độ và độ dịch chuyển trong khoảng thời gian khoảng 1 phút hoặc 400m. Từ câu trả lời này tôi đã tìm thấy tại stackoverflow, lỗi lan truyền với tốc độ $t^2$ (không xem xét vòng quay), vì vậy $60^2 = 3600$ .

Mật độ tiếng ồn của gia tốc kế ADXL335 là khoảng , vì vậy @ 500Hz chúng tôi nhận được $200 μg / \sqrt{Hz}$

\frac{200}{\sqrt{500}} = 87.67 μ g (o r 87.67 \times 10^{- 6} m / s^{2})

$\dfrac{200}{\sqrt{500}} = 87.67 μg\ (\mathrm{or}\ \ 87.67 \times 10^{-6} m/s^2)$

Nhận được lỗi trong 60 giây: . $87.67 \times 10^{-6} \times 3600 = 0.32m$

Điều này có vẻ lạc quan đáng ngờ, Tôi có đúng không, hay tôi đang làm những phép tính xấu?

— Rô Lima
nguồn

Bạn đã quên lấy căn bậc hai của 500Hz. và 1e-6 g KHÔNG phải là 1e-6 m / s ^ 2. g bằng 9,81 m / s ^ 2.

— Blup1980

Hơn một năm sau, bạn đã tạo ra bất kỳ kết quả đầy hứa hẹn nào hay nó đã quyết định rằng đây là một việc vặt? Nếu vậy tôi cũng đang làm việc vặt ...

— Jacksonkr

@Jacksonkr Tôi đã từ bỏ ý tưởng và vừa mới quay lại với nó. Hiện tại tôi chỉ sử dụng gia tốc kế cho các phép đo đơn giản như phát hiện xem một người đang hoạt động hay không hoạt động, gia tốc của puch hoặc đá và đếm số bước của ai đó. Tôi sẽ cho bạn biết nếu tôi tìm cách nào đó để biết tốc độ hoặc sự dịch chuyển. Bây giờ với công việc gần nhất tôi có thể tìm thấy, mở ra cho công chúng, là cái này, sử dụng IMU, thuật toán hợp nhất cảm biến và sửa lỗi trôi tích phân mỗi khi chân chạm đất (v = 0m / s): x-io. co.uk/gait-tracking-with-x-imu

— Rui Lima

@RuiLima Tôi tình cờ xem được video đó trong nghiên cứu của mình và đó là cảnh quay hứa hẹn nhất (chơi chữ) tôi đã xem. Ấn tượng! Cảm ơn vì liên kết và tôi đã gắn dấu mã github của bạn. Chắc chắn tôi sẽ liên hệ qua trang web của bạn nếu tôi tìm thấy bất cứ điều gì hứa hẹn.

— Jacksonkr

Câu trả lời:

Tôi đã cố gắng thực hiện điều này, với gia tốc kế / con quay hồi chuyển của iPhone và theo kinh nghiệm có thể cho bạn biết sẽ có nhiều đơn đặt hàng có lỗi lớn hơn thế.

Tuyên bố của bạn mà không xem xét luân chuyển là một điều quan trọng, vì đây là một yếu tố rất lớn. Một trong những khó khăn của bạn sẽ là loại bỏ vectơ trọng lực khỏi sự tích hợp. Nếu gia tốc kế nghiêng một chút, trọng lực sẽ gây ra một lỗi lớn ở mỗi trục.

Trong thử nghiệm của mình, tôi đã cố gắng biến iPhone thành một con trỏ 3D mà người dùng có thể vẫy tay trong tay để tạo mô hình 3D. Nó sẽ trôi đi theo hướng ngẫu nhiên với tốc độ cm mỗi giây. Rất nhiều bộ lọc thông thấp đã giúp điều này một chút, nhưng nó vẫn còn cách.

Quan điểm của tôi là, ngay cả khi gia tốc kế của bạn có độ ồn thấp, trong thế giới thực, đây là một vấn đề rất khó giải quyết vì có nhiều nguồn 'tiếng ồn' khác.

Tôi khuyên bạn nên mua IMU được sản xuất thương mại nếu bạn muốn có bất kỳ cơ hội nào để đạt được điều này hơn 400m. Tôi sẽ rất ấn tượng nếu bạn có thể làm cho một gia tốc kế hoạt động một mình, trong khoảng cách 400m với sai số dưới 1km.

— DouglasHeriot
nguồn

Tôi có cần phải tạo ra phản ứng tổng hợp cảm biến giữa gia tốc kế và con quay hồi chuyển không?

— Rui Lima

@equidna Vâng. Nhưng tiếng ồn trên các cảm biến vẫn sẽ là khủng khiếp. Gia tốc tốt có giá cao hơn toàn bộ điện thoại thông minh. Gói các cảm biến bổ sung có thể giúp ích, nhưng nó sẽ vẫn bị giới hạn trong việc thu được hướng với ước tính sơ bộ về tốc độ. Tùy thuộc vào nền tảng, bạn có thể có quyền truy cập để sẵn sàng sử dụng các chức năng, ví dụ: API chuyển động trên WP8 (vì lý do nào đó bị giảm xuống 8.1).

— PTwr

Chỉ để đảm bảo: chỉ sử dụng các bộ lọc để loại bỏ trọng lực và tiếng ồn tác động từ gia tốc kế là không thể thực hiện được?

— Rui Lima

@equidna: Đối với việc đi bộ rõ ràng có một số phương pháp phỏng đoán tốt để thực hiện phản ứng tổng hợp cảm biến. Xem bài báo ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/ con / Giả Thủ thuật là kỹ thuật Cập nhật Vận tốc không giới hạn (ZUPT): "Trong mỗi bước trong khi đi bộ bình thường, tồn tại cái gọi là pha tĩnh, a Ojeda và cộng sự đã chỉ ra rằng giá trị vận tốc nên được đặt lại khi phát hiện pha tĩnh. Chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng thực tế rằng chỉ thị tốt nhất cho pha tĩnh có thể thu được bằng cách quan sát con quay hồi chuyển dữ liệu."

— Fizz

Tôi đã đọc một số công việc về điều đó: youtube.com/watch?v=6ijArKE8vKU . Nhưng ý định của tôi là sử dụng cảm biến để chạy chứ không phải đi bộ.

— Rui Lima

Ít nhất, đối với chuyển động ngang, phép đo của bạn yêu cầu trục gia tốc phải nằm ngang hoàn hảo. Bất kỳ sai lệch dọc nào cũng sẽ tạo ra một lỗi rõ ràng do một phần đo gia tốc của trường hấp dẫn của trái đất. Và nó gần như thế nào? Hãy lấy số nhiễu của gia tốc kế là 87,7 ug làm đường cơ sở. Sau đó, đối với góc lệch A, sai số đo sẽ là sin A và bạn cần giải quyết A = arcsin (.0000877). Điều này, tất nhiên, dễ dàng thực hiện, và câu trả lời là:

0,005 độ.

Vì vậy, cố gắng thực hiện phép đo của bạn với một trục gia tốc duy nhất đòi hỏi độ chính xác thiết lập phi thường và tôi nghĩ bạn cần tìm một cách tiếp cận khác.

— WhatRoughBeast
nguồn

Tôi đang cân nhắc sử dụng gia tốc kế 3 trục, sau khi đo, thực hiện tổng vectơ của các giá trị 3 trục dọc theo khung thời gian, sử dụng bộ lọc thông cao và thông thấp để loại bỏ nhiễu hấp dẫn và tiếng ồn tác động (như tiếng bước chân mặt đất) và sau đó tăng gấp đôi tích hợp gia tốc để có được vận tốc và chuyển vị. Từ những phản hồi tôi nhận được có vẻ như không thể, tuy nhiên tôi cảm thấy sự thôi thúc muốn kiểm tra điều này và nhìn nó bằng chính mắt mình, mặt khác tôi không muốn trở thành một người tin tưởng ám ảnh làm việc trên ngõ cụt.

— Rui Lima