Làm thế nào để xác định vị trí từ đầu vào con quay hồi chuyển và gia tốc kế?

Tôi có một gia tốc kế 3 trục và một con quay hồi chuyển 2 trục. Tôi dự định đo một cái gì đó chỉ di chuyển trong trục X và Z. Tôi đã nghe nói về việc sử dụng các bộ lọc Kalman để làm mượt các vectơ gia tốc, nhưng tôi không thể tìm thấy một hướng dẫn tốt cho người mới bắt đầu hoàn thành chủ đề này. Ngoài ra, tôi biết tôi có thể tăng gấp đôi tích hợp gia tốc để có được vị trí, nhưng làm thế nào để tôi làm điều này với một số vectơ gia tốc được lấy mẫu hữu hạn? Tôi sẽ đánh giá cao các liên kết đến các hướng dẫn tốt cho người mới bắt đầu về cả hai chủ đề này.

Dưới đây là hướng dẫn triển khai ma trận cosine hướng cho IMU: http://gentlenav.googlecode.com/files/DCMDraft2.pdf

Hãy xem các trang ArduIMU: http://code.google.com.vn/p/ardu-imu/wiki/Theory

Dưới đây là một vài dự án nguồn mở thực hiện điều này. Đọc mã sẽ cung cấp một số manh mối:

http://code.google.com.vn/p/gluonpilot/source/browse/trunk/Firmware/#Firmware/rtos_pilot%3Fstate%3Dclcl

http://code.google.com.vn/p/sf9domahrs/

Chà, bộ lọc Kalman là một loại phép thuật hoạt động bí ẩn. :)

Tôi bắt đầu đầu tiên với Bộ lọc kỹ thuật số . Giải thích tốt cho người mới bắt đầu. Và dễ dàng không ổn định. Những bộ lọc đơn giản này hoạt động độc đáo cho cuộn và cao độ của bất kỳ hệ thống nào. Chỉ cần điều chỉnh tỷ lệ Chính xác và Phản hồi bằng cách thử nghiệm. Thủ thuật là [Độ chính xác = 1 - Phản hồi].

Hãy thử một lần.

Sau đó, để hiểu về bộ lọc Kalman, bạn sẽ phải trải qua các bước sau:

1. Xác suất
2. Luật của Bayes
3. Sau đó, sẽ cần học cách lập mô hình các kịch bản đơn giản để điều chỉnh các kịch bản đó vào bộ lọc Kalman.
4. Hiện tại tôi đang ở đây vì vậy tìm kiếm những gì để làm .. chắc chắn sẽ cho bạn biết.

Và phải chia sẻ nếu bạn gặp bất cứ điều gì như thế này.

... tăng gấp đôi tích hợp để có được vị trí

Về lý thuyết (miễn là bạn có cảm biến và đo lường hoàn hảo) bạn có thể làm điều đó, nhưng trong thực tế, bạn không thể. Vấn đề là gia tốc kế sẽ có lực không đổi 1G do trọng lực gây ra khi vật nằm yên (không có G trong trường hợp rơi tự do), nhưng điều này không được đo chính xác là 1.00000000 ... G. Khi di chuyển vật thể, bạn sẽ có một vectơ là tổng trọng lực 1G và gia tốc từ chuyển động (thường nhỏ hơn nhiều so với 1G) và các phép đo của bạn sẽ tích lũy quá nhiều tiếng ồn theo thời gian sẽ hữu ích nếu bạn cố gắng tích hợp đo gia tốc trừ đi trọng lực 1G.

Tôi đã bắt đầu xây dựng một quad gần 6 tháng trước, có rất nhiều vấn đề với việc xác định góc chính xác :)

Trước hết bạn nên thử bản trình bày này - http://web.mit.edu/scolton/www/filter.pdf Nó thực sự toàn diện và nó có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về những gì bạn thực sự muốn, nó đã thực hiện được nhiều mẹo cho tôi.

Tôi đoán nó tùy thuộc vào bạn, nhưng, việc thực hiện bộ lọc Kalman không chỉ đòi hỏi bí quyết khá vững chắc về toán học, lý thuyết hệ thống và trong trường hợp vật lý này mà còn đòi hỏi rất nhiều về tải CPU. Trong trường hợp bạn có ý định sử dụng, giả sử Atmega328 có tốc độ 16Mhz bạn có thể gặp vấn đề khi sử dụng loại bộ lọc này. Nó thực sự hiệu quả nếu bạn đang sử dụng DSP để bạn có thể lọc bộ lọc thấp.

Nói chung, lời khuyên của tôi là - hãy thử sử dụng bộ lọc bổ sung bậc 1 hoặc thậm chí có thể là bộ lọc bổ sung bậc 2 trong trường hợp bạn không hài lòng với kết quả. Nếu hệ thống của bạn không có rung động tần số cao sẽ hoạt động tốt. Khác rằng liên kết của JustJeff là nơi hoàn hảo để bắt đầu trong trường hợp bạn gặp khó khăn với việc triển khai :)

Tốt nhất, Dan

Tôi cũng là một người mới và cũng đang tìm kiếm một số giải pháp cho công việc điều hướng của tôi. Giống như bạn, tôi có một bảng được cấu hình với gia tốc kế 3 trục và con quay hồi chuyển 2D. Cho đến bây giờ tôi đã đọc nhiều tài liệu về điều này, tương tự, tôi quyết định áp dụng bộ lọc kalman để xử lý tín hiệu của mình. có thể tôi không có gợi ý nào với bạn, nhưng tôi muốn chia sẻ điều gì đó với bạn mà tôi đã thấy trước đây. Có một số liên kết trỏ đến họ, hy vọng rằng nó hữu ích cho bạn.

1. Giới thiệu bộ lọc Kalman
2. Hộp công cụ định vị Robot CAS
3. Hộp công cụ điều hướng quán tính mã nguồn mở
4. Mã nguồn của dự án A về điều hướng

Giới hạn danh tiếng của tôi, tôi chỉ có quyền đăng ít hơn 2 liên kết. Vì vậy, hai cái khác tôi muốn đăng như dưới đây: