가속도계 및 자이로를 이용한 데드 레커닝. 가능한?

3 축 가속도계와 3 축 자이로 스코프가 있습니다. 이 하드웨어를 사용하여 데드 레커닝 시스템을 개발하는 임무를 맡았습니다.

본질적으로 필요한 것은 보드의 3D 공간에서 실시간으로 위치를 추적하는 코드를 개발하는 것입니다. 따라서 보드에서 테이블로 시작하여 1m 위로 들어 올리면 화면에서 그 움직임을 볼 수 있어야합니다. 회전도 고려해야합니다. 따라서 같은 움직임으로 보드를 반쯤 뒤집어 놓으면 여전히 동일한 1m 상승 결과를 보여야합니다. 몇 초 동안 복잡한 움직임에도 동일하게 적용됩니다.

벡터 등을 계산하고 회전하는 데 필요한 수학을 무시하면 이러한 저렴한 장치로도 가능합니까? 내가 알 수있는 한, 100 % 정밀도로 중력을 제거 할 수 없습니다. 즉,지면에 대한 내각이 해제되어 벡터 회전이 해제되어 위치 측정이 잘못됩니다.

또한 가속도계와 자이로 바이어스에서 발생하는 소음이 있습니다.

이것을 할 수 있습니까?

당신이 얻는 답변과 의견은 물론 훌륭하지만 약간의 색상을 추가 할 수 있습니다.

그 가치에 대해, 우리의 감각 시스템은 거의 같은 도구를 사용하며 항상 정답을 얻지는 않습니다! 우리는 3D 가속도계 (오토리스 기관)와 3D "자이로"(각각 벨로 토토 머, 반원형 운하)를 가지고 있지만 시스템이 엘리베이터 환상처럼 올바른 "응답"을 얻을 수 없을 때 모든 종류의 환상으로 고통받습니다. 그리고 oculogravic 환상. 종종 이러한 고장은 저주파 선형 가속 중에 발생하는데, 이는 중력과 구별하기 어렵습니다. 훈련 프로토콜이 그 인식을 무시하도록 가르 칠 때까지 발사와 관련된 저주파 가속으로 인한 피치의 강한 인식으로 인해 항공 모함에 대한 투석기 이륙 중에 조종사가 바다로 코 다이빙을 할 때가있었습니다.

물론 생리 학적 센서는 MEMS 센서와는 다른 주파수 차단 및 노이즈 플로어를 가지고 있지만, 우리는 또한이 저주파 극단에서 문제를 올바르게 해결하기위한 진화 적 압력은 거의 없지만,이 문제에 대해 큰 신경망을 가지고 있습니다. 투석기 발사가 매우 드물다면 ;-).

많은 사람들이 경험 한이 상식적인 "데드 레 코닝 (dead reckoning)"문제를 생각해보십시오. 이것이 MEMS 세계로 어떻게 넘어가는지 볼 것입니다. 제트기를 타고 북아메리카에서 이륙하며 순항 속도를 높이고 바다를 건너 유럽에서 감속 및 착륙합니다. 문제에서 틸트 변환 모호성을 제거하고 회전이 없다고 가정하더라도 가속 프로파일의 이중 통합을 실제로 구현하여 유럽에 도달했다고 말할 수있을 정도로 정확한 위치 프로파일을 얻을 수있는 희망은 거의 없습니다. . 여행 중에 무릎에 매우 정확한 6 축 자이로 / 가속도계 패키지가 설치되어 있어도 문제가 있습니다.

그것은 극단적 인 것 중 하나입니다. 일상적인 행동에서 동물이 감지되는 저주파 가속이 중력과 관련하여 방향이 바뀌었을 것이라는 단순한 가정을 사용한다는 많은 증거가 있습니다. 내 이보다 넓은 주파수 응답을 갖는 자이로와 가속도계의 조합은 물론 문제를 훨씬 더 잘 해결할 수 있지만 노이즈 플로어, 임계 값 등으로 인해 여전히 극단적 인 문제가 있습니다.

따라서 사소한 가속도를 가진 짧은 에포크의 경우 올바른 계측을 사용한 데드 레커닝이 그렇게 나쁘지는 않습니다. 작은 가속 및 저주파 가속으로 장기적으로 데드 레 코닝은 큰 문제입니다. 주어진 상황에서, 당신은 당신의 특정 문제가 어디에 있는지, 그리고 당신이 할 수있는 최선의 것이 충분한 지 판단하기 위해 당신의 죽은 계산 요구가 얼마나 정확한지 알아 내야합니다. 우리는 이것을 공정 공학이라고 부릅니다.

내가 당신과 비슷한 선임 설계 프로젝트를 수행하는 동안 발견 한 데드 레커닝의 주요 문제는 가속도계가 가속도 만 측정한다는 것입니다. 속도 + 상수 C를 얻으려면 한 번 통합해야합니다. 그런 다음 위치 + Cx + D를 얻기 위해 다시 통합해야합니다. 즉, 가속도계 데이터에서 위치를 계산하면 오프셋으로 끝나지만 시간이 지남에 따라 선형 적으로 증가하는 오류. 내가 사용한 MEM 센서의 경우 1 초 이내에 실제 위치에서 1 미터 이상 떨어져있는 것으로 계산되었습니다. 이 기능을 유용하게 사용하려면 일반적으로 오류가 발생하지 않도록 오류를 매우 자주 제거 할 수있는 방법을 찾아야합니다. 일부 프로젝트는이를 수행 할 수 있지만 대부분은 그렇지 않습니다.

가속도계는 시간이 지남에 따라 오류가 발생하지 않는 멋진 중력 벡터를 제공하고 전자 나침반은 오류를 누적하지 않고 방향을 제시하지만 전반적으로 죽은 항법 문제는 해군이 선박의 수많은 센서에 소비하는 막대한 돈으로 해결되지 않았습니다. . 그들은 당신이 할 수있는 것보다 낫지 만, 내가 읽은 마지막은 1000km를 여행 할 때 여전히 1km 떨어져 있다는 것을 알았습니다. 실제로 데드 레커닝에는 꽤 좋지만 장비가 없으면 그에 가까운 것을 달성 할 수 없습니다.

또한 가속도계에 편향이 있고 자이로의 소음도 처리합니다.

그리고 중력은 각도 측정에 오류를 유발해서는 안됩니다. 반대로, 중력 벡터는 "피치"및 "롤"각도의 누적 된 바이어스를 제로화하는 데 도움이되는 "절대 기준"을 제공합니다.

그렇습니다. 원하는 것은 가능하지만 저비용 MEMS 디바이스의 성능이 좋지 않다는 것은 바이어스 변화와 노이즈 (가속도계 및 레이트 자이로 모두)에 의해 발생하는 "임의 보행 (random walk)"모두에서 오류가 빠르게 누적됨을 의미합니다. 몇 초 또는 몇 분 안에 결과가 현실에서 벗어날 수 있습니다.

이 문제를 해결하려면 이러한 종류의 오류가 발생하지 않는 추가 센서를 시스템에 통합해야합니다. 위에서 언급했듯이 중력 벡터 각도를 사용하는 것은 일부 자이로 오류를 수정하는 한 가지 방법이지만 사용하기 전에 정확한 중력 측정 (시스템이 달리 가속되지 않음)이 있는지 알아야합니다. 그것.

각 드리프트를 보정하는 또 다른 방법은 자력계를 통합하여 지구 자기장을 측정하는 것입니다. 자력계는 비교적 큰 오차를 갖지만 장기간 드리프트를 겪지 않습니다.

가속도계 판독 값의 드리프트 구성 요소로 생성 된 위치 오류를 수정하려면 일종의 절대 위치 참조가 필요합니다. GPS가 일반적으로 사용되지만 (사용 가능한 경우) 기압계 (고 도용), 주행 거리계 (지면에 바퀴가있는 경우), 초음파 또는 적외선 범위 센서 또는 이미지 센서와 같은 다른 센서도 사용할 수 있습니다.

어떤 센서 조합을 사용하든 관계없이이 모든 데이터는 현재 위치 및 태도뿐만 아니라 전류 바이어스 추정값을 포함하는 시스템 상태의 일관된 소프트웨어 모델에 "융합"되어야합니다. 센서 자체의 스케일 팩터 및 노이즈 레벨. 일반적인 접근 방식은 Kalman 필터를 사용하는 것입니다.이 필터는 주어진 센서 판독 값 세트에 대해 시스템 상태의 "최적"추정 (즉, 사용 가능한 최상의 추정)을 제공 할 수 있습니다.

짧은 대답은 "정확하지 않다"입니다. 긴 대답은 "자이로 스코프 판독 값 제공, 마지막 판독 이후 장치가 28도에서 32도 사이로 회전했다는 95 % 확신"과 같은 문구를 작성할 수 있다는 것입니다.

이러한 "잡음"미분 방정식은 일반적으로 잡음이 랜덤 보행을 통해 생성 된 백색 잡음으로 가정되는 "확률 미분 방정식"이라는 이름으로 사용됩니다. 잡음이 임의의 보행이 아닌 다른 상황으로 일반화 될 수 있습니다. 어떤 특정한 경우, 잡음은 실험적으로 결정될 수있는 분포를 가질 것이며, 그 파라미터는 특정 장치 및 응용에 따라 달라질 것이다. 노이즈 누적으로 인해 비교적 오랜 시간 동안 좋은 추정치를 얻기 위해 무엇을 하든지 항상 알려진 위치로 정기적으로 교정해야합니다. 고정 참조의 예는 홈베이스, 나침반 판독 및 중력입니다.

이 길을 추구하기로 결정한 경우 몇 가지 사항을 결정해야합니다.

• 허용 가능한 수준의 오류는 무엇입니까? 2 초 후 1도 내에 있다고 95 % 확신하고 싶거나 2 초 후 5도 안에 있다고 확신하고 싶습니까?

• 자이로 스코프 / 가속도계에서 판독 값을 가져옵니다. 실제 노이즈를 추정하는 노이즈의 경험적 분포를 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 시끄러운 미분 방정식을 풀고 신뢰 구간을 계산하십시오.

• 위에서부터 데이터 시트의 판독 정확도 (분산)가 잡음이있는 미분 방정식에 대한 솔루션에 어떤 영향을 미치는지 명확해야합니다. 또한 신뢰 구간에 어떤 영향을 미치는지 명확하게 알 수 있습니다.

• 첫 번째 단계에서 원하는 신뢰 구간을 얻을 수 있도록 허용 가능한 매개 변수가있는 장치를 선택하십시오. 원하는 / 필요한 장치 정확도 매개 변수가 사용 가능한 것과 / 또는 예산과 일치하지 않을 수 있습니다. 반면에 저렴한 장치를 사용하면 결과에 놀랄 수 있습니다.