MEMS 센서를 사용한 데드 레커닝 제한

사람의 몸통과 관련된 신체 부위를 추적하려고합니다. MEMS 가속도계와 자이로를 데드 레커닝에 사용하는 것에 대해 꽤 많은 질문을 보았으며 다양한 요소가 이러한 종류의 응용 분야에서 유용성을 크게 제한한다는 내 의혹을 확인하지만 이러한 한계에 대한 설명을 찾고 있습니다.

• 이 한계는 정확히 무엇입니까?

  다른 답변은 왜 이러한 한계가 존재 하는지 설명했습니다 . 당연히 문제가되는 시스템의 부품과 시스템에 대해 "허용 가능한 오류"로 간주되는 사양은 정확한 한계를 변경하지만 시간의 단일 차수 또는 거리 계산이 작동하지 않을 것으로 예상 되는가? 나는 장거리 (몇 야드 정도)에 걸쳐 대부분의 실용적인 목적으로 오류가 너무 커진다는 것을 잘 알고 있지만 몇 피트 이내의 것은 어떻습니까?

• 이러한 한계를 개선하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

  현재 가속도계와 자이로를 사용하고 있습니다. 오류율을 개선하기 위해 다른 센서를 시스템에 추가 할 수 있습니까? GPS를 사용할 수있는 더 먼 거리를 알고 있지만, 가전 제품 등급의 GPS가 내 경우에 도움이 될만큼 충분한 해상도를 가지고 있는지 의심합니다.

  또한, 센서의 개선점을 넘어서서 이러한 한계를 개선 할 수있는 유일한 방법은 일반적인 합의 인 것 같습니다. 일부 시스템은 카메라와 마커를 사용하여이 문제를 해결합니다. 휴대용 / 웨어러블 장치는 어떤 기준점을 제공 할 수 있습니까?

  장거리를 정확하게 측정하기 위해 전파를 사용하는 것을 보았지만, "기성품"구성 요소를 사용하여 그러한 시스템이 측정 된 거리 측면에서 정확한지 여부는 알 수 없습니다.

• 정확히 무엇입니까?

오류 소스에는 제로 오프셋 (바이어스) 및 스케일 오류 (느리게 변하는 경향이 있음) 및 노이즈가 포함됩니다. MEMS 센서의 가격은 $ 10 미만에서 $ 1000 이상으로 다양하며, 오차 조건의 크기는 센서의 품질에 따라 광범위하게 적용됩니다.

큰 문제는 일반적으로 센서 값 (가속, 각속도)에서 원하는 값 (위치, 각도)으로 통합하기 위해 통합이 필요하다는 것입니다. 모든 오류 소스는 통합 될 때 시간이 지남에 따라 복잡해집니다. 데드 레 코닝에 대한 데이터의 가치는 시간이 지남에 따라 쇠퇴하며, 저렴한 센서는 최대 몇 분 동안 유용한 데이터를 제공하고 고급 센서는 몇 시간 동안 유용합니다.

• 이러한 한계를 개선하기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

이미 알고 있듯이 증가하는 통합 오류를 제거하는 가장 좋은 방법은 센서 데이터를 동일한 종류의 오류가없는 다른 독립적 인 데이터 소스와 결합하는 것입니다. 예를 들어 GPS는 장기적으로 표류하지 않지만 상대적으로 "소음"성분이 큰 절대 위치 값을 제공 할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 가속도계의 바이어스 및 스케일 오류를 추정 할 수 있으며이를 통해이를 실시간으로 수정할 수 있습니다. 또한 센서 노이즈로 생성 된 "임의의 보행"을 취소 할 수 있습니다. 칼만 필터 (Kalman Filter)는 시스템 (센서 오류 조건 포함)을 모델링하고 데이터를 결합하여 어떤 시점에서든 시스템 상태의 최적 추정치를 도출하는 데 사용되는 일반적인 방법 중 하나입니다.

다른 예는 가속도계로 측정 한 "중력 벡터"를 사용하여 자이로의 각도 드리프트를 제거하는 것입니다. 여기서의 요령은 유효한 중력 벡터가있을 때 정확히 아는 것입니다. 즉, 시스템이 어떤 방향으로도 가속되지 않습니다. 이를 위해 다양한 휴리스틱 (예 : "제로 업데이트")이 사용됩니다. 자기장의 절대 방향을 모르더라도 자력계를 사용하여 자이로 에러를 측정 할 수 있습니다.

광 감지는 드리프트없는 속도, 각도 또는 위치 추정치를 얻는 또 다른 방법이지만 필요한 이미지 처리에는 많은 CPU (또는 FPGA)주기가 필요할 수 있으며 이러한 시스템의 개발은 매우 복잡합니다.

무엇을 추가 할 수 있는지 물었습니다. 3 축 자력계가 도움이되어야합니다. 지구의 자기장은 (일반적으로) 일반 사용자보다 실질적으로 느리게 움직입니다.
멋진 MPU6000 / 6050을보십시오

한 버전은 SPI 및 IIC 인터페이스를 제공하며 다른 버전은 IIC 만 제공합니다.

여기에는 3 축 자이로 스코프 + 3 축 가속도계 및 입력이 포함되어 외부 3 축 자력계의 신호를 통합 할 수 있습니다.
IC에는 3 x 3 센서 어레이의 신호를 통합하는 '디지털 모션 프로세서'가 포함되어 있습니다. 아직 정확한 기능을 제공하지는 않았지만 3 가지 신호 소스를 유용한 모션 분석 ​​시스템으로 처리하는 것이 목적입니다.

데이터 시트는 여기

IC는 Digikey에서 약 $ 10 / 1이고 평가 보드는 제조업체에서 $ 50 이상입니다. 또는 중국에서 완전한 보드를 구입할 수 있습니다. IC 및 PCB 조립으로 1 달러에 약 6 달러의 미국 소매점에서 판매합니다.
나는 아직도 그것이 어떻게 발생하는지 또는 그들이 진짜인지 또는 ...인지를 해결하지 못했습니다. 나는 어제 하나를 받았지만 잠시 동안 그것을 가지고 놀 수는 없습니다. ( '언덕'은 크기가 매우 작은 것에서부터 때로는 큰 것까지 다양하다). 예를 들어 Arduinos와 함께 사용하는 웹에는 많은 기사가 있습니다.

얼마나 정확한가요? :

웹에서 이것에 대한 많은 토론이있을 것입니다.
데이터 시트를 올바르게 읽은 경우 (그리고 너무 익숙한 장치 유형이 아님)
12 페이지의 표 6.1에서는 자이로 스코프가 25 ° C에서 최대 +/- 20도 / 초의 드리프트를 보이며 최대- 40 ~ + 85C 온도 범위. 실제 20도 / 초 속도를 가정하면 18 초에 한 번만 회전합니다. 그러나 자력계와 가속도계는 모두 외부 참조 벡터 (중력 및 지구 자기장)에 대한 액세스를 제공하며이 신호는 단기 및 장기 자이로 드리프트 속도를 도출하고 보상하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 "모션 프로세서"의 기능 중 일부일 수 있습니다.

가속도계 오류는 일반적으로 +/- 5 % 미만인 것으로 보입니다.
가속도계와 자력계를 사용하여 자이로 드리프트 오류를 ​​본질적으로 0으로 장기적으로 트리밍하면 자이로 신호를 몇 초에서 몇 분에 걸쳐 탐색 할 수 있다고 기대합니다. GPS는 또한 속도 신호를 제공하며 GP 위치 + 속도와 9DOF 단위 사운드의 조합이 매우 유용합니다.

Wooly : 위의 것보다 내가 더 울리게 들린다. 앞으로 몇 주 안에 더 많은 정보를 얻을 수있을 것으로 기대합니다. 나는 당신이 발견 한 것을 듣고 관심이 있다면 유용한 것들을 배우고 다시 시도 할 것입니다.

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애플리케이션에 따라 편리한 위치에 기준 GPS 및 수신기를 일시적으로 배치 할 수 있습니다. GPS + 배터리 + TX는 매우 컴팩트 할 수 있습니다. 입금되면 시스템의 위치를 ​​알고 시스템의 위치에 따라 수정 사항을 전송할 수 있습니다. 동일한 위성 별자리를 사용하는 것이 '아마도 좋은 생각'입니다. 사용자와 참조 GPS가 훨씬 더 잘 증착 될 때 같은 지점에 있으면이 시스템은 항상 공간적으로 분리되어 있어도 작동하는 경향이 있습니다.

... 소비자 가전 등급의 GPS가 내 경우에 도움이 될만큼 충분한 해상도를 가지고 있는지 의심합니다.

자신의 사건이 무엇인지 모르면 말하기가 어렵습니다. 그러나 상대 샘플 대 샘플 GPS 해상도는 일반적으로 몇 분 또는 몇 시간 동안 달성되는 것보다 훨씬 우수합니다. 나는 도시 루트를 주행하고 GPS 좌표를 그린 다음 몇 시간 후에 운동을 반복하는 테스트를 수행했습니다. 두 경로는 경우에 따라 몇 미터 떨어져 있었지만 도시 거리를 따라 직선으로 운전할 때 줄거리는 아마 미터보다 작은 직선의 양쪽에 "노이즈"가있는 직선이었습니다. (그것은 몇 년 전-직접 시도하기 쉽습니다. 방금 GPS 직렬 RS232 출력 (일반적으로 4800 보드)에서 데이터를 기록했으며 그 경우 Excel에서 XY 그래프로 플롯했습니다.

고정 위치의 로컬 고정 수신기는 알고있는 위치와 현재 시스템의 위치에 따라 오류 수정을 제공하는 차동 GPS를 사용할 수 있습니다. 빡빡한 예산으로.

이 답변에서 아직 다루지 않은 것은 실제로 똑똑한 사람들이 적어도 12 번 전에 다루었던 특정 응용 프로그램입니다. 여기서 두 키워드는 역 운동학 및 칼만 필터입니다.

이제는 응용 프로그램의 오류 원인과 해결 방법을 분명히해야합니다. 그러나 본질적으로 사람에게 고정 된 센서를 다룰 때 역 운동학을 방정식에 적용하여 센서의 공간 및 각도 위치 범위를 줄일 수 있습니다. 이것은 기본적으로 신체에서 가능한 많은 관절의 상대 위치를 추적하고 인체의 운동 학적 모델을 적용한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 사람들의 팔 길이는 시간이 지남에 따라 변하지 않으며 운동 범위가 눈에 띄게 변하지 않습니다. 뼈는 구부러지지 않습니다 (정상적인 상황에서는). 이 모든 것을 사용하여 센서 위치를 제한 할 수 있습니다.

다른 해결책은 가능한 많은 직교 센서를 사용하는 것입니다. 기본적으로 다른 측정 원리 사용 : 가능한 많은 센서 입력을 사용하여 소위 칼만 필터를 사용하여 센서가있는 데이터에 따라 가능한 한 정확하게 운동 할 수 있습니다. 칼만 필터는 최고의 대답을 뽐내는 마법의 개체가 아닙니다. 그것들은 당신의 특정 어플리케이션에 맞게 조정되고 수정되어야하는 수학적 모델이며, 그것들이 잘 작동하게하는 것은 상당히 번거로울 수 있습니다. 그러나 로터리와 같은 방식으로 센서 데이터를 상호 연관시키기 위해 매우 어려운 방식으로 결합 할 수 있습니다. 이러한 종류의 필터에 대한 입력은 위치, 가속 및 속도 센서뿐만 아니라 특정 각도에서 볼 수있는 광원에 응답하여 정보를 추가 할 수있는 광 센서와 같은 것이 될 수 있습니다.

이 작동 원리 (운동학 + 칼만 필터)를 가진 몇 가지 '파워 글로브'는 회사와 대학에서 모두 시연되었습니다. 제가 TU 아인트호벤에서 가장 최근에 본 것은 장갑에 짠 유연한 기판과 Mut6050을 사용하는 일부 지원 센서 (지금은 웹캠에 불과합니다)에 MPU6050을 사용했습니다. 1mm 반복성 내에서 작동합니다.

근본적인 문제

당연히 문제가되는 시스템의 부품과 시스템에 대해 "허용 가능한 오류"로 간주되는 사양은 정확한 한계를 변경 하지만 시간의 단일 차수 또는 거리 계산이 작동하지 않을 것으로 예상 되는가? 나는 장거리 (몇 야드 정도)에 걸쳐 대부분의 실용적인 목적으로 오류가 너무 커진다는 것을 잘 알고 있지만 몇 피트 이내의 것은 어떻습니까?

이것은 관성 항법 시스템의 단기 오류 역학 을 연구함으로써 해결 될 수 있습니다 . 많은 텍스트 로 자세하게 설명되어 있지만 짧은 "방정식"버전이 있습니다.

관성 탐색은 다음과 같이 작동합니다.

1. 초기 위치, 속도 및 자세 (예 : 피치 롤 및 요)를 정확하게 알고 있어야합니다.

2. $\Delta t$

3. 방금 계산 한 새로운 자세를 사용하여 가속도계 판독 값을 수학적으로 지구와 수평이되도록 회전시킵니다.

4. 새로 나온 가속도계 측정 값에서 중력을 빼십시오.

5. $\Delta t$

6. $\Delta t$

7. 원하는만큼 2-6 단계를 반복하십시오.

$b_g$$b_g \times \Delta t \times \Delta t \times \Delta t = b_g (\Delta t)^3$

또한,이 바이어스는 자세로 누적되어 가속도계의 수평이 맞지 않아 가속이 잘못된 방향으로 수평이되고 잘못된 방향으로 3 단계의 오차가 통합됩니다.

이것은 자이로 에러가 시간 큐브에 따라 위치 에러를 증가 시킨다는 것을 의미합니다 .

동일한 로직 가속도계 오류로 인해 시간의 제곱에 따라 위치 오류가 커집니다 .

이로 인해 휴대 전화 급 MEMS 센서에서 몇 초만에 유용한 (순수한) 관성 항법 을 얻을 수 있습니다.

항공기 등급과 같은 관성 센서 가 매우 우수 하더라도 여전히 10 분 (순수한) 관성 항법 으로 약간 제한되어 있습니다 . 그 이유는 3 단계입니다. 높이에 따라 중력이 변합니다. 키를 잘못 맞추면 중력이 잘못되어 키가 잘못되어 중력이 더 잘못되어 지수 오류가 커질 수 있습니다. 따라서 군용 제트기에서 발견되는 것과 같은 "순수한"관성 항법 시스템조차도 일반적으로 기압 고도계와 같은 것이 있습니다. 소스 .

솔루션

또한, 센서의 개선점을 넘어서서 이러한 한계를 개선 할 수있는 유일한 방법은 일반적인 합의로 보인다.

$t^2$

일부 시스템은 카메라와 마커를 사용하여이 문제를 해결합니다. 휴대용 / 웨어러블 장치는 어떤 기준점을 제공 할 수 있습니까?

모두가 연구 와 상업 이 작업을 수행 할 수있는 제품.

개념적으로 스테레오 비전처럼 작동합니다. 카메라간에 알려진 기준선이 있으며 각 카메라에서 볼 때 각 마커에 대해 다른 각도가 있습니다. 이를 통해 각 마크의 3D 위치를 계산할 수 있습니다 (카메라 기준). 더 많은 카메라로 더 잘 작동 할 수 있습니다.

장거리를 정확하게 측정하기 위해 전파를 사용하는 것을 보았지만, "기성품"구성 요소를 사용하여 그러한 시스템이 측정 된 거리 측면에서 정확한지 여부는 알 수 없습니다.

저렴한 하드웨어를 사용하면 decawave UWB 가 다소 유용 할 수 있습니다 (10cm 정도). 당신은 당신의 자신의 알고리즘을 통해 올라와야합니다.

GPS를 사용할 수있는 더 먼 거리를 알고 있지만, 가전 제품 등급의 GPS가 내 경우에 도움이 될만큼 충분한 해상도를 가지고 있는지 의심합니다.

몸 옆에서 GPS 시스템이 어려움을 겪을 것입니다. cm 수준의 GPS를 얻는 것은 (매우 매우 약한) GPS 신호의 연속 위상 추적에 의존합니다. 이것은 안테나가 몸 옆에 있고 몸이 움직이면 매우 어렵습니다! 저렴하거나 비싼 L1 전용 시스템의 경우 추적 시간이 매우 길어야하며 (10 분 이상)이 문제에는 비실용적입니다. 이중 주파수 수신기 는 때때로 작동 하지만 실제로 는 저렴하지 않습니다 (수천 달러).