자이로 스코프 및 가속도계 입력에서 위치를 결정하는 방법은 무엇입니까?

3 축 가속도계와 2 축 자이로 스코프가 있습니다. X 및 Z 축에서만 움직이는 것을 측정하려고합니다. 칼만 필터를 사용하여 가속도 벡터를 매끄럽게 들었다는 이야기를 들었지만 주제에 대한 완전한 초보자를위한 훌륭한 자습서를 찾을 수 없습니다. 또한 가속을 이중으로 통합하여 위치를 얻을 수 있다는 것을 알고 있지만 유한 한 수의 샘플링 된 가속도 벡터를 사용하여이를 수행하는 방법은 무엇입니까? 이 두 가지 주제에 대한 초보자를위한 훌륭한 자습서 링크를 제공 할 것입니다.

다음은 IMU에 방향 코사인 매트릭스를 구현하는 방법에 대한 자습서입니다. http://gentlenav.googlecode.com/files/DCMDraft2.pdf

ArduIMU 페이지를 살펴보십시오 : http://code.google.com/p/ardu-imu/wiki/Theory

이를 위해 몇 가지 오픈 소스 프로젝트가 있습니다. 코드를 읽으면 실마리가 생길 것입니다.

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

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

칼만 필터는 신비하게 작동하는 일종의 마법입니다. :)

먼저 디지털 필터 부터 시작했습니다 . 초보자에게 잘 설명되어 있습니다. 그리고 쉽게 불안정합니다. 이 간단한 필터는 모든 시스템의 롤 및 피치에 적합합니다. 실험하여 정확도 대 반응 비율을 조정하면됩니다. 트릭은 [정확도 = 1-응답]입니다.

시도 해봐.

그런 다음 칼만 필터에 대해 이해하려면 다음을 수행해야합니다.

1. 개연성
2. 베이 즈의 법칙
3. 그런 다음 Kalman 필터에 적합한 간단한 시나리오를 모델링하는 방법을 배워야합니다.
4. 현재 나는 여기에 무엇을해야하는지 찾고있다.

이와 같은 것을 발견하면 공유해야합니다.

위치를 얻기 위해 가속을 두 번 통합

이론적으로 (완벽한 센서와 측정이 제공되는 경우) 그렇게 할 수 있지만 실제로는 할 수 없습니다. 문제는 가속도계가 물체가 정지 상태 일 때 (자유 낙하의 경우 0G) 중력으로 인해 1G의 일정한 힘을 가지지 만 정확히 1.00000000 ... G로 측정되지는 않는다는 것입니다. 물체를 움직일 때 벡터는 1G 중력과 움직임의 가속도 (일반적으로 1G보다 훨씬 작음)로 측정되며 측정을 통합하려고 시도하면 시간이 지남에 따라 너무 많은 노이즈가 누적되어 유용합니다 가속 마이너스 1G 중력.

거의 6 개월 전에 쿼드를 만들기 시작했으며 올바른 각도 결정에 많은 문제가있었습니다. :)

우선이 프리젠 테이션을 시도해야합니다-http: //web.mit.edu/scolton/www/filter.pdf 정말 포괄적이며 실제로 원하는 것을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 나를 위해.

칼만 필터를 구현하는 데는 수학, 시스템 이론 및 물리학에서 매우 견고한 노하우가 필요하지 않으며 CPU 부하에 대해서도 매우 까다로운 요구 사항입니다. 사용을 염두에두고 16Mhz로 클럭 된 Atmega328이 이러한 종류의 필터를 사용하는 데 문제가 있다고 가정 해 봅시다. DSP를 사용하는 경우 실제로 효과적이므로 입력을 저역 통과 필터링 할 수 있습니다.

결과적으로 만족스럽지 않은 경우, 1 차 보완 필터 또는 2 차 보완 필터를 사용해보십시오. 시스템에 고주파 진동이없는 경우 제대로 작동합니다. JustJeff의 링크는 구현에 멈출 경우를 대비 한 완벽한 장소입니다. :)

모두 최고야, Dan

나는 또한 초보자이며 내 탐색 작업에 대한 해결책을 찾고 있습니다. 당신과 마찬가지로 3 축 가속도계와 2D 자이로 스코프로 구성된 보드가 있습니다. 지금까지 나는 이것에 관한 많은 자료를 읽었으며, 마찬가지로 신호 처리에 칼만 필터를 채택하기로 결정했습니다. 나는 당신에게 어떤 제안이 없을지 모르지만, 전에 본 적이있는 당신과 무언가를 공유하고 싶습니다. 그들에게 몇 가지 링크가 있습니다, 그것이 당신에게 도움이되기를 바랍니다.

1. 칼만 필터 소개
2. CAS 로봇 네비게이션 툴박스
3. 오픈 소스 관성 탐색 도구 상자
4. 네비게이션에 관한 프로젝트의 소스 코드

내 평판에 따라 2 개 미만의 링크 만 게시 할 권한이 있습니다. 다른 두 개는 다음과 같이 게시하고 싶습니다.