Вы можете интегрировать ускорения, просто суммируя векторы ускорения, умноженные на временной шаг (период IMU), чтобы получить скорость, а затем суммировать скорости, умноженные на временной шаг, чтобы получить положение. Вы можете распространять (не интегрировать) ориентацию, используя различные методы в зависимости от того, какое представление ориентации вы выбираете (углы Эйлера, кватернионы, матрица отношения ( DCM), Axis-Angle и т. Д.).
Однако у вас есть более серьезная проблема.
Короче говоря: если у вас нет IMU морского качества (200000 долларов США +), вы не можете просто интегрировать ускорения и угловые скорости, чтобы получить точные оценки позы (положение и ориентация).
Я предполагаю, что вы используете недорогой (менее 1000 долларов США) IMU - ваш акселерометр и гироскоп подвержены как шумам, так и смещению. Это сделает невозможным получение точной позы простым интегрированием.
На практике, чтобы сделать то, что вы намереваетесь, необходимо объединить «корректирующие» измерения положения и, при необходимости, ориентации. IMU «прогнозирует» положение / ориентацию, в то время как другая модель датчика (функции камеры, GPS, высотомер, измерения дальности / пеленга) принимает прогнозируемое положение и «корректирует» его. Существуют различные методы объединения этих данных, наиболее эффективными из которых являются расширенный фильтр Калмана или фильтр Калмана состояния ошибки (косвенный).
Вернемся к исходному вопросу; Я бы представил ориентацию в виде кватернионов, и вы можете распространить ориентацию кватернионов с помощью error- производная кватерниона и угловые скорости вашего гироскопа.
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Проблему шума можно частично обойти, используя фильтр высоких частот, но о каком смещении вы конкретно говорите?
Вам следует ознакомиться с источниками ошибок в акселерометрах MEMS: постоянное смещение выравнивания, смещение случайного блуждания, смещение белого шума и температуры. Как вы сказали, вы можете использовать фильтр верхних частот, чтобы уменьшить влияние шума, но это не идеально, поэтому есть значительный остаточный шум. Двойное интегрирование остаточного шума дает квадратично возрастающую ошибку положения. Даже после устранения ускорения свободного падения из-за этих источников ошибок будут измеряться значительные ускорения, которые сделают оценку положения неточной менее чем за 1 секунду после интегрирования.
person
Gouda
schedule
23.01.2015
