İvmeölçer ve cayro ile ölü hesaplaşma. Mümkün?

3 eksenli ivmeölçerim ve 3 eksenli jiroskopum var. Bu donanımı kullanarak ölü bir hesaplaşma sistemi geliştirmekle görevlendirildim.

Aslında gerekli olan, gerçek zamanlı olarak tahtadaki 3B alandaki pozisyonu izlemek için bazı kodlar geliştirmem. Bu yüzden tahtadan bir masaya başlayıp 1m yukarı kaldırırsam, bu hareketi ekranda görebilmeliyim. Döndürmeler de dikkate alınmalıdır, bu yüzden tahtayı aynı hareket boyunca yarıya kadar ters çevirirsem, yine aynı 1m yukarı sonucunu göstermelidir. Aynı şey, birkaç saniyelik bir süre boyunca herhangi bir karmaşık hareket için de geçerli olmalıdır.

Vektörleri hesaplamak ve döndürmek için gerekli olan matematiği göz ardı etmek, bu kadar düşük maliyetli bir cihazla bile mümkün müdür? Anlayabildiğim kadarıyla, yerçekimini% 100 hassasiyetle kaldıramayacağım, bu da yere göre açımın kapalı olacağı anlamına geliyor, bu da vektör rotasyonlarımın kapalı olacağı anlamına geliyor, bu da yanlış bir pozisyon ölçümüne yol açıyor.

Ben de ivmeölçer ve gyro önyargı gürültü hesaplamak için var.

Bu yapılabilir mi?

Aldığınız cevaplar ve yorumlar elbette mükemmel, ancak biraz renk ekleyebilirim.

Değeri ne olursa olsun, sensorinöral sistemimiz aynı araçları kullanır ve her zaman cevabı doğru bulmaz! 3D ivmeölçerlerimiz (otolith organları) ve 3D "jiroskoplar" (açısal velositomerler, yarım daire biçimli kanallar) var ve yine de sistem asansör yanılsaması gibi doğru "cevap" alamadığında her türlü yanılmadan muzdaripiz ve okülogravic yanılsaması. Genellikle bu arızalar, yerçekiminden ayırt edilmesi zor olan düşük frekanslı doğrusal hızlanmalar sırasında ortaya çıkar. Eğitim protokolleri bu algıları görmezden gelmeyi öğretinceye kadar, fırlatma ile ilişkili düşük frekanslı ivme nedeniyle ortaya çıkan güçlü zift algısı nedeniyle, pilotların uçak gemileri üzerinde mancınık kalkışları sırasında okyanusa girecekleri bir zaman vardı.

Verilen, fizyolojik sensörlerin MEMS sensörlerinden farklı frekans kesimleri ve gürültü zeminleri var, ancak aynı zamanda bu düşük frekanslı uçlarda sorunu doğru bir şekilde çözmek için evrimsel baskı yolunda çok az da olsa, problemde büyük bir sinir ağı var, mancınık fırlatmaları oldukça nadir olduğu sürece ;-).

Birçoğunun yaşadığı bu sağduyu "ölü hesaplaşma" sorununu hayal edin ve bunun MEMS dünyasına nasıl geçtiğini göreceğinizi düşünüyorum. Bir jete binin, Kuzey Amerika'da havalanın, seyir hızına hızlanın, okyanusu geçin, yavaşlayın ve Avrupa'ya inin. Eğim çevirisi belirsizliklerini problemden çıkarmak ve sıfır dönüşü varsaymak bile, Avrupa'ya ulaştığınızı söyleyecek kadar neredeyse doğru bir konum sağlayan ivmelenme profillerinin çift entegrasyonunun gerçek bir şekilde uygulanması konusunda çok az umut olurdu. . Yolculuk sırasında kucağınızda oturan çok hassas bir 6 eksenli jiroskop / ivmeölçer paketi olsa bile, bunun da sorunları olacaktır.

Yani bu bir uç nokta. Günlük davranışlar için hayvanların, saptanan düşük frekanslı ivmelenmelerin muhtemelen yerçekimi ile ilgili yeniden yönlendirmelerden kaynaklandığına dair basit bir varsayım kullandığını gösteren çok fazla kanıt vardır. İç kulağımızdan daha geniş frekans tepkilerine sahip jiroskop ve ivmeölçer kombinasyonu sorunu elbette çok daha iyi çözebilir, ancak yine de gürültü zemini, eşikler vb.

Bu nedenle, önemsiz hızlanmalara sahip kısa dönemler için, doğru enstrümanlarla ölü hesaplaşma o kadar da kötü bir sorun değildir. Küçük ivmeler ve düşük frekanslı ivmeler ile uzun vadede ölü hesaplaşma büyük bir sorundur. Herhangi bir durum için, o spektrumda özel probleminizin nerede olduğunu ve yapabileceğiniz en iyi şeyin yeterince iyi olup olmadığını belirlemek için ölü hesaplaşma ihtiyaçlarınızın ne kadar doğru olduğunu bulmanız gerekir. Biz buna süreç mühendisliği diyoruz.

Sizinkine benzer üst düzey bir tasarım projesi yaparken bulduğum ölü hesaplaşma ile ilgili ana sorunlar, bir ivmeölçerin sadece ivmeyi ölçmesidir. Hız artı sabit C elde etmek için bir kez entegre etmeniz gerekir. Ardından konum + Cx + D elde etmek için tekrar entegre etmeniz gerekir. zamanla doğrusal olarak büyüyen bir hata. Kullandığım MEM'in sensörü için, 1 saniye içinde, gerçekte olduğu yerden en az bir metre uzakta olduğunu hesapladı. Bunun yararlı olması için, genellikle hataların sık sık sıfırlanmasının bir yolunu bulmanız gerekir, böylece hatanın oluşmasını önleyebilirsiniz. Bazı projeler bunu yapabilir, ancak pek çoğu yapamaz.

İvmeölçerler zamanla hata yapmayan güzel bir yerçekimi vektörü verir ve elektronik pusulalar hata biriktirmeden yön verir, ancak genel olarak ölü hesaplaşma problemi donanmanın gemilerde tonlarca sensörde harcadığı tonlarca parayla çözülmemiştir. . Yapabileceklerinizden daha iyidirler, ancak en son okuduğumda, 1000km seyahat ederken hala 1km uzakta olduklarını gördüler. Bu aslında ölü hesaplaşma için oldukça iyidir, ancak ekipmanı olmadan, buna yakın bir şey elde edemezsiniz.

Ayrıca ivmeölçerlerde yanlılık ve jiroskoplarda gürültü ile başa çıkacaksınız.

Ve yerçekimi açı ölçümlerinde hata oluşturmamalıdır; aksine, yerçekimi vektörü "adım" ve "yuvarlanma" açılarının birikmiş sapmalarını sıfırlamanıza yardımcı olan bir "mutlak referans" sağlar.

Evet, yapmak istediğiniz şey mümkündür, ancak düşük maliyetli MEMS cihazlarının düşük performansı, hataların hızlı bir şekilde birikeceği anlamına gelir - hem önyargı değişiklikleri hem de gürültü tarafından üretilen "rastgele yürüyüş" (hem ivmeölçerlerde hem de hız jiroskoplarında) sonuçların saniyeler veya dakikalar içinde gerçeklikten çıkmasına neden olur.

Bunu düzeltmek için, sisteminize bu tür hatalardan muzdarip olmayan ek sensörler eklemeniz gerekir. Yukarıda bahsettiğim gibi, yerçekimi vektör açısını kullanmak, bazı gyro hatalarını düzeltmenin bir yoludur, ancak kullanmadan önce doğru bir yerçekimi ölçümünüzün (sistemlerin başka şekilde hızlandırılmadığını) bilmeniz gerekir. o.

Açısal sapmayı düzeltmenin bir başka yolu, Dünya'nın manyetik alanını ölçmek için bir manyetometre dahil etmektir. Manyetometreler nispeten büyük hatalara sahiptir, ancak uzun süreli sürüklenmeden muzdarip değildirler.

İvmeölçer okumalarının sürüklenme bileşenleri tarafından oluşturulan konum hatalarının düzeltilmesi, bir tür mutlak konum referansı gerektirir. GPS yaygın olarak kullanılır (varsa), ancak barometreler (rakım için), kilometre sayacı (zeminde tekerlekleriniz varsa), ultrasonik veya kızılötesi menzil sensörleri ve hatta görüntü sensörleri gibi diğer sensörleri de kullanabilirsiniz.

Hangi sensör kombinasyonunu kullandığınızdan bağımsız olarak, tüm bu verilerin sadece mevcut konumu ve tutumu değil, aynı zamanda mevcut sapma tahminlerini de içeren sistem durumunun kendi kendine tutarlı bir yazılım modeline "birleştirilmesi" gerekir. , ölçek faktörü ve sensörlerin gürültü seviyeleri. Yaygın bir yaklaşım, belirli bir sensör okuma seti için sistem durumunun "optimal" bir tahminini (yani, mevcut en iyi tahmini) sağladığı gösterilebilen bir Kalman filtresi kullanmaktır.

Kısa cevap "tam olarak değil" dir. Uzun cevap, "Jiroskop okumalarım göz önüne alındığında, cihazın son okumamdan bu yana 28 derece ile 32 derece arasında döndürüldüğünden% 95 eminim" gibi ifadeler oluşturabileceğinizdir.

Bu "gürültülü" diferansiyel denklemler genellikle gürültünün rastgele bir yürüyüşle üretilen beyaz gürültü olduğu varsayılan "stokastik diferansiyel denklemler" adı altındadır. Matematik, gürültünün rastgele bir yürüyüşten gelmediği diğer durumlara genelleştirilebilir. Herhangi bir özel durumda, gürültü, parametreleri cihazınıza ve uygulamanıza bağlı olarak deneysel olarak belirlenebilen bir dağılıma sahip olacaktır. Gürültü birikimi nedeniyle, nispeten uzun süre boyunca iyi tahminler almak için ne yaparsanız yapın, her zaman bilinen bir konuma düzenli olarak kalibrasyon yapmanız gerekecektir. Sabit referans örnekleri ev tabanları, pusula okumaları ve yerçekimidir.

Bu caddeyi takip etmeye karar verirseniz, birkaç şeye karar vermelisiniz:

• Kabul edilebilir bir hata seviyesi nedir? 2 saniye sonra bir derece içinde% 95 veya 2 saniye sonra 5 derece içinde olduğundan% 80 emin olmak ister misiniz?

• Jiroskop / ivmeölçerden bazı okumalar alın. Bu, gerçek gürültüyü tahmin eden gürültünün ampirik dağılımını hesaplamak için kullanılabilir. Gürültülü diferansiyel denkleminizi çözmek ve güven aralıklarınızı hesaplamak için bunu kullanın.

• Yukarıdakilerden, veri sayfasındaki okuma doğruluğunun (varyans) gürültülü diferansiyel denkleminize çözümü nasıl etkilediği açık olmalıdır. Ayrıca güven aralıklarınızı nasıl etkilediği de açık olacaktır.

• İlk adımda istediğiniz güven aralıklarını elde etmek için kabul edilebilir parametrelere sahip bir cihaz seçin. İstediğiniz / ihtiyacınız olan cihaz doğruluğu parametrelerinin mevcut olanla ve / veya bütçenizle eşleşmediğini görebilirsiniz. Öte yandan, daha ucuz cihazlar için elde ettiğiniz sonuçlara şaşırabilirsiniz.