অ্যাক্সিলোমিটার এবং গায়োর সাথে মৃত গণনা। সম্ভব?


11

আমার কাছে একটি 3 অক্ষ অ্যাক্সিলোমিটার এবং একটি 3 অক্ষ গাইরোস্কোপ রয়েছে। আমাকে এই হার্ডওয়্যারটি ব্যবহার করে একটি মৃত গণনা সিস্টেম বিকাশ করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছে।

মূলত বোর্ডটির 3 ডি স্পেসে অবস্থানটি ট্র্যাক করার জন্য কিছু কোড বিকাশ করা আমার জন্য প্রয়োজনীয়। সুতরাং আমি যদি বোর্ডটি কোনও টেবিলে শুরু করি এবং এটির উপরে 1 মিটার উপরে তুলে রাখি তবে আমার সেই চলনটি পর্দায় দেখতে পারা উচিত। রোটেশনগুলিও বিবেচনায় নেওয়া দরকার, সুতরাং যদি আমি একই আন্দোলনের মধ্য দিয়ে বোর্ডটিকে অর্ধেক পথ থেকে ঘুরিয়ে ফেলি তবে এটি এখনও একই 1 মিটার উপরের ফলাফলটি দেখায় show একইটি কয়েক সেকেন্ডের সময়কালে যে কোনও জটিল আন্দোলনের জন্য রাখা উচিত।

ভেক্টর ইত্যাদি গণনা এবং ঘোরানোর জন্য প্রয়োজনীয় গণিতগুলিকে উপেক্ষা করা, এত কম দামের ডিভাইস দিয়ে কি এটি কি সম্ভব? আমি যতদূর বলতে পারি, আমি ১০০% নির্ভুলতার সাথে মাধ্যাকর্ষণ অপসারণ করতে পারব না, যার অর্থ ভূমির সাথে আমার কোণটি বন্ধ হয়ে যাবে, যার অর্থ আমার ভেক্টর ঘূর্ণন বন্ধ থাকবে, যার ফলে একটি ভুল অবস্থান পরিমাপ হয়।

আমিও অ্যাকাউন্টে অ্যাক্সিলোমিটার এবং গাইরো পক্ষপাতের শব্দ পেয়েছি।

এই কাজ করা যাবে?


2
এটি সেন্সরগুলির দ্বারা অনুমোদিত যথার্থতা পর্যন্ত করা যায়। অবস্থানের ত্রুটিগুলি সময়ের সাথে সাথে জমা হবে। আপনার প্রকল্পের জন্য নির্ভুলতা যথেষ্ট কিনা তা নির্ভর করে।
ওয়াউটার ভ্যান ওইজেন 11

1
উন্নত গণিতগুলি যা প্রকল্পটি সম্ভব করতে চলেছে। আপনাকে কোয়ার্টারিয়নস, একটি কলম্যান ফিল্টার এবং একটি ZUPT বা ZARU স্কিম ব্যবহার করতে হবে। হ্যাঁ, আপনি কয়েক সেকেন্ডের জন্য এটি সঠিকভাবে ট্র্যাক করতে পারেন। আমি সরাসরি অভিজ্ঞতা থেকে কথা বলি।
স্যামুয়েল

লর্ড কেলভিনের আমার অফিসের দেয়ালে কয়েক দশক ধরে ঝুলছে আমার কাছে একটি দুর্দান্ত উদ্ধৃতি: "কোয়ার্টেরিয়ানস হ্যামিল্টন থেকে এসেছিল ... এবং যে কোনও উপায়ে তাদের স্পর্শ করেছে তাদের কাছে এটি এক অনবদ্য মন্দ। ভেক্টর একটি অকেজো বেঁচে থাকা ... এবং কোন প্রাণীর সামান্যতম ব্যবহার কখনও হয়নি "।
স্কট সিডম্যান

আপনি ইউনিট ভেক্টরগুলির চারপাশে ঘূর্ণনের ক্ষেত্রে যদি তাদের সম্পর্কে ভাবেন তবে স্কটসিডম্যান কোয়ার্ট্রিনগুলি এতটা খারাপ নয়। তারপরে আপনার কোয়ার্টারিয়ন ফর্মে / থেকে রূপান্তর করতে আপনার কেবলমাত্র কিছুটা ত্রিকোণমিতি প্রয়োজন।
জাব

@ জ্যাব, স্পষ্টতই এগুলি (বা অন্য কোনও পদ্ধতির) প্রয়োজনীয় কারণ ঘোরাঘুরি চলাচল করে না, গণিতে কিছু আকর্ষণীয় সূক্ষ্মতা রাখে।
স্কট সিডম্যান

উত্তর:


11

আপনি যে উত্তর এবং মন্তব্যগুলি পেয়েছেন তা অবশ্যই দুর্দান্ত, তবে আমি কিছুটা রঙ যোগ করতে পারি।

এর মূল্য কী, আমাদের সংবেদক সিস্টেমগুলি একই সরঞ্জামগুলি অনেক বেশি ব্যবহার করে এবং সর্বদা উত্তরটি সঠিকভাবে পায় না! আমাদের কাছে থ্রিডি অ্যাক্সিলোমিটার (অটোলিথ অঙ্গ) এবং থ্রিডি "গাইরোস" (কৌণিক বেগ), অর্ধবৃত্তাকার খাল) রয়েছে এবং তবুও আমরা লিফ্টের বিভ্রমের মতো সিস্টেমটি সঠিক "উত্তর" পেতে সক্ষম না হলে আমরা সমস্ত ধরণের বিভ্রান্তিতে ভুগি we এবং অকলোগ্রাভিক মায়া। প্রায়শই এই ব্যর্থতাগুলি কম-ফ্রিকোয়েন্সি লিনিয়ার ত্বরণের সময় ঘটে থাকে, যা মাধ্যাকর্ষণ থেকে পৃথক হওয়া কঠিন। একটি সময় ছিল যখন বিমানের বাহকগুলিতে ক্যাটপল্ট টেক অফের সময় পাইলটরা সমুদ্রের মধ্যে নাক ডুব দিয়ে দিতেন কারণ লঞ্চটির সাথে সম্পর্কিত লো কম ফ্রিকোয়েন্সি ত্বরণের ফলে পিচ সম্পর্কে দৃ perception় উপলব্ধি হত, যতক্ষণ না প্রশিক্ষণ প্রোটোকল তাদের এই ধারণাগুলি উপেক্ষা করতে শেখায় না।

মঞ্জুর, শারীরবৃত্তীয় সেন্সরগুলির এমইএমএস সেন্সরগুলির তুলনায় কিছু আলাদা ফ্রিকোয়েন্সি কাট অফ এবং শব্দের তল রয়েছে তবে আমাদের সমস্যাটিতে একটি বৃহত নিউরাল নেটও ফেলে দেওয়া হয়েছে - যদিও এই কম ফ্রিকোয়েন্সি চূড়ান্তভাবে সমস্যাটি সঠিকভাবে সমাধান করার জন্য বিবর্তনীয় চাপের পথে খুব কম, এতক্ষণ ক্যাটালপাল্ট লঞ্চগুলি মোটামুটি বিরল ;-)।

এই সাধারণ জ্ঞানের "মৃত গণনা" সমস্যাটি চিত্র করুন যা অনেকেই অভিজ্ঞতা অর্জন করেছেন এবং আমি মনে করি আপনি এমএমএমএস বিশ্বে কীভাবে বহন করে চলেছেন তা দেখবেন। আপনি একটি জেটে উঠবেন, উত্তর আমেরিকাতে যাত্রা করবেন, সমুদ্রের গতিবেগকে ত্বরান্বিত করুন, সমুদ্রকে অতিক্রম করবেন, হ্রাস পাবে এবং ইউরোপে অবতরণ করবেন। এমনকি সমস্যা থেকে ঝুঁকির-অনুবাদ অস্পষ্টতা অপসারণ করে এবং শূন্য রোটেশন ধরে নিলে, আপনি ইউরোপে পৌঁছেছেন বলে সঠিকভাবে অবস্থান পজিশনের উত্পন্ন প্রোফাইল তাত্পর্যগুলির দ্বিগুণ সংহতকরণের বাস্তব বাস্তবায়নের খুব কম আশা থাকবে would । ট্রিপ চলাকালীন আপনার কোলে বসে খুব নির্ভুল 6 অক্ষের গাইরো / অ্যাক্সিলোমিটার প্যাকেজ থাকলেও তার সমস্যাও হবে।

সুতরাং এটি এক চরম। অনেকগুলি প্রমাণ রয়েছে যে প্রতিদিনের আচরণের জন্য প্রাণী একটি সাধারণ অনুমান ব্যবহার করে যে স্বল্প ফ্রিকোয়েন্সি ত্বরণগুলি সনাক্ত করা হয় যা সম্ভবত মহাকর্ষের সাথে সম্পর্কিত পুনরায় রঙের কারণে ঘটে। গাইরোস এবং অ্যাকসিলোমিটারগুলির সংমিশ্রণ যা আমাদের অভ্যন্তরীণ কানের চেয়ে বিস্তৃত ফ্রিকোয়েন্সি প্রতিক্রিয়াগুলি অবশ্যই সমস্যাটিকে আরও ভাল সমাধান করতে পারে, অবশ্যই, তবে শব্দের তল, প্রান্তিকতা এবং এই জাতীয় কারণে এখনও চরমের মধ্যে সমস্যা হবে।

সুতরাং, অ-তুচ্ছ ত্বরণগুলির সাথে সংক্ষিপ্ত যুগগুলির জন্য, সঠিক উপকরণের সাথে মৃত গণনা কোনও সমস্যা নয়। দীর্ঘ মেয়াদে, ছোট ত্বরণ এবং কম ফ্রিকোয়েন্সি ত্বরণের সাথে মৃত গণনা একটি বড় সমস্যা। প্রদত্ত যে কোনও পরিস্থিতির জন্য, আপনার সেই বিশেষ বর্ণটি আপনার স্পষ্টরূপে কোথায় রয়েছে এবং আপনার মৃত গণনাগুলির প্রয়োজনীয়তা কতটা সঠিক তা নির্ধারণ করার জন্য আপনার সেরাটি যথেষ্ট উপযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করতে হবে। আমরা সেই প্রক্রিয়াটিকে ইঞ্জিনিয়ারিং বলি।


আলোকিত উত্তরের জন্য ধন্যবাদ। তবে এটি আমাকে কয়েকটি বিষয় নিয়ে ভাবতে থাকে: 1) কম-ফ্রিকোয়েন্সি ত্বরণ বলতে কী বোঝ? 2) যদি সমস্যাটি থ্রিডি অবস্থান থেকে পার্শ্বীয় স্থানচ্যুতিতে কমিয়ে আনা হয় (জেড উপেক্ষা করুন), এটি কি সহজ? এবং 3) সমুদ্রের জলের যেখানে ধীরে ধীরে মহাকর্ষের প্রভাব হ্রাস পেয়েছে, সেখানে ধীর গতির জন্য কী? এই গণনাগুলিতে পাঠ্য উপাদানের কোনও পয়েন্টার প্রশংসা করবে।
আচেন্নু

প্রকৃতপক্ষে, পুরানো স্টাইলের আন্তঃনীতি নেভিগেশন সিস্টেমগুলি দীর্ঘ উড়ানের পরে কয়েক মাইলের মধ্যে সঠিক হবে। তারা অবশ্যই চূড়ান্ত ছিল। (তারা বেশ বড় একটি বাক্সে বাস করত।) প্রযুক্তিটি আইসিবিএমকে গাইড করার জন্য 1950 এর দশকে বিকাশ করা হয়েছিল।
টুনটেবল

9

আপনার অনুরূপ সিনিয়র ডিজাইন প্রকল্প করার সময় আমি মৃত গণনার সাথে মুখ্য সমস্যাগুলি হ'ল একটি অ্যাক্সিলারোমিটার কেবল ত্বরণকেই পরিমাপ করে। গতিবেগ প্লাস একটি ধ্রুবক সি পেতে আপনাকে একবার সংহত করতে হবে তারপর অবস্থান + সিক্স + ডি পাওয়ার জন্য আপনাকে আবার একীভূত করতে হবে এর অর্থ হ'ল একবার আপনি যদি অ্যাক্সিলারোমিটারের ডেটা থেকে অবস্থান গণনা করেন তবে আপনি অফসেট দিয়ে শেষ করেন, তবে আপনার কাছে সময়ের সাথে রৈখিকভাবে বেড়ে যায় এমন একটি ত্রুটি। আমি যে মেমের সেন্সর ব্যবহার করেছি তার জন্য, 1 সেকেন্ডের মধ্যে, এটি নিজেকে যেখানে এটি ছিল প্রকৃতপক্ষে থেকে কমপক্ষে এক মিটার দূরে গণনা করে। এটি কার্যকর হওয়ার জন্য, আপনাকে সাধারণত প্রায়শই ত্রুটিগুলি শূন্য করার উপায় খুঁজে বের করতে হয় যাতে আপনি ত্রুটি তৈরির বিষয়টি এড়াতে পারেন। কিছু প্রকল্প এটি করতে সক্ষম হয়, তবে অনেকগুলি তা করে না।

অ্যাক্সিলোমিটারগুলি একটি দুর্দান্ত মাধ্যাকর্ষণ ভেক্টর দেয় যা সময়ের সাথে সাথে ত্রুটিতে উত্থিত হয় না এবং বৈদ্যুতিন কমপাসগুলি ত্রুটি সঞ্চার না করে ওরিয়েন্টেশন দেয়, তবে সামগ্রিকভাবে মৃত গণনার সমস্যাটি নৌবাহিনীর দ্বারা জাহাজগুলিতে টন সেন্সরগুলিতে ব্যয় করা টন অর্থ দ্বারা সমাধান করা হয়নি n । আপনারা যা করতে পারেন তার চেয়ে এগুলি আরও ভাল, তবে শেষটি আমি পড়েছিলাম, তারা 1000 কিলোমিটার ভ্রমণে এখনও 1 কেমি দূরে নিজেকে সরিয়ে নিয়েছে। এটি মৃত গণনার জন্য আসলে বেশ ভাল, তবে তাদের সরঞ্জামগুলি ছাড়া আপনি এর কাছাকাছি কিছু অর্জন করতে সক্ষম হবেন না।


নিশ্চয়ই ত্রুটিটি কি দূরত্ব / সময়ের বর্গ? গতির ত্রুটিটি রৈখিক হবে, সুতরাং বর্গাকার স্থানচ্যুতি। কী আকর্ষণীয়, এবং সম্বোধন করা হয়নি, তা হ'ল এই সস্তা এক্সিলাররা কতটা ভাল।
টুনটেবল

@ টানটেবল আশা করি আপনার একটি অ্যাক্সিলোমিটার এত খারাপ নয় যে আপনার কাছে একটি উল্লেখযোগ্য ধ্রুবক ত্বরণ অফসেট রয়েছে set যদি আপনার কাছে এটি খারাপ হয় তবে হ্যাঁ, আপনি দূরত্ব / সময়ের সাথে বর্গক্ষেত্রের ত্রুটিটি শেষ করবেন।
হর্টা

7

আপনার সাথে এক্সিলারোমিটারে পক্ষপাত এবং গাইরোসে শব্দও হবে যাতে এটি মোকাবেলা করতে পারেন।

এবং মাধ্যাকর্ষণ কোণ পরিমাপে ত্রুটিগুলি প্রবর্তন করা উচিত নয়; বিপরীতে, মাধ্যাকর্ষণ ভেক্টর একটি "পরম রেফারেন্স" সরবরাহ করে যা আপনাকে "পিচ" এবং "রোল" কোণগুলির সঞ্চিত পক্ষপাতটি শূন্য করতে সহায়তা করে।

হ্যাঁ, আপনি যা করতে চান তা সম্ভব, তবে স্বল্প ব্যয়যুক্ত এমইএমএস ডিভাইসের দুর্বল পারফরম্যান্সের অর্থ হ'ল ত্রুটিগুলি দ্রুতই জমা হবে - উভয় পক্ষপাতিত্ব পরিবর্তন এবং গোলমাল দ্বারা উত্পাদিত "এলোমেলো হাঁটা" (উভয় অ্যাক্সিলোমিটার এবং রেট গায়রোস) ফলাফলগুলি বাস্তবতা থেকে সেকেন্ড বা মিনিটের মধ্যে চলে যাওয়ার কারণ হবে।

এটি ঠিক করতে আপনার সিস্টেমে অতিরিক্ত সেন্সর অন্তর্ভুক্ত করতে হবে যা এই ধরণের ত্রুটি ভুগবে না। আমি উপরে উল্লিখিত হিসাবে, মাধ্যাকর্ষণ ভেক্টর কোণ ব্যবহার গাইরো ত্রুটিগুলির কিছু সংশোধন করার এক উপায়, তবে আপনার ব্যবহারের আগে আপনার যখন একটি সঠিক মাধ্যাকর্ষণ পরিমাপ (সিস্টেমগুলি অন্যথায় ত্বরান্বিত হচ্ছে না) তখন আপনাকে সচেতন হওয়া দরকার এটা।

কৌণিক প্রবাহের জন্য সংশোধন করার আরেকটি উপায় হ'ল পৃথিবীর চৌম্বকীয় ক্ষেত্রটি পরিমাপ করার জন্য একটি চৌম্বকীয় উপাদান অন্তর্ভুক্ত করা। চৌম্বকীয়দের তুলনামূলকভাবে বড় ত্রুটি রয়েছে তবে তারা দীর্ঘমেয়াদী ড্রিফ্টে ভুগছেন না।

অ্যাক্সিলোমিটার রিডিংসের ড্রিফ্ট উপাদানগুলির দ্বারা তৈরি অবস্থান ত্রুটিগুলি সংশোধন করার জন্য কোনও ধরণের একটি পরম অবস্থানের রেফারেন্সের প্রয়োজন। জিপিএস সাধারণত ব্যবহৃত হয় (যখন উপলভ্য থাকে) তবে আপনি অন্যান্য সেন্সরগুলিও ব্যবহার করতে পারেন, যেমন ব্যারোমিটার (উচ্চতার জন্য), ওডোমিটারগুলি (যদি আপনার মাটিতে চাকা থাকে), আল্ট্রাসোনিক বা ইনফ্রারেড রেঞ্জ সেন্সর বা এমনকি চিত্র সেন্সরও ব্যবহার করতে পারেন।

আপনি যে সেন্সর ব্যবহার করে শেষ করেন তা নির্বিশেষে, এই সমস্ত ডেটা সিস্টেম সিস্টেমের একটি স্বনির্ভর সফ্টওয়্যার মডেল হিসাবে "ফিউজড" হওয়া দরকার, যার মধ্যে কেবল বর্তমান অবস্থান এবং মনোভাবই নয়, বর্তমান পক্ষপাতিত্বের অনুমানও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে , স্কেল ফ্যাক্টর এবং সেন্সরগুলির শব্দ স্তরগুলি নিজেরাই। একটি সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে একটি কলম্যান ফিল্টার ব্যবহার করা হয়, যা প্রদত্ত সেন্সর রিডিংয়ের সেট সেটগুলির জন্য সিস্টেম স্টেটের একটি "অনুকূল" অনুমান (যেমন সর্বোত্তম উপলব্ধ অনুমান) সরবরাহ করতে দেখানো যেতে পারে।


4

সংক্ষিপ্ত উত্তরটি "হুবহু নয়"। দীর্ঘ উত্তরটি হ'ল আপনি "আমার জাইরোস্কোপ রিডিং দেওয়া, আমি 95% আত্মবিশ্বাসী যে আমার শেষ পাঠের পরে ডিভাইসটি 28 ডিগ্রি এবং 32 ডিগ্রির মধ্যে ঘোরা হয়েছে" as

dθ(t)dt=r(t)
d2p(t)dt2=r(t)
r(t)t

এই "গোলমাল" ডিফারেনশিয়াল সমীকরণগুলি সাধারণত "স্টোকাস্টিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ" নামে চলে যায় যেখানে গোলমালটি এলোমেলো হাঁটার মাধ্যমে উত্পন্ন সাদা আওয়াজ বলে ধরে নেওয়া হয়। গণিতটি অন্যান্য পরিস্থিতিতেও সাধারণ করা যেতে পারে যেখানে শব্দটি এলোমেলো হাঁটাচলা থেকে আসে না। যে কোনও বিশেষ ক্ষেত্রে, শব্দটির বিতরণ থাকবে যা পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারণ করা যেতে পারে, যার পরামিতিগুলি আপনার নির্দিষ্ট ডিভাইস এবং অ্যাপ্লিকেশনটির উপর নির্ভর করবে। শব্দ জমে থাকার কারণে, তুলনামূলকভাবে দীর্ঘ সময়ের ব্যবধানে ভাল অনুমানের জন্য আপনি যা কিছু করেন না তা আপনাকে পর্যায়ক্রমে একটি নির্দিষ্ট অবস্থানে পর্যালোচনা করতে হবে। স্থির রেফারেন্সগুলির উদাহরণ হ'ল হোম বেস, কম্পাস রিডিং এবং মাধ্যাকর্ষণ।

আপনি যদি এই অ্যাভিনিউটি অনুসরণ করার সিদ্ধান্ত নেন তবে আপনাকে কয়েকটি জিনিস সিদ্ধান্ত নিতে হবে:

  • ত্রুটি একটি গ্রহণযোগ্য স্তর কি? আপনি কি 2% সেকেন্ডের পরে এক ডিগ্রির মধ্যে 95% আত্মবিশ্বাসী হতে চান বা আপনি কি 80% আত্মবিশ্বাসী হতে চান যে এটি 2 সেকেন্ডের পরে 5 ডিগ্রিতে রয়েছে?

  • আপনার জাইরোস্কোপ / অ্যাক্সিলোমিটার থেকে কিছু রিডিং নিন। এটি গোলমালটির পরীক্ষামূলক বিতরণ গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা আসল গোলমালের অনুমান করে। আপনার গোলমাল ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ সমাধান করতে এবং আপনার আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি গণনা করতে এটি ব্যবহার করুন।

  • উপরের দিক থেকে এটি স্পষ্ট হওয়া উচিত যে কীভাবে ডেটা শীটটি পড়ার নির্ভুলতা (বৈকল্পিকতা) আপনার গোলমাল ডিফারেনশিয়াল সমীকরণের সমাধানকে প্রভাবিত করে। এটি আপনার আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করে তাও স্পষ্ট হবে।

  • গ্রহণযোগ্য প্যারামিটার সহ একটি ডিভাইস চয়ন করুন যাতে আপনি প্রথম ধাপে আপনি যে আত্মবিশ্বাসের অন্তর চেয়েছিলেন তা পেতে পারেন। আপনি যে ডিভাইসটি চান সেটির যথার্থতা প্যারামিটারগুলি খুঁজে পেতে পারেন / যা প্রয়োজন তা এবং / বা আপনার বাজেটের সাথে মেলে না। অন্যদিকে, আপনি সস্তা ডিভাইসের জন্য যে ফলাফল পেয়েছেন তাতে আপনি অবাক হতে পারেন।


সমস্যা (বা একটি সমস্যা) এর মধ্যে রয়েছে যে অ্যাক্সিলোমিটার পি (টি) এর চেয়ে বেশি সংবেদনশীল । এটি নির্দিষ্ট অক্ষের চারপাশে থেইটা পরিবর্তনের ক্ষেত্রেও সংবেদনশীল।
স্কট সিডম্যান

আমি রাজী. একারণে মাল্টিপ্যারামিটার সিস্টেমের কোনও বিশ্লেষণ করার সময় ভেক্টর ব্যবহার করা সর্বদা ভাল। একক ভেরিয়েবল কেস থেকে ভেক্টর-মূল্যবান স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়াগুলি থেকে সাধারণীকরণ অন্যান্য সমস্যার তুলনায় তুচ্ছ।
সামিই
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.