অবিচ্ছিন্ন রৈখিক ত্বরণের অধীনে এএইচআরএস অ্যালগরিদম


9

আমি ধারাবাহিক রৈখিক ত্বরণ এবং কম্পনগুলির (পিচ 0.4 জি এর চেয়ে কম, 10 এইচজেডের চেয়ে কম ফ্রিকোয়েন্সি) পিচ, রোল এবং ইও পেতে বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম চেষ্টা করেছি। এগুলির কোনওটিই ভাল ফলাফল দেয় না কারণ পঠনগুলি হয় প্রবাহিত হয় বা লিনিয়ার ত্বরণ দ্বারা খুব বেশি প্রভাবিত হয়। আমি যেটি অর্জন করতে চাই তা যখন বাহ্যিক ত্বরণ + -0.4g এর চেয়ে ছোট হয়, পিচ এবং রোলটিতে ত্রুটিটি + -1deg এর চেয়ে কম হওয়া উচিত।

আমি এই অ্যালগোরিদম চেষ্টা করেছি:

  1. ম্যাডউইউকের অ্যালগরিদম । বিটা লাভ যখন খুব বেশি সেট করা হয়, তখন রূপান্তরটি দ্রুত হয় তবে লিনিয়ার ত্বরণের ক্ষেত্রে কোণগুলি বেশি সংবেদনশীল হয়। আমি এটিকে টিউন করেছি এবং রৈখিক ত্বরণগুলির মধ্যে ত্রুটিটি + -0.5deg এ নামিয়ে আছি। যাইহোক, কম্পন যদি অবিচ্ছিন্ন থাকে তবে পাঠ্যগুলি প্রবাহিত হবে এবং সত্যের মানগুলিতে রূপান্তরিত হতে চিরতরে লাগে। এটি বোধগম্য কারণ লিনিয়ার ত্বরণের অধীনে গাইরো আরও নির্ভরযোগ্য এবং গাইরো ইন্টিগ্রেশন ড্রিফট হিসাবে গণনাকৃত কোণগুলি বামনযোগ্য।

  2. মহনির অ্যালগোরিটম । ম্যাডগউইকের বিপরীতে, কী এবং কেপি-র জন্য আমি কোন মান ব্যবহার করি তা নির্বিশেষে এটি মোটেও বাড়ে না। তবে এটি সর্বদা লিনিয়ার ত্বরণ দ্বারা প্রভাবিত হয়। (+ -6deg এর চেয়ে বড় ত্রুটি)

  3. Ditionতিহ্যবাহী কালম্যান ফিল্টার । এই বিশাল আর এবং কিউ ভেক্টরগুলিকে সুর করার জন্য প্রচুর সময় ব্যয় করা হয়েছে। এখনও পর্যন্ত এটি মাহনির মতো একই অভিনয় করেছে।

আমি রেজার আইএমইউ ব্যবহার করছি । আমি জানি সস্তা সেন্সর সঙ্গে এটি হিসাবে একই ফলাফল অর্জন অসম্ভব এই এক

ইউকেএফ এর মতো আরও কয়েকটি বিকল্প রয়েছে তবে এটি বুঝতে বা বাস্তবায়নের জন্য ব্যথা।

কোন পরামর্শ স্বাগত জানানো হয়।


আপনি কীভাবে কলম্যানের জন্য সংহত করছেন?
সি টাউন স্প্রিংগার

ইউলার সংহতকরণ ব্যবহার করে তবে ডিসিএমগুলি এড়ানোর জন্য ঘূর্ণনগুলি কঠোরভাবে একটি অক্ষ। @ সি.টাউনস্প্রিঞ্জার
তিমতিয়ানিয়াং

এটা কি ভাল কাজ করার কথা? গতবার আমি এটি (ALCM) করেছিলাম ইউলার অনুপযুক্ত ছিল। অয়লার একটি প্রথম অর্ডার পদ্ধতি যা স্থানীয় ত্রুটিটি ধাপের আকারের বর্গক্ষেত্রের সমানুপাতিক এবং ধাপের আকারের সমানুপাতিক স্থূল ত্রুটিযুক্ত with আমরা কলমান ফিল্টার সহ চতুর্থ অর্ডার রঞ্জে-কত্ত ব্যবহার করেছি। আমি মনে করি নিউটোন-ফেনম্যান বা ইউলারের কাছে অনুমান করা উচিত রঞ্জ-কত্তা শুরু করার প্রাথমিক ধারণা। ভাল আপডেট হারে হ্যান্ডেল করার প্রক্রিয়াজাতকরণ আপনার কাছে আছে কি?
সি টাউন স্প্রিংগার

আপনার পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ। ইউলার একীকরণ পদ্ধতির স্থানীয় ত্রুটি উপেক্ষা করা হয়েছিল। আমরা পোস্টে ফিল্টারিং করার পরিকল্পনা করছি, সুতরাং গণনা জটিলতায় আমাদের বড় বাধা নেই। @ সি.টাউনস্প্রিঞ্জার
টিমটিয়ানিয়াং

উত্তর:


3

প্রথমত, আপনি এখানে দুটি মূল পয়েন্ট বুঝতে পেরেছেন তা নিশ্চিত করুন:

  1. একমাত্র আইএমইউ ডেটা থেকে মনোভাব নির্ধারণ লিনিয়ার ত্বরণের উপস্থিতিতে সহজাত অস্পষ্ট । ত্বরণের প্রকৃতি সম্পর্কে অতিরিক্ত জ্ঞান ছাড়াই, আপনি যে নির্ভুলতা অর্জন করতে পারেন তার উপর সর্বদা একটি উপরের আবদ্ধ থাকবে।

  2. সংহত জাইরোস্কোপ পরিমাপের মধ্যে ড্রাইফ্ট দ্বারা নির্ভুলতা সীমাবদ্ধ । নিখুঁত গাইরো ডেটা এবং ইন্টিগ্রেশন সহ অ্যাক্সিলারোমিটার ডেটার প্রয়োজন হবে না। নিবিড়তা যত কাছাকাছি আপনি ত্বরণ তত উপেক্ষা করতে পারবেন।

অরিয়েন্টেশন অ্যালগরিদমের নির্বাচন এখানে মূলত অপ্রাসঙ্গিক। এঁরা সকলেই একই নীতিতে কাজ করেন: গ্র্যাভিটেশনাল ত্বরণের দিকনির্দেশ ব্যবহার করে দু'জনের মধ্যে কিছু পরিবর্তনশীল পরিমাণে ওজন যুক্ত হওয়ার সাথে সমন্বিত গাইরো ডেটা সঠিকভাবে চালিত হতে পারে। আপনি যদি প্যারামিটারগুলি সুর করার চেষ্টা করেছেন এবং আপনি যে ফলাফল চান তা অর্জন না করে, আপনি কোনও আলাদা অ্যালগরিদম দিয়ে আরও ভাল করার সম্ভাবনা নেই।

সুতরাং, মূলত দুটি জিনিস আপনি করতে পারেন।

  1. আপনার গাইরো সংহতকরণের যথার্থতা উন্নত করুন।
  2. একরকম রৈখিক ত্বরণের প্রকৃতিকে মডেল করুন।

দ্বিতীয় বিকল্পটি আলোচনা করা শক্ত কারণ এটি আপনি যে গতিটি অধ্যয়ন করছেন তার বিবরণের উপর নির্ভর করে। কিছু নির্দিষ্ট কৌশল রয়েছে যেমন কিছু দেওয়া পরিসরের বাইরে ফেলে দেওয়া বা ডি-ওজন ত্বরণ। মূলত এগুলি কেবল সংক্ষিপ্ত ঘটনা হিসাবে লিনিয়ার ত্বরণের মডেলিংয়ে নেমে আসে। যদি আপনার সিস্টেম অবিচ্ছিন্ন গতিতে থাকে তবে সেগুলি খুব বেশি সহায়ক হয় না।

আপনার গাইরো সংহতকরণ উন্নত করতে আপনি করতে পারেন এমন বেশ কয়েকটি জিনিস রয়েছে, যদিও:

  1. গাইরো পক্ষপাতের সর্বোত্তম সম্ভাব্য অনুমান পান । ব্যবহারের আগে অবিলম্বে কয়েক সেকেন্ডের জন্য স্ট্যাটিক গাইরো রিডিং নিন এবং আপনার অফসেট মানগুলি পেতে এটিকে গড় করুন। এক-অফ পূর্বের ক্রমাঙ্কনের উপর নির্ভর করবেন না।
  2. তাপমাত্রার কারণে প্রবাহকে হ্রাস করার চেষ্টা করুন।ক্রমাঙ্কন / ব্যবহারের আগে আইএমইউকে স্থির অবস্থায় অপারেটিং তাপমাত্রা পর্যন্ত গরম হতে দিন। অপারেশনের সময় এটি একটি স্থির তাপমাত্রায় রাখার চেষ্টা করুন।
  3. আপনার ক্রমাঙ্কন মডেলটি উন্নত করুন। ক্রস অক্ষ প্রভাব এবং অ-লিনিয়ারিটি পাশাপাশি কেবল স্কেল এবং অফসেট সহ বিবেচনা করুন।
  4. আরও ভাল সংহতকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ইতিমধ্যে আপনার প্রশ্নের মন্তব্যগুলিতে কিছু ধারণা রয়েছে ideas
  5. আপনি গাইরো প্রবাহ ট্র্যাক করতে পারেন কিনা দেখুন। যদি অরিয়েন্টেশন অ্যালগরিদমকে কোনও নির্দিষ্ট দিকের ধারাবাহিকভাবে ধারাবাহিকভাবে সঠিকভাবে চালিত করতে হয়, তবে এটি সনাক্ত করা যায় এবং আলতো করে পক্ষপাত মানগুলি সামঞ্জস্য করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

আপনি ঠিক বলেছেন যে আপনি যে সেন্সরগুলি ব্যবহার করছেন সেগুলি সর্বোচ্চ গ্রেডের নয়। তবে যথেষ্ট ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং ক্যালিব্রেট করা থাকলে ভোক্তা সেন্সর থেকে খুব ভাল ফলাফল পাওয়া সম্ভব।


কোন প্রস্তাবিত গ্রাহক সেন্সর?
টিমটিয়ানিয়াং
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.