Hallo Leute, ich beschäftige mich gerade mit dem interessanten Thema, Daten von verschiedenen Sensoren für die gleiche Größe sinnvoll zusammenzuführen. Beispiel: Ich habe in einem Flugmodell einen GPS-Empfänger, drei Drehratensensoren, drei Beschleunigungssensoren, einen Drucksensor für die barometrische Höhe und einen Dreiachs-Magnetfeldsensor für den (mißweisenden) Kurs. Jetzt haben verschiedene Sensoren verschiedene Schwächen und Vorteile. So ist die GPS-Position nur einmal pro Sekunde verfügbar, aber relativ genau. Zumindest kann ich die Qualität der errechneten Position aus den "Nebendaten" (Empfangsqualität pro Satellit, Konstellation) ziemlich gut beurteilen. Auf der anderen Seite habe ich die Drehraten- und Beschleunigungswerte 100 Mal pro Sekunde, dafür leiden die Sensoren an einem ziemlichen Offset und einer gehörigen Temperaturdrift. Der Magnetfeldsensor liefert mir die Ausrichtung des Modells auch bei Stillstand am Boden, die Kursdaten vom GPS sind genauer, aber nur bei Bewegung verfügbar. Nebenbei liefert der eine Sensor den rechtweisenden, der andere den mißweisenden Kurs. Man könnte auch die GPS-Position mißbrauchen, um beispielsweise aus den bekannten Flugeigenschaften die Querneigung oder den Anstellwinkel des Modells zu schätzen. Mein Thema ist nun, wie führt man diese Daten sinnvoll so zusammen, daß man von jedem Sensor die besten Eigenschaften mitnimmt? Ich höre in diesem Zusammenhang immer viel von "Kalman-Filtern", habe mich in dieses Thema auch schon eingelesen. Allerdings geht es da wohl eher um das Schätzen und Ausgleichen von Sensorfehlern im voraus, weniger um das Zusammenführen von mehreren Sensoren. Mein Problem ist, wenn mir einer eine Integralgleichung vorknallt, kann ich damit nicht viel anfangen. Ich bräuchte eine allgemeinverständliche grundsätzliche Beschreibung des Vorgehens. Auch über entsprechende Links wäre ich sehr dankbar. Vielleicht beschäftigen sich ja auch andere gerade mit dem Thema... Danke schonmal.
Hallo ! Darf ich Deine Frage umformulieren ? Wie lässt sich das ganze mit vertretbarem aufwand in ein mathematisches Modell pressen ? Ich bin leider kein Physiker, aber es würde doch Sinn machen : Innerhalb der 1 Sekunden Zeitfenstern mit hilfe der anderen Sensoren zu Approximieren. Ein mehrschichtiges Modell zu entwickeln. Welchse Einflüsse gibt es auf Dein Fluggerät ? Wind, Deine Steuerung, Luftlöcher ?? Längen, Breitengrad und Höhe in ein Räumliches (x,y,z) Koordinatensystem überführen. Versuche Dir vorzustellen das der Vektor(x,y,z) eine Funktion der Zeit sei. Somit gibt es zu jedem Zeitpunkt einen Punkt den Dein Modell im Raum einnehmen muss. (irgendwie fällt mir gerade die Taylor Entwicklung ein...) Als einfachstes könntest Du zwischen zwei bekannten, also alten Stützstellen interpolieren. (z.b. Linear) Die Genauigkeit wäre dann bei gleichbleibenden Flugbedingungen gegeben. Störeinflüsse kannst Du natürlich nicht im voraus betrachten, dafür hast Du deine Sensoren. Hier wird es jetzt knifflig. Im Prinzip benutzt Du beim linearen Interpolieren zwischen alten Messpunkten etwas, das nennt sich Geschwindigkeit. Die behält dein Fluggerät, wenn keine Störgrösse auftritt, auch in Zukunft bei... Du kannst Dir die Geschwindigkeit in die 3 Ausdehnungen zerlegt vorstellen ? Die Beschleunigungswerte die Du nun 100/s misst, verändern nun die x,y,z-Geschwindigkeit deines Körpers. ...Die Geschwindigkeit verändert die Lage im Raum... Du kommst also nicht um eine Portion Physik+Mathe nicht drum rum... Jetzt musst Du nur die Beschleunigungswerte Deiner Sensoren ermitteln und in die Rechnung einfliessen lassen. Leider müsstest Du Integrieren, aber das Integral zu finden wird nicht Funktionieren... Du musst nach jedem Messwert Schätzen -> Approximieren (Teilgebiet der Mathe -> Numerik). Sprich eine Beschleunigung von a innerhalb eine zeit von t führt zu eine Geschwindigkeit v. Das musst Du dann 100 mal für alle 3 Koordinaten machen. Leider ändert sich die Beschleunigung nicht Sprunghaft, aber je mehr Samples pro Zeiteinheit verarbeitet werden, desto kleiner wird der Fehler durch Deine Schätzung ! Nach den 100 Samples kommt nun Wieder eine Stützstelle vom GPS. Leider wirst Du eine Abweichung feststellen... Jetzt könnte man versuchen eine art Störgrösse in die Rechnung einfliessen zu lassen. Sowas nach dem Motto, der Fehler der in der Letzten Messung gemacht wurde, der wird sich in der neuen Messung wiederholen. (wobei das jetzt wahrscheinlich schon hasrten tobak für dich ist !?)
...Du könnstest auch mit der Überlagerung von Inertialsystemen arbeiten.
Ich schrieb oben :
> Ein mehrschichtiges Modell zu entwickeln.
Damit wollte ich aufgreifen das die Differenz nach einer Sekunde nicht
sprunghaft zurückgesetzt werden sollte.
Eine Schicht über der eigentlichen Berechnung sollte vielleicht die
Fehler über mehrere Durchläufe "verschmieren".
Es kann ja nicht sein, das dass Flugzeug eine s/100 später 100
Höhenmeter "gesprungen" ist...
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