konkurrierende Datenfusion mit Kalman

[klaus (Gast)]

Moin,

die Theorie hinter den KF habe ich verstanden und konnte auch schon ein 
paar in matlab simulieren (inclusive Berechnung von R und Q).

Nun die Frage: wie fusioniere ich mit nem KF mehrere unterschiedliche 
Sensoren, die allerdings Informationen über die gleiche physikalische 
Größe bereitstellen, zu einem besseren Wert als es die einzelnen sind? 
Angenommen man drei Sensoren, die Informationen über die Höhe liefern: 
einen Ultraschall, ein Barometer und ein Radar. Jetzt kann ich für jeden 
Sensor einen Zustand ins KF einbauen, jedoch möchte ich gern aus den 
drei ungenauen Zuständen einen genauen haben bzw bei Ausfall eines 
Sensors (Ultraschall funktioniert nur unter Höhen von 6 m) dessen Daten 
nicht mehr berücksichtigen. Hier fehlt mir der Ansatz.

[Philipp L. (philipp_l89)]

Durch Kaskade:


UltraSchall----KF----+-+---Gewichtung-----KF---
System---------+     | |                  |
                     | |                  |
Barometer------KF----+ |                  |
System---------+       |                  |
                       |                  |
Radar----------KF------+                  |
System---------+                          |
                                          |
System------------------------------------+

Behandle quasi alle drei Sensoren als "einen Sensor" allerdings wird die 
Vertrauensmatrix ein bisschen eine Qual werden ;)

[Jan (Gast)]

Hallo zusammen!

Sieht nach etwas aus was fliegen kann, richtig? Sorry, auch wenn die 
meine Frage euch leider nicht weiterhilft, es interessiert mich trotzem: 
Barometer und Ultraschall kenne ich, aber von was für einem Radar 
sprecht ihr?

Danke und Gruß,

Jan

[Mike (Gast)]

Jan schrieb:
> aber von was für einem Radar sprecht ihr?
Wie LIDAR, nur mit Funkwellen.

[Jan (Gast)]

Cool! Ein Eigenbau von Dir oder gekauft? Habe auch Barometer und 
Ultraschall an meinem Quad, ist aber nicht sonderlich gut, 'autolanding' 
funktioniert nur sehr maessig bei Höhen < 2m...

[klaus (Gast)]

Ich selbst habe kein Radar, es ging mir nur ums Prinzip.

btw: wenn du autolandest, kommst du doch zwangsläufig in den Bereich 
<2m, ab dann sollte es doch sauber landen, dein Gerät? Oder meinst du, 
dass bei >2m dein Gerät nicht mit konstanter v sinkt und immer zappelt? 
Das könnte daran liegen, dass dein Barometer zu stark rauscht und du die 
Daten nicht filterst. Klappt Höhe halten besser?

[Rene (Gast)]

Google mal Information Filter. Das ist eine Variante des Kalman-Filter 
zur Sensordatenfunktion.