Hallo Zusammen, kennt jemand von euch ein gutes Projekt, dass Neigungswinkel in statischen sowie dynamischen Fall immer "korrekt" ausgiebt aufgrund von Sensor-Daten (Beschleunigungssensor und Gyroskop)? Also eine IMU die Sensordaten-Fusion übernimmt und die jeweiligen Nachteile der Sensor-Quellen über geschickte Algortithmen (Kalman-Filter, ...) ausgleicht? Konkrekt interssiert mich die Problemstellung die Roll, Nick und Gier Winkel bei einem Motorrad während der Fahrt zu bestimmen so wie dies Hersteller wie Magneti Marelli mit ihren IMUs (https://www.bikesrepublic.com/featured/motogp-specify-standard-imu-intertial-measurement-unit-2019/) für die MotoGP machen. Auch Code-Beispiele hinsichtlich Kalman-Filter und desen Auslegung der Koeffizienten würden mich interessieren.
Immer korrekt ist unmöglich. Du kannst - abseits der Ungenauigkeiten der Sensoren ansich (Nichtlinearität, Offset, Drift) - rein physikalisch nicht alle auftretenden Beschleunigungen nur mit Gyro + Acc kompensieren, da du dazu die Geschwindigkeit und normalerweise auch eine Yaw Referenz brauchst. Das läuft eigentlich immer auf GPS hinaus. Zum Auslegen des Kalman Filters oder Attitude Filtern im Allgemeinen gibt es einen Haufen Seiten/Paper, z.B. https://www.mdpi.com/1424-8220/15/8/19302 http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/#chapter32 https://www.hindawi.com/journals/js/2016/6943040/ https://www.mdpi.com/1424-8220/19/1/149 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667015369251 Du wirst etwas Mathematik benötigen.
Jan schrieb: > Du wirst etwas Mathematik benötigen. Danke schonmal für die guten Referenzen. Werde ich mal durchsehen. Ich hab mittlerweile auch eine Masterarbeit zu dem Thema gefunden die das Thema hoffentlich gut zusammen fasst: http://edoc.sub.uni-hamburg.de/haw/volltexte/2018/4392/pdf/Masterarbeit_Tobias_Michaelsen.pdf Die Mathematik\Statistik für die Auslegung des Kalman-Filter bzw. die Bestimmung der Koeffizienten\Kovarianzen finde ich schwierig. Vllt. kann mir da die Masterarbeit bzw. deine Paper weiterhelfen.
Eine schöne Einführung mit wenig Mathematik https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/
Danke, das beschreibt das ganze sehr ausführlich und Einfach!
No eine Frage: Ich will damit ja den Neigungswinkel von einem Motorrad während der fahrt bestimmen. Um zu verifizieren ob der Algorithmus korrekt funktioniert müsste ich einen Messaufbau haben der die dynamik von einem Motorrad während der Kurvenfahrt hat. Weiß jemand wie man das am besten bewerkstelligt?
GoPro fix montieren, dann kannst Du hinterher die meßwerte in das Video einblenden und Dir Gedanken über deren Zusammenhang machen.
Dr. Gonzo schrieb: > kennt jemand von euch ein gutes Projekt, dass Neigungswinkel in > statischen sowie dynamischen Fall immer "korrekt" ausgiebt aufgrund von > Sensor-Daten (Beschleunigungssensor und Gyroskop)? Ardupilot
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