IMU (Intertial Measurement Unit) Software\Hardware, Grundlagen, Kalman-Filter

Dr. Gonzo Gast #5864630 
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.
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Jan Gast #5864733 
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.
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Dr. Gonzo Gast #5864926 
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.
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Dr. Gonzo Gast #5865696 
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?
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