2 센서 판독 값 융합 (요, 피치)

Question

현재 두 개의 차이 소스에서 요와 피치를 취하는 헤드 추적 솔루션을 구현 중입니다. 자이로 (gyro) 및 자기장 센서를 포함한다.

나는 내 프로그램에 전달 된 값을 모두 가지고 있으며 이제 고정 이미 터 mf 센서의 무손실 특성으로 자이로의 정밀도를 유지하는 가장 좋은 방법을 결정하려고 시도하고 있습니다. 현재 나는 newYaw = currentGyroYaw + 0.05 * (차이점)를 사용하여 자이로를 천천히 드래그하여 mf에 고정 시키지만 상당히 일정한 움직임을 보입니다.

칼만 필터를 사용해 보았지만 하루 종일 리소스를 찾고 있었지만 내 시나리오에 적용하는 방법을 알 수없는 것 같습니다. 내 모든 경우에 어떤 가치가 있을지 모릅니다.

누군가가 단계 및 계산을 도와 주면 2 yaw/피치 값을 가져와 더 정확한 새 세트를 만들어야합니다. 감사.

Answer 1

기본적으로이 기술을 센서 융합이라고합니다. 예, 칼만 필터 기반 센서 융합을 사용할 수 있습니다. 모션 모델에 대한 정보를 모르는 상태에서 센서 융합을 수행하는 방법을 설명하는 https://home.wlu.edu/~levys/kalman_tutorial/kalman_14.html을 읽어보십시오.

문제에 대해 조금 더 설명하면 요와 피치를주는 두 개의 센서가 있습니다. 위에서 언급 한 동일한 표기법을 따르면 C 행렬은 과 같아야합니다. 두 개의 센서에서 나오는 두 개의 판독 값이 같은 영향을 미친다 고 가정합니다. 다른 매트릭스의 차원을 변경해야합니다. 여기 (https://github.com/GPrathap/RobotTrajectoryEstimation) 내가했던 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다. 희망이 당신의 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.