да, обратная связь есть, предполагается, что пользователь всё видит.
Это проще.
Если в целом на длинном периоде никто никуда не уходит. То есть все движение происходит примерно вокруг одной неподвижной точки, то можно просто чуточку фильтровать скорости и ускорения ВЧ фильтром с разумными постоянными времени. Ну то есть не надо идеальным интегратором интегрировать.
да, обратная связь есть, предполагается, что пользователь всё видит.
Это проще.
Если в целом на длинном периоде никто никуда не уходит. То есть все движение происходит примерно вокруг одной неподвижной точки, то можно просто чуточку фильтровать скорости и ускорения ВЧ фильтром с разумными постоянными времени. Ну то есть не надо идеальным интегратором интегрировать.
А кальман - да, в таком случае поможет.
спасибо. Я думаю я тогда попытаюсь реализовать некое программное подобие этого фильтра.
=DeaD= писал(а):
Имея только аксель и гиро фиг вы сможете нормально мерить скорость, ошибка то не сбрасывается.
Прошу прощение за незнание, любопытства ради спрашиваю а что нужно, чтобы мерять? Ошибка то в любом случае будет. Я так думал, что с приборов снимаются показания, а потом уже аппаратно / программно фильтруются / обрабатываются.
Здравствуйте! Занимаюсь измерением ровности дороги. На ось автомобиля закрепляется акселерометр. С его помощью измеряем ускорение по оси Z. Скорость движения постоянна. Задача: посчитать высоты микропрофиля дороги (траекторию движения оси автомобиля). В итоге получается каша, а не данные. Провели несколько заездов, микропрофили почти не коррелируют между собой... Может ли применение фильтра Калмана как-то исправить ситуацию? Судя по данным акселерометра. машина то уходит под землю, то взлетает, потому считаю через некоторый промежуток времени, что скорость становится нулевая (через секунду например). Очевидно , что скорость будет нулевая достаточно часто (машина движется вверх-вниз, меняя знак скорости и ускорения) - но, видимо, это очень грубое приближение. Можете что-нибудь посоветовать в этом случае? буду премного благодарен:)
Зарегистрирован: 19 май 2008, 12:04 Сообщения: 50 Откуда: Украина, г. Харьков
прог. языки: C#, C++
Что такое высота микропрофиля дороги? Если это неровности, то тогда по амплитуде вибраций относительно 1g можно судить о неровностях. И Вам не нужно находить высоту дороги, интегрируя ускорение. Если нужно найти абсолютную высоту дорожного полотна, то тогда используйте фильтр Калмана, у которого будут подаваться на вход информация с датчика высоты (например такой http://www.sparkfun.com/commerce/product_info.php?products_id=8128), который имеет низкую точность, но не накапливает погрешность, + акселерометр (высокая точность, накапливает погрешность). А задача определения позиции по одному акселерометру недавно возникала, вроде красивого решения не нашли...
Задача: посчитать высоты микропрофиля дороги (траекторию движения оси автомобиля).
Двойное интегрирование - это совсем плохая операция так как ошибка не просто накапливается а накапливается быстро и сильно Вам нужно определиться с интересующими вас "частотами" (что такое микропрофиль?) как по скорости, так и по ускорению и использовать не идеальный двойной интегратор, а фильтры интересующего вас диапазона частот. Тогда результаты будут "получше".
Например, понятно, что сильно низкие частоты (машина едет в гору, потом с горы) - это не микропрофиль ускорения там небольшие, но времена длинные и после двойного интегрирования это дает дикую ошибку. И сильно высокие частоты (скажем рисунок протектора или шум шариков ступицы) - это тоже не микропрофиль (там времена небольшие, но _могут_ быть большие абсолютные ускорения-вибрации, что зашумляет ваш "полезный сигнал")...
Короче, фильтровать, не использовать "интеграторы", и не рассчитывать на хороший результат имхо.
Зарегистрирован: 06 окт 2004, 18:01 Сообщения: 24218 Откуда: Ебург
прог. языки: C++ / PHP / 1C
ФИО: Антон Ботов
Meepo писал(а):
Судя по данным акселерометра. машина то уходит под землю, то взлетает
Так вы введите корректирующую составляющую постоянно смещающую результат измерения к 0, тогда и получите микропрофиль, а иначе вы ошибки накапливаете просто. Там глядишь и график кое-как коррелировать начнет. И расстояние надеюсь не акселерометром меряете, а с колёс снимаете хотя-бы?
_________________ Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
И расстояние надеюсь не акселерометром меряете, а с колёс снимаете хотя-бы?
Расстояние пока по GPS (учитывая, что движение с постоянной скоростью).
=DeaD= писал(а):
Так вы введите корректирующую составляющую постоянно смещающую результат измерения к 0, тогда и получите микропрофиль, а иначе вы ошибки накапливаете просто. Там глядишь и график кое-как коррелировать начнет.
Вот я и смещаю результат в 0.
Цитата:
то уходит под землю, то взлетает, потому считаю через некоторый промежуток времени, что скорость становится нулевая (через секунду например)
или как-то еще можно?
Ku6opr писал(а):
Если это неровности, то тогда по амплитуде вибраций относительно 1g можно судить о неровностях
Каша получается не вследствие того, что ошибки накапливаются, а из-за того, что данные СИЛЬНО зашумлены. Те самые амплитуды кажутся вообще случайными. И вот как из них выделить полезный сигнал...
Michael_K писал(а):
Вам нужно определиться с интересующими вас "частотами" (что такое микропрофиль?) как по скорости, так и по ускорению и использовать не идеальный двойной интегратор, а фильтры интересующего вас диапазона частот. Тогда результаты будут "получше"
Микропрофиль - относительные отметки по высоте, обычно с шагом 0,125м или 0,25м. Для оценки ровности необходимо выделить длины волн в диапазоне 0.63-100м. Но как из этого получить, какие частоты меня интересуют по скорости и ускорению?
Сейчас пробую подобрать параметры одномерного фильтра Калмана для фильтрации ускорений и скоростей. Но, в целом, можно только судить об общем уровне неровностей, сам по себе микропрофиль из этого никак не получается - от заезда к заеду разная информация от датчика приходит. и форма полученного микропрофиля СИЛЬНО зависит от параметров фильтрации.
И ещё, не знаю, оффтопик или нет, но вопрос такой: цитата из руководства: "Для фильтрации массивов записанных микропрофилей и эталонных массивов нивелирования рекомендуются фильтры четвертого порядка без сдвига фазы." и приведена передаточная характеристика фильтра - функция частоты. Я правильно понимаю, что это означает так называемую свертку в частотной области, т.е. что-то вроде этого ? Если да, то довольно странно фильтровать эти изначально time-domain данные в frequence-domain. Попробовал, да, действительно сглаживается, но только в области частот, а в области x-координат (пикетов, или как это назвать... в общем, функция Z-отметки от смещения относительно начала участка) получается вообще нечто страшное.
Кальман тут малоприменим. Кальман хорошо работает, когда о системе известно еще что-то, кроме показаний одного датчика (дополнительные датчики, заданные значения и т.д.)
Meepo писал(а):
Вот я и смещаю результат в 0. "то уходит под землю, то взлетает, потому считаю через некоторый промежуток времени, что скорость становится нулевая (через секунду например)" или как-то еще можно?
Я же говорю, не пользуйтесь идеальными интеграторами.
Вы считаете что-то вроде "Скорость(1) = Скорость(0) + Ускорение(0)*dT", А нужно что-то вроде "Скорость(1) = Скорость(0)*K + Ускорение(0)*dT" Где K меньше единицы. К будет определять постоянную времени этого фильтра.
Это и будет "неидеальный интегратор", он же БИХ-фильтр ВЧ первого порядка. Он не "периодически обнуляет", он постоянно с заданным коэффициентом "тянет сигнал к нулю". Точно так же можно делать и фильтры КИХ (они фазы не будут сдвигать) и фильтры более высоких порядков.
Перед интегрированием полезно еще отрезать высокочастотные шумы, для того, чтобы во-первых, смотреть на интересующий вас диапазон частот, а во-вторых, избежать проблем с алиасингом.
Чтобы перевести ваши длины (0.63-100м) в частоты, нужно, очевидно, знать скорость, с которой ваша тестовая машинка едет по дороге. Хотя диапазон очень большой (порядка восьми октав) и хорошо обработать его будет достаточно сложно.
Что вас смутило в алгоритмах ЦОС, я не понял - частотная характеристика однозначно переводится во временную для указанного (рабочего) диапазона частот.
Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 2
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения
Вход
Регистрация
FAQ
Поиск
, может у кто-то раньше скачал этот документ?