roboforum.ru

Не очень понял. В случае поиска координат с минимальным квадратом отклонения мы просто последовательно приближаемся к лучшему решению и процесс приближения называем итерациями. В кальмане - получаем очередную порцию данных из источников с некорелирующей ошибкой и на основе математических выкладок определяем некий оптимальный входной вектор.

Обсудить предлагается следующее:
1. Ставим задачу, для которой однозначно полезно использование фильтра Калмана. Предлагаемая задача - ориентация в пространстве (в первом приближении - по одной оси, например балансирующий робот). Вход с двух сенсоров: акселерометр, гироскоп.
2. Берем в качестве датчиков какие-то стандартные приборы типа adxl202 и enc03j, используем паспортные данные распределения ошибок.
3. !!! А вот тут самое интересное !!! По шагам прописываем действия, которые нужно сделать для получения реального положения в пространстве.
4. Формируем набор входных данных, включаем туду ошибки измерения (дрейф гироскопа и динамическую ошибку измерения акселерометра)
5. Прогоняем алгоритм по сформированному набору - получаем показания лучше, чем только с гироскопа или только с акселерометра
6. (для эстетов) Все это реализуется в железе.

каждый элемент алгоритма - понимаем, что и почему - тоже понимаем.
если есть желание - оформляем в каком-нибудь вики или еще где

Это не обсудить - это совместно составить туториал по Калману правда я не знаю зачем такие жертвы - убедиться что Калман всё-таки работает?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Ну нет сил, так нет

Ладно, наверное я действительно перебрал - просто фантазия разигралась
Калман, вроде, требует настройки, в частности правильного определения ковариационных матриц ошибки?

2mandigit: Так не в силах вопрос, просто ты накидал план действий как будто собрался проверять работает Калман или нет это же не я его вчера придумал, чтобы требовалась проверка или ты хочешь посмотреть насколько он лучше, чем просто отдельные измерения, в какой-то конкретной модели?

Настройка - это да, для лучших результатов оно нужно. Иначе он не будет знать чему больше верить - каким измерениям или вообще предсказаниям верить.

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Если будут результаты - дай знать.

если будут результаты в чем?

Добавлено спустя 20 секунд:
В смысле после первого практического опыта применения Калмана?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Я выше писал уже, но повторю.

Хотелось бы МНЕ увидеть КОНКРЕТНЫЕ наборы чисел (штук 20, 50 аль 170) - как бы данных с 2-3 и более датчиков - и соответвующий набор чисел выход с фильтра.

Загнать в excel например у увидеть на графике что Калман делает.

да

Ок, какой пример разберем? Давайте двухмерный - для балансирующего робота? Считаем, что есть аксель и гиро - генерим реальное положение робота, генерим показания акселя и гиро, добавляем гауссову погрешность, смотрим что получается отдельно от гиро, отдельно от акселя и что получается от Калмана - так?

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

скорее даже одномерный
задача сформулирована верно
для гироскопа (как мне кажется) следует добавить гауссову погрешность к измеряемой скорости, а вот для акселерометра - я не уверен, что добавление гауссовской ошибки к компоненте положения будет достаточным (а может и будет?)

Гироскоп - это угловая скорость, а какие же углы в 1-мерном пространстве?

Добавлено спустя 40 секунд:
К акселю гауссову погрешность надо добавлять к ответу (т.е. измеряемой скорости)

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

у нас же 1 измеряемая величина - угол наклона
значит, пространство - одномерно
(мы же не обязаны рассматривать декартово пространство)

насчёт акселерометра - надо определиться с понятиями:
есть сенсоры, которые измеряют ускорение - их называют акселерометрами, однако, датчик типа ADXL измеряет положение в пространстве TILT SENSOR (что видно из даташита на него).
То есть ответ акселя в нашем случае - это угол наклона, но содержащий значительную ошибку, если измерение производится в момент движения.

А ну если так рассматривать - ок, давай будем так считать. Ща накидаю в фоне в экселе чего получается.

_________________
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов

Прям таки угол наклона выдает? ADXL выдает ускорение по осям, а угол наклон уже с помощью арктангенса находится

2Ku6opr
В этой теме величина, в которой измеряется угол не принципиальна, вроде?