Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ позволяет вам объединить данные, считанные из IMUs и GPS, чтобы оценить положение. Используйте insfilter
функция, чтобы создать фильтр сплава INS/GPS, подходящий для вашей системы:
MARGGPSFuser
– Оцените положение с помощью магнитометра, гироскопа, акселерометра и данных о GPS.
NHConstrainedIMUGPSFuser
– Оцените положение с помощью гироскопа, акселерометра и данных о GPS. Этот алгоритм использует неголономные ограничения.
Этот пример предоставляет обзору инерционного сплава датчика с GPS в Sensor Fusion and Tracking Toolbox.
Чтобы изучить, как смоделировать инерционные датчики и GPS, смотрите IMU Модели, GPS и INS/GPS. Чтобы изучить, как сгенерировать движение основной истины что модели датчика дисков, смотрите waypointTrajectory
и kinematicTrajectory
.
Можно также объединить инерционные данные о датчике без GPS, чтобы оценить ориентацию. Смотрите Определяют Ориентацию Используя Инерционные Датчики.
Инерционная система навигации (INS) состоит из датчиков, которые обнаруживают поступательное движение (акселерометры), вращение (гироскопы), и в некоторых системных магнитных полях (магнитометры). Путем объединения данных о датчике постоянно, INS может мертвый считать положение платформы без внешних датчиков. Однако оценка положения INS обычно уменьшается в точности в зависимости от времени и должна быть откорректирована с помощью внешней ссылки, такой как показания GPS. Общие настройки для сплава INS/GPS включают MARG+GPS для воздушных транспортных средств и accelerometer+gyroscope+GPS с неголономными ограничениями для наземных транспортных средств.
Магнитный, угловой уровень и сила тяжести (MARG) система состоят из магнитометра, гироскопа и акселерометра. Чтобы плавить MARG и данные о GPS, создайте insfilterMARG
объект:
FUSE = insfilterMARG
FUSE = insfilterMARG with properties: IMUSampleRate: 100 Hz ReferenceLocation: [0 0 0] [deg deg m] State: [22x1 double] StateCovariance: [22x22 double] Multiplicative Process Noise Variances GyroscopeNoise: [1e-09 1e-09 1e-09] (rad/s)² AccelerometerNoise: [0.0001 0.0001 0.0001] (m/s²)² GyroscopeBiasNoise: [1e-10 1e-10 1e-10] (rad/s)² AccelerometerBiasNoise: [0.0001 0.0001 0.0001] (m/s²)² Additive Process Noise Variances GeomagneticVectorNoise: [1e-06 1e-06 1e-06] uT² MagnetometerBiasNoise: [0.1 0.1 0.1] uT²
insfilterMARG
использует расширенный Фильтр Калмана со следующими методами:
predict
– Обновите состояния с помощью данных о гироскопе и акселерометра
fusemag
– Правильные состояния с помощью данных о магнитометре
fusegps
– Правильные состояния с помощью данных о GPS
Обычно данные об акселерометре и гироскопе получены на более высоком уровне, чем данные о GPS и магнитометр. Можно использовать вложенные циклы, чтобы вызвать predict
, fusemag
, и fusegps
на различных уровнях.
accelData = [0 0 9.8]; gyroData = [0 0 0]; magData = [19.535 -5.109 47.930]; magCov = 0; position = [0 0 0]; positionCov = 0; velocity = rand(1,3); velocityCov = 0; predictDataSampleRate = 100; fuseDataSampleRate = 2; predictSamplesPerFuse = predictDataSampleRate/fuseDataSampleRate; duration = 5; for i = 1:duration*fuseDataSampleRate for j = 1:predictSamplesPerFuse predict(FUSE,accelData,gyroData); end fusegps(FUSE,position,positionCov,velocity,velocityCov); fusemag(FUSE,magData,magCov); end
В любое время можно вызвать pose
возвратить оценки ориентации и текущее положение:
[position, orientation] = pose(FUSE)
position = 1×3 10-15 × -0.3331 -0.2775 0.3886 orientation = quaternion 0.84705 - 0.25459i - 0.46613j - 0.020379k
Для полного рабочего процесса в качестве примера с помощью MARGGPSFuser
, см. IMU и Fusion GPS для Инерционной Навигации.
Плавить акселерометр, гироскоп и данные о GPS с неголономными ограничениями является общей настройкой для оценки положения наземного транспортного средства. Чтобы плавить акселерометр, гироскоп и данные о GPS, создают insfilterNonholonomic
объект:
FUSE = insfilterNonholonomic
FUSE = insfilterNonholonomic with properties: IMUSampleRate: 100 Hz ReferenceLocation: [0 0 0] [deg deg m] DecimationFactor: 2 Extended Kalman Filter Values State: [16x1 double] StateCovariance: [16x16 double] Process Noise Variances GyroscopeNoise: [4.8e-06 4.8e-06 4.8e-06] (rad/s)² AccelerometerNoise: [0.048 0.048 0.048] (m/s²)² GyroscopeBiasNoise: [4e-14 4e-14 4e-14] (rad/s)² GyroscopeBiasDecayFactor: 0.999 AccelerometerBiasNoise: [4e-14 4e-14 4e-14] (m/s²)² AccelerometerBiasDecayFactor: 0.9999 Measurement Noise Variances ZeroVelocityConstraintNoise: 0.01 (m/s)²
insfilterNonholonomic
использует расширенный Фильтр Калмана со следующими функциями:
predict
– Обновите состояния с помощью данных о гироскопе и акселерометра
fusegps
– Правильные состояния с помощью данных о GPS
Обычно данные об акселерометре и гироскопе получены на более высоком уровне, чем данные о GPS. Можно использовать вложенные циклы, чтобы вызвать predict
и fusegps
на различных уровнях.
accelData = [0 0 9.8]; gyroData = [0 0 0]; position = [0 0 0]; positionCov = 0; velocity = rand(1,3); velocityCov = 0; predictDataSampleRate = 100; fuseDataSampleRate = 2; predictSamplesPerFuse = predictDataSampleRate/fuseDataSampleRate; duration = 5; for i = 1:duration*fuseDataSampleRate for j = 1:predictSamplesPerFuse predict(FUSE,accelData,gyroData); end fusegps(FUSE,position,positionCov,velocity,velocityCov); end
В любое время можно вызвать pose
возвратить оценки ориентации и текущее положение:
[position, orientation] = pose(FUSE)
position = 1×3 0 0 0 orientation = quaternion 0.9726 + 0i + 0j + 0.23248k
Для полного рабочего процесса в качестве примера с помощью NHConstrainedIMUGPSFuser
, смотрите Оценочное Положение и Ориентацию Наземного транспортного средства.
ahrs10filter
| ahrsfilter
| ecompass
| imufilter
| imuSensor
| insfilter