Настройте imufilter
параметры, чтобы уменьшать ошибку расчета
tune(
настраивает свойства filter
,sensorData
,groundTruth
)imufilter
объект фильтра, filter
, уменьшать ошибку по дальности кватерниона корневого среднеквадратического (RMS) между объединенными данными о датчике и основной истиной. Функция объединяет данные о датчике, чтобы оценить ориентацию, которая сравнивается с ориентацией в основной истине. Функция использует значения свойств в фильтре как первоначальная оценка для алгоритма оптимизации.
tune(___,
задает настраивающуюся настройку на основе config
)tunerconfig
объект, config
.
imufilter
оптимизировать оценку ориентацииЗагрузите зарегистрированные данные о датчике и достоверные данные.
ld = load('imufilterTuneData.mat'); qTrue = ld.groundTruth.Orientation; % true orientation
Создайте imufilter
возразите и плавьте фильтр с данными о датчике.
fuse = imufilter;
qEstUntuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
ld.sensorData.Gyroscope);
Создайте tunerconfig
возразите и настройте imufilter, чтобы улучшить оценку ориентации.
cfg = tunerconfig('imufilter');
tune(fuse, ld.sensorData, ld.groundTruth, cfg);
Iteration Parameter Metric _________ _________ ______ 1 AccelerometerNoise 0.1149 1 GyroscopeNoise 0.1146 1 GyroscopeDriftNoise 0.1146 1 LinearAccelerationNoise 0.1122 1 LinearAccelerationDecayFactor 0.1103 2 AccelerometerNoise 0.1102 2 GyroscopeNoise 0.1098 2 GyroscopeDriftNoise 0.1098 2 LinearAccelerationNoise 0.1070 2 LinearAccelerationDecayFactor 0.1053 3 AccelerometerNoise 0.1053 3 GyroscopeNoise 0.1048 3 GyroscopeDriftNoise 0.1048 3 LinearAccelerationNoise 0.1016 3 LinearAccelerationDecayFactor 0.1002 4 AccelerometerNoise 0.1001 4 GyroscopeNoise 0.0996 4 GyroscopeDriftNoise 0.0996 4 LinearAccelerationNoise 0.0962 4 LinearAccelerationDecayFactor 0.0950 5 AccelerometerNoise 0.0950 5 GyroscopeNoise 0.0943 5 GyroscopeDriftNoise 0.0943 5 LinearAccelerationNoise 0.0910 5 LinearAccelerationDecayFactor 0.0901 6 AccelerometerNoise 0.0900 6 GyroscopeNoise 0.0893 6 GyroscopeDriftNoise 0.0893 6 LinearAccelerationNoise 0.0862 6 LinearAccelerationDecayFactor 0.0855 7 AccelerometerNoise 0.0855 7 GyroscopeNoise 0.0848 7 GyroscopeDriftNoise 0.0848 7 LinearAccelerationNoise 0.0822 7 LinearAccelerationDecayFactor 0.0818 8 AccelerometerNoise 0.0817 8 GyroscopeNoise 0.0811 8 GyroscopeDriftNoise 0.0811 8 LinearAccelerationNoise 0.0791 8 LinearAccelerationDecayFactor 0.0789 9 AccelerometerNoise 0.0788 9 GyroscopeNoise 0.0782 9 GyroscopeDriftNoise 0.0782 9 LinearAccelerationNoise 0.0769 9 LinearAccelerationDecayFactor 0.0768 10 AccelerometerNoise 0.0768 10 GyroscopeNoise 0.0762 10 GyroscopeDriftNoise 0.0762 10 LinearAccelerationNoise 0.0754 10 LinearAccelerationDecayFactor 0.0753 11 AccelerometerNoise 0.0753 11 GyroscopeNoise 0.0747 11 GyroscopeDriftNoise 0.0747 11 LinearAccelerationNoise 0.0741 11 LinearAccelerationDecayFactor 0.0740 12 AccelerometerNoise 0.0740 12 GyroscopeNoise 0.0734 12 GyroscopeDriftNoise 0.0734 12 LinearAccelerationNoise 0.0728 12 LinearAccelerationDecayFactor 0.0728 13 AccelerometerNoise 0.0728 13 GyroscopeNoise 0.0721 13 GyroscopeDriftNoise 0.0721 13 LinearAccelerationNoise 0.0715 13 LinearAccelerationDecayFactor 0.0715 14 AccelerometerNoise 0.0715 14 GyroscopeNoise 0.0706 14 GyroscopeDriftNoise 0.0706 14 LinearAccelerationNoise 0.0700 14 LinearAccelerationDecayFactor 0.0700 15 AccelerometerNoise 0.0700 15 GyroscopeNoise 0.0690 15 GyroscopeDriftNoise 0.0690 15 LinearAccelerationNoise 0.0684 15 LinearAccelerationDecayFactor 0.0684 16 AccelerometerNoise 0.0684 16 GyroscopeNoise 0.0672 16 GyroscopeDriftNoise 0.0672 16 LinearAccelerationNoise 0.0668 16 LinearAccelerationDecayFactor 0.0667 17 AccelerometerNoise 0.0667 17 GyroscopeNoise 0.0655 17 GyroscopeDriftNoise 0.0655 17 LinearAccelerationNoise 0.0654 17 LinearAccelerationDecayFactor 0.0654 18 AccelerometerNoise 0.0654 18 GyroscopeNoise 0.0641 18 GyroscopeDriftNoise 0.0641 18 LinearAccelerationNoise 0.0640 18 LinearAccelerationDecayFactor 0.0639 19 AccelerometerNoise 0.0639 19 GyroscopeNoise 0.0627 19 GyroscopeDriftNoise 0.0627 19 LinearAccelerationNoise 0.0627 19 LinearAccelerationDecayFactor 0.0624 20 AccelerometerNoise 0.0624 20 GyroscopeNoise 0.0614 20 GyroscopeDriftNoise 0.0614 20 LinearAccelerationNoise 0.0613 20 LinearAccelerationDecayFactor 0.0613
Объедините данные о датчике снова с помощью настроенного фильтра.
qEstTuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
ld.sensorData.Gyroscope);
Сравните настроенную и ненастроенную ошибочную эффективность RMS фильтра.
dUntuned = rad2deg(dist(qEstUntuned, qTrue)); dTuned = rad2deg(dist(qEstTuned, qTrue)); rmsUntuned = sqrt(mean(dUntuned.^2))
rmsUntuned = 6.5864
rmsTuned = sqrt(mean(dTuned.^2))
rmsTuned = 3.5098
Визуализируйте результаты.
N = numel(dUntuned); t = (0:N-1)./ fuse.SampleRate; plot(t, dUntuned, 'r', t, dTuned, 'b'); legend('Untuned', 'Tuned'); title('imufilter - Tuned vs Untuned Error') xlabel('Time (s)'); ylabel('Orientation Error (degrees)');
filter
— Объект фильтраimufilter
объектОбъект фильтра в виде imufilter
объект.
sensorData
— Данные о датчикеtable
Данные о датчике в виде table
. В каждой строке данные о датчике заданы как:
Accelerometer
— Данные об акселерометре в виде 1 3 вектора из скаляров в m2/s.
Gyroscope
— Данные о гироскопе в виде 1 3 вектора из скаляров в rad/s.
Если вы устанавливаете Cost
свойство входа настройки тюнера, config
, к Custom
, затем можно использовать другие типы данных для sensorData
введите на основе своего выбора.
groundTruth
данные Ground Truthtimetable
Достоверные данные в виде table
. Таблица имеет только один столбец Orientation
данные. В каждой строке ориентация задана как quaternion
возразите или 3х3 матрица вращения.
Функциональные процессы каждая строка sensorData
и groundTruth
таблицы последовательно, чтобы вычислить оценку состояния и ошибку RMS от основной истины. Каждая строка sensorData
и groundTruth
таблицы должны соответствовать друг другу.
Если вы устанавливаете Cost
свойство входа настройки тюнера, config
, к Custom
, затем можно использовать другие типы данных для groundTruth
введите на основе своего выбора.
config
— Настройка тюнераtunerconfig
объектНастройка тюнера в виде tunerconfig
объект.
[1] Abbeel, P., Коутс, A., Montemerlo, M., Ын, А.И. и Трун, S. Отличительное Обучение Фильтров Калмана. В Робототехнике: Наука и системы, Издание 2, стр 1, 2005.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.