Как можно построить алгоритм слияния IMU + GPS, подходящий для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) или квадрокоптеров.

Запал данных с 3-х осевого акселерометра, 3-х осевого гироскопа, 3-х осевого магнитометра (вместе обычно называемого датчиком MARG для магнитной, угловой скорости и силы тяжести) и 1-х осевого высотомера для оценки ориентации и высоты.

Как можно сплавить датчики с разной скоростью, чтобы оценить позу. По акселерометру, гироскопу, магнитометру и GPS определяют ориентацию и положение транспортного средства, движущегося по круговой траектории. Вы можете использовать элементы управления в окне рисунка для изменения скорости сенсора и экспериментировать с выпадением сенсора, одновременно наблюдая влияние на предполагаемую позу.

Используйте residualgps функция объекта и остаточная фильтрация для обнаружения, когда новые измерения датчика могут не соответствовать текущему состоянию фильтра.

Объект insfilterAsync представляет собой сложный расширенный фильтр Калмана, который оценивает позу устройства. Однако настройка фильтра вручную или поиск оптимальных значений параметров шума может быть сложной задачей. В этом примере показано, как использовать функцию настройки для оптимизации параметров шума фильтра.

Используйте функцию настройки для оптимизации параметров шума нескольких фильтров слияния, включая объект ahrsfilter. В этом примере показано, как настроить функцию затрат для различных целей оптимизации.

Генерируйте и плавите данные датчика IMU с помощью Simulink ®. Можно точно моделировать поведение акселерометра, гироскопа и магнитометра и сплавлять их выходы для вычисления ориентации.