tunerconfig
Строения фильтра слияния
Описание
The tunerconfig объект создает строение тюнера для фильтра слияния, используемого для настройки фильтра на уменьшенную ошибку расчета.
Создание
Описание
config = tunerconfig(filterName)tunerconfig объект, управляющий алгоритмом оптимизации функции настройки фильтра слияния.
config = tunerconfig(filterName,Name,Value)tunerconfig свойства объекта с использованием одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Name является именем свойства и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN. Любые неопределенные свойства берут значения по умолчанию.
Для примера, tunerconfig('imufilter','MaxIterations',3) создать tunerconfig объект для imufilter объект с максимально допустимыми тремя итерациями.
Входные аргументы
Свойства
Примеры
Создайте объект Tunerconfig и покажите настраиваемые параметры
Создайте объект tunerconfig для insfilterAsync объект.
config = tunerconfig('insfilterAsync')config =
tunerconfig with properties:
TunableParameters: [1×14 string]
StepForward: 1.1000
StepBackward: 0.5000
MaxIterations: 20
OptimalityTolerance: 0.1000
Display: iter
Cost: RMS
Отобразите настраиваемые параметры по умолчанию.
config.TunableParameters
ans = 1×14 string
"AccelerometerNoise" "GyroscopeNoise" "MagnetometerNoise" "GPSPositionNoise" "GPSVelocityNoise" "QuaternionNoise" "AngularVelocityNoise" "PositionNoise" "VelocityNoise" "AccelerationNoise" "GyroscopeBiasNoise" "AccelerometerBiasNoise" "GeomagneticVectorNoise" "MagnetometerBiasNoise"
Настройка insfilterAsync Оптимизация оценки положения
Загрузите записанные данные датчика и достоверные данные.
load('insfilterAsyncTuneData.mat');Создайте расписания для данных датчика и данных истинности.
sensorData = timetable(Accelerometer, Gyroscope, ... Magnetometer, GPSPosition, GPSVelocity, 'SampleRate', 100); groundTruth = timetable(Orientation, Position, ... 'SampleRate', 100);
Создайте insfilterAsync объект фильтра, который имеет несколько шумовых свойств.
filter = insfilterAsync('State', initialState, ... 'StateCovariance', initialStateCovariance, ... 'AccelerometerBiasNoise', 1e-7, ... 'GyroscopeBiasNoise', 1e-7, ... 'MagnetometerBiasNoise', 1e-7, ... 'GeomagneticVectorNoise', 1e-7);
Создайте объект строения тюнера для фильтра. Установите максимальные итерации равными двум. Кроме того, установите настраиваемые параметры как неопределенные свойства.
config = tunerconfig('insfilterAsync','MaxIterations',8); config.TunableParameters = setdiff(config.TunableParameters, ... {'GeomagneticVectorNoise', 'AccelerometerBiasNoise', ... 'GyroscopeBiasNoise', 'MagnetometerBiasNoise'}); config.TunableParameters
ans = 1×10 string
"AccelerationNoise" "AccelerometerNoise" "AngularVelocityNoise" "GPSPositionNoise" "GPSVelocityNoise" "GyroscopeNoise" "MagnetometerNoise" "PositionNoise" "QuaternionNoise" "VelocityNoise"
Используйте функцию шума тюнера, чтобы получить набор начальных шумов датчика, используемых в фильтре.
measNoise = tunernoise('insfilterAsync')measNoise = struct with fields:
AccelerometerNoise: 1
GyroscopeNoise: 1
MagnetometerNoise: 1
GPSPositionNoise: 1
GPSVelocityNoise: 1
Настройте фильтр и получите настроенные параметры.
tunedParams = tune(filter,measNoise,sensorData,groundTruth,config);
Iteration Parameter Metric
_________ _________ ______
1 AccelerationNoise 2.1345
1 AccelerometerNoise 2.1264
1 AngularVelocityNoise 1.9659
1 GPSPositionNoise 1.9341
1 GPSVelocityNoise 1.8420
1 GyroscopeNoise 1.7589
1 MagnetometerNoise 1.7362
1 PositionNoise 1.7362
1 QuaternionNoise 1.7218
1 VelocityNoise 1.7218
2 AccelerationNoise 1.7190
2 AccelerometerNoise 1.7170
2 AngularVelocityNoise 1.6045
2 GPSPositionNoise 1.5948
2 GPSVelocityNoise 1.5323
2 GyroscopeNoise 1.4803
2 MagnetometerNoise 1.4703
2 PositionNoise 1.4703
2 QuaternionNoise 1.4632
2 VelocityNoise 1.4632
3 AccelerationNoise 1.4596
3 AccelerometerNoise 1.4548
3 AngularVelocityNoise 1.3923
3 GPSPositionNoise 1.3810
3 GPSVelocityNoise 1.3322
3 GyroscopeNoise 1.2998
3 MagnetometerNoise 1.2976
3 PositionNoise 1.2976
3 QuaternionNoise 1.2943
3 VelocityNoise 1.2943
4 AccelerationNoise 1.2906
4 AccelerometerNoise 1.2836
4 AngularVelocityNoise 1.2491
4 GPSPositionNoise 1.2258
4 GPSVelocityNoise 1.1880
4 GyroscopeNoise 1.1701
4 MagnetometerNoise 1.1698
4 PositionNoise 1.1698
4 QuaternionNoise 1.1688
4 VelocityNoise 1.1688
5 AccelerationNoise 1.1650
5 AccelerometerNoise 1.1569
5 AngularVelocityNoise 1.1454
5 GPSPositionNoise 1.1100
5 GPSVelocityNoise 1.0778
5 GyroscopeNoise 1.0709
5 MagnetometerNoise 1.0675
5 PositionNoise 1.0675
5 QuaternionNoise 1.0669
5 VelocityNoise 1.0669
6 AccelerationNoise 1.0634
6 AccelerometerNoise 1.0549
6 AngularVelocityNoise 1.0549
6 GPSPositionNoise 1.0180
6 GPSVelocityNoise 0.9866
6 GyroscopeNoise 0.9810
6 MagnetometerNoise 0.9775
6 PositionNoise 0.9775
6 QuaternionNoise 0.9768
6 VelocityNoise 0.9768
7 AccelerationNoise 0.9735
7 AccelerometerNoise 0.9652
7 AngularVelocityNoise 0.9652
7 GPSPositionNoise 0.9283
7 GPSVelocityNoise 0.8997
7 GyroscopeNoise 0.8947
7 MagnetometerNoise 0.8920
7 PositionNoise 0.8920
7 QuaternionNoise 0.8912
7 VelocityNoise 0.8912
8 AccelerationNoise 0.8885
8 AccelerometerNoise 0.8811
8 AngularVelocityNoise 0.8807
8 GPSPositionNoise 0.8479
8 GPSVelocityNoise 0.8238
8 GyroscopeNoise 0.8165
8 MagnetometerNoise 0.8165
8 PositionNoise 0.8165
8 QuaternionNoise 0.8159
8 VelocityNoise 0.8159
Предохраните данные датчика с помощью настроенного фильтра.
dt = seconds(diff(groundTruth.Time)); N = size(sensorData,1); qEst = quaternion.zeros(N,1); posEst = zeros(N,3); % Iterate the filter for prediction and correction using sensor data. for ii=1:N if ii ~= 1 predict(filter, dt(ii-1)); end if all(~isnan(Accelerometer(ii,:))) fuseaccel(filter,Accelerometer(ii,:), ... tunedParams.AccelerometerNoise); end if all(~isnan(Gyroscope(ii,:))) fusegyro(filter, Gyroscope(ii,:), ... tunedParams.GyroscopeNoise); end if all(~isnan(Magnetometer(ii,1))) fusemag(filter, Magnetometer(ii,:), ... tunedParams.MagnetometerNoise); end if all(~isnan(GPSPosition(ii,1))) fusegps(filter, GPSPosition(ii,:), ... tunedParams.GPSPositionNoise, GPSVelocity(ii,:), ... tunedParams.GPSVelocityNoise); end [posEst(ii,:), qEst(ii,:)] = pose(filter); end
Вычислите ошибки RMS.
orientationError = rad2deg(dist(qEst, Orientation)); rmsorientationError = sqrt(mean(orientationError.^2))
rmsorientationError = 2.7801
positionError = sqrt(sum((posEst - Position).^2, 2)); rmspositionError = sqrt(mean( positionError.^2))
rmspositionError = 0.5966
Визуализация результатов.
figure(); t = (0:N-1)./ groundTruth.Properties.SampleRate; subplot(2,1,1) plot(t, positionError, 'b'); title("Tuned insfilterAsync" + newline + "Euclidean Distance Position Error") xlabel('Time (s)'); ylabel('Position Error (meters)') subplot(2,1,2) plot(t, orientationError, 'b'); title("Orientation Error") xlabel('Time (s)'); ylabel('Orientation Error (degrees)');
Настройка imufilter Оптимизация оценки ориентации
Загрузите записанные данные датчика и достоверные данные.
ld = load('imufilterTuneData.mat'); qTrue = ld.groundTruth.Orientation; % true orientation
Создайте imufilter объект и слить фильтр с данными о датчике.
fuse = imufilter;
qEstUntuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
ld.sensorData.Gyroscope);Создайте tunerconfig объект и настройте имуфильтр, 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
Снова включите данные датчика с помощью настроенного фильтра.
qEstTuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
ld.sensorData.Gyroscope);Сравнение настроенных и не настроенных показателей ошибки 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
Визуализация результатов.
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)');
Сохраните настроенные параметры в файле MAT с помощью выходной функции
Загрузите записанные данные датчика и достоверные данные.
load('insfilterAsyncTuneData.mat');Создайте расписания для данных датчика и данных истинности.
sensorData = timetable(Accelerometer, Gyroscope, ... Magnetometer, GPSPosition, GPSVelocity, 'SampleRate', 100); groundTruth = timetable(Orientation, Position, ... 'SampleRate', 100);
Создайте insfilterAsync объект фильтра, который имеет несколько шумовых свойств.
filter = insfilterAsync('State', initialState, ... 'StateCovariance', initialStateCovariance, ... 'AccelerometerBiasNoise', 1e-7, ... 'GyroscopeBiasNoise', 1e-7, ... 'MagnetometerBiasNoise', 1e-7, ... 'GeomagneticVectorNoise', 1e-7);
Создайте объект строения тюнера для фильтра. Определите OutputFcn свойство как настраиваемая функция, myOutputFcn, который сохраняет последние настроенные параметры в файле MAT.
config = tunerconfig('insfilterAsync', ... 'MaxIterations',5, ... 'Display','none', ... 'OutputFcn', @myOutputFcn); config.TunableParameters = setdiff(config.TunableParameters, ... {'GeomagneticVectorNoise', 'AccelerometerBiasNoise', ... 'GyroscopeBiasNoise', 'MagnetometerBiasNoise'}); config.TunableParameters
ans = 1x10 string
Columns 1 through 3
"AccelerationNoise" "AccelerometerNoise" "AngularVelocityN..."
Columns 4 through 6
"GPSPositionNoise" "GPSVelocityNoise" "GyroscopeNoise"
Columns 7 through 9
"MagnetometerNoise" "PositionNoise" "QuaternionNoise"
Column 10
"VelocityNoise"
Используйте функцию шума тюнера, чтобы получить набор начальных шумов датчика, используемых в фильтре.
measNoise = tunernoise('insfilterAsync')measNoise = struct with fields:
AccelerometerNoise: 1
GyroscopeNoise: 1
MagnetometerNoise: 1
GPSPositionNoise: 1
GPSVelocityNoise: 1
Настройте фильтр и получите настроенные параметры.
tunedParams = tune(filter,measNoise,sensorData,groundTruth,config);
Отображение параметров сохранения с помощью сохраненного файла.
fileObject = matfile('myfile.mat');
fileObject.paramsans = struct with fields:
AccelerationNoise: [88.8995 88.8995 88.8995]
AccelerometerBiasNoise: [1.0000e-07 1.0000e-07 1.0000e-07]
AccelerometerNoise: 0.7942
AngularVelocityNoise: [0.0089 0.0089 0.0089]
GPSPositionNoise: 1.1664
GPSVelocityNoise: 0.5210
GeomagneticVectorNoise: [1.0000e-07 1.0000e-07 1.0000e-07]
GyroscopeBiasNoise: [1.0000e-07 1.0000e-07 1.0000e-07]
GyroscopeNoise: 0.5210
MagnetometerBiasNoise: [1.0000e-07 1.0000e-07 1.0000e-07]
MagnetometerNoise: 1.0128
PositionNoise: [5.2100e-07 5.2100e-07 5.2100e-07]
QuaternionNoise: [1.3239e-06 1.3239e-06 1.3239e-06 1.3239e-06]
ReferenceLocation: [0 0 0]
State: [28x1 double]
StateCovariance: [28x28 double]
VelocityNoise: [6.3678e-07 6.3678e-07 6.3678e-07]
Выходная функция
function stop = myOutputFcn(params, ~) save('myfile.mat','params'); % overwrite the file with latest stop = false; end
См. также
ahrs10filter | ahrsfilter | imufilter | insfilterAsync | insfilterErrorState | insfilterMARG | insfilterNonholonomic
Введенный в R2020b