Exponenta Banner

tunerconfig

Строения фильтра слияния

развернуть все на странице

Описание

The tunerconfig объект создает строение тюнера для фильтра слияния, используемого для настройки фильтра на уменьшенную ошибку расчета.

Создание

Синтаксис

config = tunerconfig(filterName)
config = tunerconfig(filterName,Name,Value)

Описание

пример

config = tunerconfig(filterName) создает tunerconfig объект, управляющий алгоритмом оптимизации функции настройки фильтра слияния.

config = tunerconfig(filterName,Name,Value) настраивает созданные 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

расширить все

Имя фильтра слияния, заданное как один из следующих опций:

  • 'imufilter'

  • 'ahrsfilter'

  • 'ahrs10filter'

  • 'insfilterAsync'

  • 'insfilterMARG'

  • 'insfitlerErrorState'

  • 'insfilterNonholonomic'

Свойства

расширить все

Это свойство доступно только для чтения.

Имя класса фильтра, заданное как строка. Его значение является одной из следующих строк:

  • "imufilter"

  • "ahrsfilter"

  • "ahrs10filter"

  • "insfilterAsync"

  • "insfilterMARG"

  • "insfitlerErrorState"

  • "insfilterNonholonomic"

Настраиваемые параметры, заданные как массив строк. Каждая строка является настраиваемым именем свойства фильтра слияния. По умолчанию свойство содержит все настраиваемые параметры слитого фильтра.

Пример: ["AccelerometerNoise" "GyroscopeNoise"]

Коэффициент прямого шага, заданный как скаляр, больший 1. Во время процесса настройки тюнер увеличивает или уменьшает параметры шума, чтобы достичь меньших ошибок расчета. Это свойство задает отношение увеличения параметра во время шага увеличения параметра.

Коэффициент обратного шага, заданный как скаляр в области значений (0,1). Во время процесса настройки тюнер увеличивает или уменьшает параметры шума, чтобы достичь меньших ошибок расчета. Это свойство задает коэффициент уменьшения параметра во время шага уменьшения параметра.

Максимальное количество итераций, разрешенных алгоритмом настройки, заданное в виде положительного целого числа.

Стоимость, при которой остановить процесс настройки, указывается как положительная скалярная величина.

Минимальное изменение стоимости для продолжения настройки, заданное как неотрицательный скаляр. Если изменение стоимости меньше заданного допуска, процесс настройки останавливается.

Включите отображение сведений о итерации, заданное как "iter" или "none". Если указано как:

  • "iter" - Программа показывает детали настроенного параметра в каждой итерации в Командном окне.

  • "none" - Программа не показывает никакой информации о настройке.

Метрика для оценки эффективности фильтра, заданная как "RMS" или "Custom". Если указано как:

  • "RMS" - Программа оптимизирует среднеквадратическую ошибку (RMS) между оценкой и истинностью.

  • "Custom" - Программа оптимизирует эффективность фильтра с помощью настроенной функции затрат, заданной CustomCostFcn свойство.

Настраиваемая функция стоимости, заданная как указатель на функцию.

Зависимости

Чтобы включить это свойство, установите Cost свойство к 'Custom'. Для получения дополнительной информации о том, как настроить функцию затрат, см. пример Пользовательской настройки фильтров слияния.

Выходная функция, вызываемая при каждой итерации, задается как указатель на функцию. Функция должна использовать следующий синтаксис:

stop = myOutputFcn(params,tunerValues)

params является структурой текущей лучшей оценки каждого параметра в конце текущей итерации. tunerValues - структура, содержащая информацию о строении тюнера, данных о датчике и истинных данных. В нем есть следующие поля:

Имя поляОписание
IterationКоличество итераций тюнера, заданное как положительное целое число
SensorDataВход данных о датчике в tune функция
GroundTruthОсновная истина в tune функция
Configurationtunerconfig объект, используемый для настройки
CostСтоимость настройки в конце текущей итерации

Совет

Можно использовать встроенную функцию tunerPlotPose чтобы визуализировать данные истинности и оценки для большинства ваших приложений настройки. Смотрите пример визуализации результатов настройки с помощью tunerPlotPose для получения дополнительной информации.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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"
Открыть Live Script

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)');

Открыть Live Script

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)');

Открыть Live Script

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.params
ans = 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

| | | | | |

Введенный в R2020b

Документация по Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Поддержка