tune

Настройте ahrsfilter параметры, чтобы уменьшать ошибку расчета

Описание

пример

tune(filter,sensorData,groundTruth) настраивает свойства ahrsfilter объект фильтра, filter, уменьшать ошибку по дальности кватерниона корневого среднеквадратического (RMS) между объединенными данными о датчике и основной истиной. Функция использует значения свойств в фильтре как первоначальная оценка для алгоритма оптимизации.

tune(___,config) задает настраивающуюся настройку на основе tunerconfig объект, config.

Примеры

свернуть все

Загрузите зарегистрированные данные о датчике и достоверные данные.

ld = load('ahrsfilterTuneData.mat');
qTrue = ld.groundTruth.Orientation; % true orientation

Создайте arhsfitler объект.

fuse = ahrsfilter;

Объедините данные о датчике с помощью значения по умолчанию, ненастроенного фильтра.

qEstUntuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
    ld.sensorData.Gyroscope, ld.sensorData.Magnetometer);

Создайте tunerconfig объект. Настройте ahrsfilter объект улучшить оценку ориентации на основе настройки.

config = tunerconfig('ahrsfilter');
tune(fuse,ld.sensorData,ld.groundTruth,config);
    Iteration    Parameter                         Metric
    _________    _________                         ______
    1            AccelerometerNoise                0.1345
    1            GyroscopeNoise                    0.1342
    1            MagnetometerNoise                 0.1341
    1            GyroscopeDriftNoise               0.1341
    1            LinearAccelerationNoise           0.1332
    1            MagneticDisturbanceNoise          0.1324
    1            LinearAccelerationDecayFactor     0.1317
    1            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1316
    2            AccelerometerNoise                0.1316
    2            GyroscopeNoise                    0.1312
    2            MagnetometerNoise                 0.1311
    2            GyroscopeDriftNoise               0.1311
    2            LinearAccelerationNoise           0.1300
    2            MagneticDisturbanceNoise          0.1292
    2            LinearAccelerationDecayFactor     0.1285
    2            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1285
    3            AccelerometerNoise                0.1285
    3            GyroscopeNoise                    0.1280
    3            MagnetometerNoise                 0.1279
    3            GyroscopeDriftNoise               0.1279
    3            LinearAccelerationNoise           0.1267
    3            MagneticDisturbanceNoise          0.1258
    3            LinearAccelerationDecayFactor     0.1253
    3            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1253
    4            AccelerometerNoise                0.1252
    4            GyroscopeNoise                    0.1247
    4            MagnetometerNoise                 0.1246
    4            GyroscopeDriftNoise               0.1246
    4            LinearAccelerationNoise           0.1233
    4            MagneticDisturbanceNoise          0.1224
    4            LinearAccelerationDecayFactor     0.1220
    4            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1220
    5            AccelerometerNoise                0.1220
    5            GyroscopeNoise                    0.1213
    5            MagnetometerNoise                 0.1212
    5            GyroscopeDriftNoise               0.1212
    5            LinearAccelerationNoise           0.1200
    5            MagneticDisturbanceNoise          0.1190
    5            LinearAccelerationDecayFactor     0.1187
    5            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1187
    6            AccelerometerNoise                0.1187
    6            GyroscopeNoise                    0.1180
    6            MagnetometerNoise                 0.1178
    6            GyroscopeDriftNoise               0.1178
    6            LinearAccelerationNoise           0.1167
    6            MagneticDisturbanceNoise          0.1156
    6            LinearAccelerationDecayFactor     0.1155
    6            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1155
    7            AccelerometerNoise                0.1155
    7            GyroscopeNoise                    0.1147
    7            MagnetometerNoise                 0.1145
    7            GyroscopeDriftNoise               0.1145
    7            LinearAccelerationNoise           0.1137
    7            MagneticDisturbanceNoise          0.1126
    7            LinearAccelerationDecayFactor     0.1125
    7            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1125
    8            AccelerometerNoise                0.1125
    8            GyroscopeNoise                    0.1117
    8            MagnetometerNoise                 0.1116
    8            GyroscopeDriftNoise               0.1116
    8            LinearAccelerationNoise           0.1112
    8            MagneticDisturbanceNoise          0.1100
    8            LinearAccelerationDecayFactor     0.1099
    8            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1099
    9            AccelerometerNoise                0.1099
    9            GyroscopeNoise                    0.1091
    9            MagnetometerNoise                 0.1090
    9            GyroscopeDriftNoise               0.1090
    9            LinearAccelerationNoise           0.1090
    9            MagneticDisturbanceNoise          0.1076
    9            LinearAccelerationDecayFactor     0.1075
    9            MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1075
    10           AccelerometerNoise                0.1075
    10           GyroscopeNoise                    0.1066
    10           MagnetometerNoise                 0.1064
    10           GyroscopeDriftNoise               0.1064
    10           LinearAccelerationNoise           0.1064
    10           MagneticDisturbanceNoise          0.1049
    10           LinearAccelerationDecayFactor     0.1047
    10           MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1047
    11           AccelerometerNoise                0.1047
    11           GyroscopeNoise                    0.1038
    11           MagnetometerNoise                 0.1036
    11           GyroscopeDriftNoise               0.1036
    11           LinearAccelerationNoise           0.1036
    11           MagneticDisturbanceNoise          0.1016
    11           LinearAccelerationDecayFactor     0.1014
    11           MagneticDisturbanceDecayFactor    0.1014
    12           AccelerometerNoise                0.1014
    12           GyroscopeNoise                    0.1005
    12           MagnetometerNoise                 0.1002
    12           GyroscopeDriftNoise               0.1002
    12           LinearAccelerationNoise           0.1002
    12           MagneticDisturbanceNoise          0.0978

Объедините данные о датчике с помощью настроенного фильтра.

qEstTuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
    ld.sensorData.Gyroscope, ld.sensorData.Magnetometer);

Сравните настроенную и ненастроенную ошибочную эффективность RMS.

dUntuned = rad2deg(dist(qEstUntuned, qTrue));
dTuned = rad2deg(dist(qEstTuned, qTrue));
rmsUntuned = sqrt(mean(dUntuned.^2))
rmsUntuned = 7.7088
rmsTuned = sqrt(mean(dTuned.^2))
rmsTuned = 5.6033

Визуализируйте ошибки относительно времени.

N = numel(dUntuned);
t = (0:N-1)./ fuse.SampleRate;
plot(t, dUntuned, 'r', t, dTuned, 'b');
legend('Untuned', 'Tuned');
title('ahrsfilter - Tuned vs Untuned Error')
xlabel('Time (s)');
ylabel('Orientation Error (degrees)');

Входные параметры

свернуть все

Объект фильтра в виде ahrsfilter объект.

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 m2S.

  • Gyroscope — Данные о гироскопе в виде 1 3 вектора из скаляров в rad/s.

  • Magnetometer — Данные о магнитометре в виде 1 3 вектора из скаляров в μT.

Если вы устанавливаете Cost свойство входа настройки тюнера, config, к Custom, затем можно использовать другие типы данных для sensorData введите на основе своего выбора.

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.

Настройка тюнера в виде tunerconfig объект.

Ссылки

[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.

Введенный в R2020b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте