Exponenta Banner
exponenta event banner

tune

Настройте ahrs10filter параметры, чтобы уменьшать ошибку расчета

свернуть все на странице

Синтаксис

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth)
tunedMeasureNoise = tune(___,config)

Описание

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth) настраивает свойства ahrs10filter объект фильтра, filter, и шумы измерения, чтобы уменьшать ошибку оценки состояния корневого среднеквадратического (RMS) между объединенными данными о датчике и основной истиной. Функция также возвращает настроенный шум измерения, tunedMeasureNoise. Функция использует значения свойств в фильтре и шуме измерения, обеспеченном в measureNoise структура как первоначальная оценка для алгоритма оптимизации.

пример

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

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите записанные данные о датчике и достоверные данные.

load('ahrs10filterTuneData.mat');

Составьте таблицы для данных о датчике и данных об истине.

sensorData = table(Accelerometer,Gyroscope,...
    Magnetometer,Altimeter);
groundTruth = table(Orientation, Altitude);

Создайте ahrs10filter объект фильтра.

filter = ahrs10filter('State', initialState, ...
    'StateCovariance', initialStateCovariance);

Создайте объект настройки тюнера для фильтра. Установите максимальные итерации на десять и установите объективный предел к 0,001.

cfg = tunerconfig('ahrs10filter','MaxIterations',10,...
          'ObjectiveLimit',1e-3);

Используйте функцию шума тюнера, чтобы получить набор начальных шумов датчика, используемых в фильтре.

measNoise = tunernoise('ahrs10filter')
measNoise = struct with fields:
    MagnetometerNoise: 1
       AltimeterNoise: 1

Настройте фильтр и получите настроенные параметры.

tunedNoise = tune(filter, measNoise, sensorData, ...
    groundTruth, cfg);
    Iteration    Parameter                 Metric
    _________    _________                 ______
    1            AccelerometerNoise        0.0526
    1            GyroscopeNoise            0.0526
    1            MagnetometerNoise         0.0523
    1            AltimeterNoise            0.0515
    1            AccelerometerBiasNoise    0.0510
    1            GyroscopeBiasNoise        0.0510
    1            GeomagneticVectorNoise    0.0510
    1            MagnetometerBiasNoise     0.0508
    2            AccelerometerNoise        0.0508
    2            GyroscopeNoise            0.0508
    2            MagnetometerNoise         0.0504
    2            AltimeterNoise            0.0494
    2            AccelerometerBiasNoise    0.0490
    2            GyroscopeBiasNoise        0.0490
    2            GeomagneticVectorNoise    0.0490
    2            MagnetometerBiasNoise     0.0487
    3            AccelerometerNoise        0.0487
    3            GyroscopeNoise            0.0487
    3            MagnetometerNoise         0.0482
    3            AltimeterNoise            0.0472
    3            AccelerometerBiasNoise    0.0467
    3            GyroscopeBiasNoise        0.0467
    3            GeomagneticVectorNoise    0.0467
    3            MagnetometerBiasNoise     0.0463
    4            AccelerometerNoise        0.0463
    4            GyroscopeNoise            0.0463
    4            MagnetometerNoise         0.0456
    4            AltimeterNoise            0.0446
    4            AccelerometerBiasNoise    0.0442
    4            GyroscopeBiasNoise        0.0442
    4            GeomagneticVectorNoise    0.0442
    4            MagnetometerBiasNoise     0.0437
    5            AccelerometerNoise        0.0437
    5            GyroscopeNoise            0.0437
    5            MagnetometerNoise         0.0428
    5            AltimeterNoise            0.0417
    5            AccelerometerBiasNoise    0.0413
    5            GyroscopeBiasNoise        0.0413
    5            GeomagneticVectorNoise    0.0413
    5            MagnetometerBiasNoise     0.0408
    6            AccelerometerNoise        0.0408
    6            GyroscopeNoise            0.0408
    6            MagnetometerNoise         0.0397
    6            AltimeterNoise            0.0385
    6            AccelerometerBiasNoise    0.0381
    6            GyroscopeBiasNoise        0.0381
    6            GeomagneticVectorNoise    0.0381
    6            MagnetometerBiasNoise     0.0375
    7            AccelerometerNoise        0.0375
    7            GyroscopeNoise            0.0375
    7            MagnetometerNoise         0.0363
    7            AltimeterNoise            0.0351
    7            AccelerometerBiasNoise    0.0347
    7            GyroscopeBiasNoise        0.0347
    7            GeomagneticVectorNoise    0.0347
    7            MagnetometerBiasNoise     0.0342
    8            AccelerometerNoise        0.0342
    8            GyroscopeNoise            0.0342
    8            MagnetometerNoise         0.0331
    8            AltimeterNoise            0.0319
    8            AccelerometerBiasNoise    0.0316
    8            GyroscopeBiasNoise        0.0316
    8            GeomagneticVectorNoise    0.0316
    8            MagnetometerBiasNoise     0.0313
    9            AccelerometerNoise        0.0313
    9            GyroscopeNoise            0.0313
    9            MagnetometerNoise         0.0313
    9            AltimeterNoise            0.0301
    9            AccelerometerBiasNoise    0.0298
    9            GyroscopeBiasNoise        0.0298
    9            GeomagneticVectorNoise    0.0298
    9            MagnetometerBiasNoise     0.0296
    10           AccelerometerNoise        0.0296
    10           GyroscopeNoise            0.0296
    10           MagnetometerNoise         0.0296
    10           AltimeterNoise            0.0285
    10           AccelerometerBiasNoise    0.0283
    10           GyroscopeBiasNoise        0.0283
    10           GeomagneticVectorNoise    0.0283
    10           MagnetometerBiasNoise     0.0282

Объедините данные о датчике с помощью настроенного фильтра.

N = size(sensorData,1);
qEstTuned = quaternion.zeros(N,1);
altEstTuned = zeros(N,1);
for ii=1:N
    predict(filter,Accelerometer(ii,:),Gyroscope(ii,:));
    if all(~isnan(Magnetometer(ii,1)))
        fusemag(filter, Magnetometer(ii,:),tunedNoise.MagnetometerNoise);
    end
    if ~isnan(Altimeter(ii))
        fusealtimeter(filter, Altimeter(ii),tunedNoise.AltimeterNoise);
    end
    [altEstTuned(ii), qEstTuned(ii)] = pose(filter);
end

Вычислите ошибки RMS.

orientationErrorTuned = rad2deg(dist(qEstTuned, Orientation));
rmsOrientationErrorTuned = sqrt(mean(orientationErrorTuned.^2))
rmsOrientationErrorTuned = 2.2899

positionErrorTuned = altEstTuned - Altitude;
rmsPositionErrorTuned = sqrt(mean( positionErrorTuned.^2))
rmsPositionErrorTuned = 0.0199

Визуализируйте результаты.

figure;
t = (0:N-1)./ filter.IMUSampleRate;
subplot(2,1,1)
plot(t, positionErrorTuned, 'b');
title("Tuned ahrs10filter" + newline + ...
    "Altitude Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position Error (meters)')
subplot(2,1,2)
plot(t, orientationErrorTuned, 'b');
title("Orientation Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Orientation Error (degrees)');

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Tuned ahrs10filter Altitude Error contains an object of type line. Axes object 2 with title Orientation Error contains an object of type line.

Входные параметры

свернуть все

Объект фильтра в виде ahrs10filter объект.

Шум измерения в виде структуры. Функция использует вход шума измерения в качестве исходного предположения для настройки шума измерения. Структура должна содержать эти поля:

Имя поляОписание
MagnetometerNoiseОтклонение шума магнитометра в виде скаляра в (μT)2
AltimeterNoiseОтклонение шума высотомера в виде скаляра в m2

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.

  • Altimeter — Данные о высотомере в виде скаляра в метрах.

Если магнитометр не производит измерения, задайте соответствующую запись как NaN. 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. В каждой строке таблица может опционально содержать любую из этих переменных:

  • Orientation — Ориентация от навигации структурирует к системе координат тела в виде quaternion или 3х3 матрица вращения.

  • Altitude — Высота в виде скаляра в метрах.

  • VertialVelocity — Скорость в вертикальном направлении в виде скаляра в m/s.

  • DeltaAngleBias — Угол Delta смещает в виде 1 3 вектор из скаляров в радианах.

  • DeltaVelocityBias — Скорость Delta смещает в виде 1 3 вектор из скаляров в m/s.

  • GeomagneticFieldVector — Геомагнитный вектор поля в навигации структурирует в виде 1 3 вектор из скаляров.

  • MagnetometerBias — Смещение магнитометра в системе координат тела в виде 1 3 вектора из скаляров в μT.

Функциональные процессы каждая строка sensorData и groundTruth таблицы последовательно, чтобы вычислить оценку состояния и ошибку RMS от основной истины. Переменные состояния, не существующие в groundTruth вход проигнорирован для сравнения. sensorData и groundTruth таблицы должны иметь одинаковое число строк.

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.

Выходные аргументы

свернуть все

Настроенный шум измерения, возвращенный как структура. Структура содержит эти поля.

Имя поляОписание
MagnetometerNoiseОтклонение шума магнитометра в виде скаляра в (μT)2
AltimeterNoiseОтклонение шума высотомера в виде скаляра в m2

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.

Смотрите также

|

Введенный в R2021a

Документация Navigation Toolbox

Поддержка