Exponenta Banner
exponenta event banner

tune

Настройте imufilter параметры, чтобы уменьшать ошибку расчета

свернуть все на странице

Синтаксис

tune(filter,sensorData,groundTruth)
tune(___,config)

Описание

пример

tune(filter,sensorData,groundTruth) настраивает свойства imufilter объект фильтра, filter, уменьшать ошибку по дальности кватерниона корневого среднеквадратического (RMS) между объединенными данными о датчике и основной истиной. Функция объединяет данные о датчике, чтобы оценить ориентацию, которая сравнивается с ориентацией в основной истине. 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

Скрипт Open Live Script

Загрузите зарегистрированные данные о датчике и достоверные данные.

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

Создайте imufilter возразите и плавьте фильтр с данными о датчике.

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

Создайте tunerconfig возразите и настройте imufilter, 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

Объедините данные о датчике снова с помощью настроенного фильтра.

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

Сравните настроенную и ненастроенную ошибочную эффективность 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

Визуализируйте результаты.

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)');

Входные параметры

свернуть все

Объект фильтра в виде imufilter 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.

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

Документация Navigation Toolbox

Поддержка