IMU 101
/
Project
IMU 101
What is IMU?
- IMU = inertia measurement unit
- 3-axis accelerometer+3-axis gyroscopes
source: https://www.ceva-dsp.com/ourblog/what-is-an-imu-sensor/
為什麼需要濾波?
加速度計會產生高頻振蕩的噪音訊號,又陀螺儀是將角速度對時間積分產生角度,故易產生誤差。
source: https://stackoverflow.com/questions/1586658/combine-gyroscope-and-accelerometer-data
互補濾波
Complementary filter
- 加速度計計算瞬時傾角誤差比較大
- 陀螺儀積分結果易受長時間影響
定時對加速度採樣的角度取平均值 + 短時間內採用陀螺儀得到的角度
加速度計要濾掉高頻訊號,陀螺儀要濾掉低頻訊號
https://stackoverflow.com/questions/1586658/combine-gyroscope-and-accelerometer-data
為陀螺儀值(角速度), 為計算週期 為加速度數據換算後的角度值
卡爾曼濾波
Kalman filter
- 線性
- 純時域
- 高斯雜訊
基本模型-真實狀態
: 時刻狀態 : 狀態變換矩陣 : 控制向量 : 控制輸入模型 : 過程雜訊 : 的共變異數矩陣
基本模型-觀測
: 時刻測量到的狀態 : 觀測模型 : 觀測誤差 : 的共變異數矩陣
預測
: 的誤差共變異數矩陣
修正
: 卡爾曼增益 (最小化 )
實作
裝置&流程
測試結果 Part 1
測試結果 Part 2
Pitch | Row |
---|---|
Reference
Welch, G. and Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter, Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill
Lauszus. (2012). A practical approach to Kalman filter and how to implement it, TKJ Electronics