MATLAB Hızlanmadan sürate, pozisyona entegre edildiğinde çok yüksek değerler elde ediyorum.

Question

Bir ivme ölçerden ham hızlanma verileri alıyorum ve pozisyon almak için onu ikiye katlamaya çalışıyorum.

Verileri azaltmak için kullanılan android telefon, sürüklenmeyi azaltmak için 3 saniye boyunca düz bir yüzeye ayarlandı. Başlangıçtan sıfıra düşmek için dinlenme periyodunda ivme ortalaması alırım. Bu iyi çalıştı, ancak hız ve pozisyona (cumtrapz kullanarak) entegre olduğumuzda, gerçek olmayan yüksek değerler alıyoruz (hız için metre/sn ve konum için metre.)

Ham veriler, telefonun belirli bir şekilde tempo.

Konumun neden bu kadar yüksek değerler aldığına dair bir fikri var mı? Aşağıda, neyi tarif ettiğimi ve kodumu gösteren grafikler verilmiştir.

Düzenleme: Telefonlar döndürüldüğünde bile, değerler gerçekçi değildir ve telefonun nasıl taşındığına dair bir gösterge değildir. Ekli resimlerde telefon, dönüşü olmayan düz bir yüzey üzerinde bir kutu şeklinde hareket ettirildi. X yönünde

hız ve konum X yönünde

%VarName2 = accelerometer values in X direction 
    %VarName3 = accelerometer values in Y direction 
    %VarName4 = accelerometer values in Z direction 
    %elapsedArray = time values for each sample of accelerometer data 

    ddx = VarName2 - mean(VarName2(1:limit)); 
    ddx = ddx(1:length(ddx)-200); 
    elapsedArray = elapsedArray(1:length(elapsedArray)-200); 
    ddy = VarName3 - mean(VarName3(1:limit)); 
    ddy = ddy(1:length(ddy)-200); 
    ddz = VarName4 - mean(VarName4(1:limit)); 
    ddz = ddz(1:length(ddz)-200); 

    velX = cumtrapz(ddx .* elapsedArray); 
    velY = cumtrapz(ddy .* elapsedArray); 
    velZ = cumtrapz(ddz .* elapsedArray); 

    dx = velX - mean(velX(1:limit)); 
    dy = velY - mean(velY(1:limit)); 
    dz = velZ - mean(velZ(1:limit)); 

    posX = cumtrapz(dx .* elapsedArray); 
    posY = cumtrapz(dy .* elapsedArray); 
    posZ = cumtrapz(dz .* elapsedArray); 

    x = posX - mean(posX(1:limit)); 
    y = posY - mean(posY(1:limit)); 
    z = posZ - mean(posZ(1:limit)); 

    figure; 
    plot(ddx); 
    title('Acceleration in X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Acc (meters squared'); 

    figure; 
    plot(dx); 
    title('Velocity in X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Velocity (meters)'); 

    figure; 
    plot(x); 
    title('Position X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

    figure; 
    plot(y); 
    title('Position Y') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

    figure; 
    plot(z); 
    title('Position Z') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

Hızlanma

Answer 1

Ne görüyorsanız zaman sürüklenme sonucudur. Ölçtüğünüz ivmeölçer okumalarının her zaman noktasında çok küçük bir hataya (dErr) sahip olduğunu varsayalım. Bu değerleri hız almak için bütünleştirdiğinizde, her zaman noktasında hata bir faktör t ile çarpılacaktır. Pozisyon almak için ikinci kez entegrasyon, orijinal hatanın t^2 faktörü ile çarpılmasına neden olur. Bu nedenle, her zaman noktasında hata, dErr (t) * t^2'de çoğalır.

Pozisyon için iyi bir tahmin elde edebilmek için, konum hakkında önceden bilgi eklemeyi deneyebilirsiniz, ancak muhtemelen bir ivmeölçer ve jiroskop verileri kombinasyonunu kullanmak zorunda kalacaktır. Kalman Filtrelerine de bakmak zorunda kalabilirsiniz. İşte

bir Google Tech Talk bu sorunu anlatıyor: https://youtu.be/C7JQ7Rpwn2k?t=23m33s