Beschleunigung aus Winkel & Beschleunigung errechnen

[Che Guevara]

Hi,

also wie man einen ACC kalibriert, darüber hab ich mir schonmal Gedanken gemacht ...
Ich brauche je Achse einen Offset-Wert und einen Bereichs-Wert, der den maximalen Ausgabewert enthält.
Der Sensor-Wert wird wird dann wie folgt berechnet:

if(accx<accx_min) accx_min = accx;
if(accx>accx_max) accx_max = accx;
accx_offset = (accx_min+accx_max)>>1;
accx_range = (labs(accx_min)+labs(accx_max));
accx_corrected = (accx-accx_offset)/accx_range*32768;

Allerdings dachte ich bis jetzt immer, ich komme auch ohne Kalibrierung aus ... Aber anscheinend muss ich das wohl wirklich mal in Angriff nehmen, damits gescheit funktioniert.

Gruß
Chris

[Klebwax]

Allerdings dachte ich bis jetzt immer, ich komme auch ohne Kalibrierung aus ... Aber anscheinend muss ich das wohl wirklich mal in Angriff nehmen, damits gescheit funktioniert.

Woran erkennst du, ob es gescheit funktioniert? Was funktioniert denn nicht?

Jeder Messwert hat Tolleranzen. Ein Zimmermann kennt keine Millimeter, trotzdem hält das Dach. Wo liegt diese Grenze bei deinem System? Wenn du diese Grenze kennst und deine Messwerte entsprechend rundest, brauchst du möglicherweise nicht zu kalibrieren.

MfG Klebwax

[Che Guevara]

Hi,

also Messwerte könnte ich später nachliefern, allerdings kann ich persönlich mit diesem mathematischem Gedöns zur Zeit nicht viel anfangen, ist schon zu lange her ...
Also die Grenzen liegen darin, dass z.b. wenn die Platine waagrecht steht, kein Wert von 0 ausgegeben wird sondern von 1-3.
Ich werd jetzt mal eine Kalibrierung einbauen und dann mal sehen, obs einen merkbaren Fortschritt bringt oder nicht.

Gruß
Chris

[schorsch_76]

Bin immer noch am grübeln. Irgendwie lässt mich dieses Thema nicht los

Ich hab einen BIAS (Offset) in alle Richtungen, eine Skalierung und nicht orthogonale Basisvektoren.

Muss doch zu lösen sein ....

[schorsch_76]

Jetzt hab ich mal das Pferd von der anderen Seite aufgezäumt.

Ich habe 3 Sensoren Welche einen Bias haben, AD gewandelt werden und in meinem Beispiel 85° bzw. 95° zueinander versetzt sind.

Also ist die Welt zu Sensor Matrix
WCS := BIAS . AD . BASISVEKTOREN



Die untere Matrix stellt meine 5 "Messwerte" dar, welche je exakt 1g haben. 3 mal je parallel zu einer Achse und 2x exakt 45° geneigt. 3.132^2=9.81
Es zeigt exakt das Verhalten das der OP beschrieben hat.

Jetzt habe ich ein Model, das ich (hoffentlich) über die Samplewerte wiederherstellen kann. Ich benötige dann "nur" die 9 Parameter der S2W Matrix.

Gruß
Georg

[schorsch_76]

Leider kann ich das System momentan nicht umkehen, da in der "klassischen" Optimierungsvariante (Methode der kleinsten Quadrate), Polynome 4. Grades entstehen. Jetzt werde ich versuchen andere optimierungsvarianten zu testen.

Gruß
Georg

[schorsch_76]

Habe jetzt ein Programm erstellt, das anhand beliebiger Sampledaten die Matrix ermittelt. Es arbeitet mittels "simulierten Abkühlens" [1]

Kannst du mir ca. 20 Sampledaten zu Verfügung stellen? Sprich den Sensor beliebig im Raum in alle Richtungen drehen und die Ausgabe der 3 Sensoren (die Rohwerte) mir hier einstellen?

Gruß
Georg

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing