halt stopp - Fehler ?
halt stopp - Fehler ?
Geändert von HaWe (16.11.2014 um 23:27 Uhr)
Hast du dir den Link mal genauer angesehen? Bei der Korrektur geht es nur um die Kleinwinkelnäherung, um sich den Sinus zu sparen. Ich hab das gepostet, um den Zusammenhang zwischen den trig. Funktionen und der Beschleunigung darzustellen, um klar zu machen, warum / wieso / dass der atan(2) für die Winkelberechnung geeignet ist.
Was hat deine Formel mit dem Thema zu tun?
Gruß
Chris
halt stopp - irgendwas stimmt nicht:
ein Accelerometer gibt eine geradlinige Beschleunigung an, keine Winkelbeschleunigung.
Wieso also atan?
Wieso Winkel ?
doppelt über die Zeit integriert ergibt sich hingegen:
Weg = 1/2 * Beschleunigung * dt² (Weg, nicht Winkel!)
Was hat das jetzt wieder mit dem Thema zu tun? Troll?Zitat von HaWe
Ein Acc gibt Beschleunigungswerte aus, nicht mehr, nicht weniger (deswegen heißt es ja auch "Beschleunigungssensor").
Hallo Chris,
klar bin ich nicht der Profi in Sensor Fusion, sonst hätte ich ja keine Fragen.
Evtl. habe ich hier Informations-Fusion und Sensorfusion ein wenig gemischt.
Ich dachte bis vor kurzem, das der Kalman-Filter ein statisches Verfahren ist,
welches verschiedene Sensorinformation zu einer gemeinsamen Information "verheiraten" kann.
Sicher würden Sensoren, welche mittles verschiedenen Verfahren arbeiten, das Ergebnis deutlich besser
im Ergebnis verbessern, jedoch sollten doch mehrere Informationen aus verschiedenen Quellen ein gleiches
tun.
Ich will übrigens auch den Komplementärfilters bei der direkten Messwertumwandlung verwenden, da hier sonst
mein Microcontroller dicke Backen bekommt.
Nebenbei versuchte ich derzeit die Beschleunigungswerte des CMPS10 (serial Interface) zu verstehen und habe hierbei
so meine Probleme. Auf dieser Platine hat mir jemand in einem anderen Thread mitgeteilt, soll es
sich um bei dem verwendeten Chip um einen ST LM303 handeln. Nur kann ich die Rohwerte,
welche die CMPS10 in seiner Schnittstelle noch nicht so richtig bewerten.
Im Netz konnte ich bis jetzt keine eindeutigen Links finden. Heute versuche ich den Chip erstmal neu zu kalibrieren,
soll ja immer helfen.
Viele Grüße
R.
Kaum macht man es richtig, schon funktioniert's ...
Hi,
mit solchen Filtern (egal ob Kalman oder Komplementär) kannst du nur "gleiche" Daten fusionieren, also z.b. nur Winkel mit Winkel, Temperatur mit Temperatur, Höhe mit Höhe, etc..
Allerdings lassen sich diese Informationen teilweise durch Differenzierung / Integration berechnen, wie z.b. der (driftende) Winkel aus der Winkelgeschwindigkeit (Gyro).
Also wenn die Werte deines Acc "unbrauchbar" aussehen, kannst du das nicht durch Kalibrierung ausgleichen. Lediglich wenn der Offset (oder die Maximalwerte) verschoben ist, bringt eine Kalibrierung was.
Gruß
Chris
Hallo Chris,
Das war wohl schlecht ausgedrückt. Klar kann ich nur Äpfel mit Äpfel "addieren", im realen Leben gibt esIch dachte bis vor kurzem, das der Kalman-Filter ein statisches Verfahren ist,
welches verschiedene Sensorinformation zu einer gemeinsamen Information "verheiraten" kann.
beim Mischen Gemüsesalat und in der Mathe nur "Blödsinn".
Ich habe hierbei mehrere Winkelinformation, welche ich von verschiedenen Sensoren bekomme.
Derzeit will ich halt mit den Beschleunigungsdaten des CMPS10 den errechneten Winkel des Gyro ADXR620 (analog) stabilisieren.
Hier mal ein Datenauszug eines erstellten Log. Das Board stand stabil ohne Bewegung.
accelerometer[0] accelerometer[1] accelerometer[2] 28670 16380 12355 8190 24572 4163 -8195 8188 -12221 8190 28668 -24509 12286 12284 28739 12286 -20484 20547 -12291 24572 -12222 8190 24572 24643 12286 -32772 12355 -2 -28676 4163 12286 24572 -16317 20478 28668 -16317 16382 16380 24643 16382 12284 -12221 12286 -28676 20547 28670 12284 -28605 4094 28668 -4030 -4099 28668 -12221 -8195 12284 -28605 4094 -24580 -28605 -2 24572 4163 8190 20476 67 -2 24572 -28605 16382 16380 -32701 -2 -16388 -28605 -32770 -24580 67 -2 24572 4164 16382 -28676 -16317 12286 4092 16451 -2 28668 16451 4094 12284 68
Ich habe schon einige Lösungen gesehen, wo der Mittelwert des letzten Messungen genommen wird.
Ich könnte, wenn überhaupt einen fliessenden Mittelwert berechnen, da ich sonst zu langsam wäre,
wenn ich erst 5 Messungen via seriell einlesen muss, um einen Wert zu bekommen.
Viele Grüße
R.
Kaum macht man es richtig, schon funktioniert's ...
erklär doch mal bitte, wie du mit Accelerometerwerten Winkeldaten stabilisieren willst.
Natürlich nennt man ein Verfahren, das so etwas kann, "sensor fusion", und Kalman-Filter wären tatsächlich ein Verfahren dafür.
Und es soll ja tatsächlich Lösungen dazu geben, aber mir ist nicht klar, wie du die Verbindung zwischen geradliniger Beschleunigung (durch Gravitation oder Geschwindigkeitsänderung) und Dreh-Winkeln herstellen willst.
In dem Beispiel oben wird der atan angeführt, ich verstehe aber ehrlich nicht, was der damit zu tun haben soll.
Hi,
könnte es sein, dass du die / den / das Endianness falsch interpretierst / programmierst? Sieht für mich ein bisschen danach aus.
Diese Werte sind definitiv von keinem funktionsfähigen Acc, der stabil auf dem Tisch liegt.
Gruß
Chris
NIEMALS lässt sich daraus so einfach der Winkel errechnen !!!
Oder beweise die mathematischen Zusammenhänge !!
(Winkel = gedreht um die senkrechte Raumachse = heading)
ich geb dir mal was zu lesen:
hier ist eine Publikation, die ich schon etliche Jahre kenne, und die Accelerometer und Gyros per Sensor Fusioning per Kalman Filter integriert. Da siehst du, um was es prinzipiell geht:
sie ist hier mal wieder zu groß (Mann, Moderatoren, ändert mal die Defaults !!!) , ich verlinke sie woanders, da musst du dich wschl nur registrieren um sie zu lesen...
http://www.mindstormsforum.de/viewtopic.php?f=78&t=8432
Geändert von HaWe (20.11.2014 um 00:13 Uhr)
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