hallo,
aus "gegebenem Anlass" bin ich nochmals auf den Kalman Filter gestoßen zur Sensor Fusion von (nicht Gauss'sch) verrauschten Sensoren.
Da nicht-Gauss'sch verrauscht, heißt das zunächst: man braucht den Extended Kalman.
Von alleine gelöst hat sich das Problem, Kompass, Accelerometer und Gyro per Kalman zu fusionieren - das macht mein IMU Sensor selbstständig per eigener cpu.
Drehung wird also perfekt gemessen.
Nun soll der IMU-Wert genutzt werden, um festzustellen, ob man geradeaus oder im Bogen fährt.
Jetzt geht es aber zusätzlich um den Vortrieb, und dazu bräuchte ich einen Kalman, der zwei gleichsinnige, aber sehr verrauschte Quellen miteinander verrechnen soll:
a) ein Accelerometer in x-Richtung (vorwärts/rückwärts), 2x über die Zeit integriert ergibt dann Sensorwert 1: die Strecke aus Acc.
b) ein Quadratur-Encoder an beiden Antriebsketten, aus den Laufstrecken (arithm. Mittel li+re oder kleinster Wert, je nach IMU) erhält man Sensorwert 2: die Strecke aus Enc.
diese beiden Werte sollen nun per Kalman "fusioniert und geglättet" werden, damit man einen besseren, saubereren Streckenwert erhält.
die Kalman-Lib bräuchte also nur 2 "Eingänge" und 1 "Ausgang",
zusätzlich die Standardabweichungen (empirisch ermittelt) der Sensorwerte als Eingabeparameter.
Ob es so etwas gibt und ob das dann so einfach geht ?
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