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私のプロジェクト：

車の姿勢 (x、y、z、ヨー、ピッチ) を推定しようとして、3 軸加速度計とジャイロスコープを備えたスロットカーを開発していますが、振動ノイズ (車の走行中、ギアは振動を誘発し、トラックも悪化します)。ノイズは、たとえば加速度計の場合、±4[g] (g = 9.81 [m/s^2]) の間の値を取るためです。

私は知っています（私が観察しているので）、ノイズはすべてのセンサーで相関しています

最初の試みでは、カルマン フィルターを使用して解決しようとしましたが、状態ベクトルの値に非常に大きなノイズが含まれていたため、うまくいきませんでした。

EDIT2: 2 回目の試行では、カルマン フィルターの前にローパス フィルターを試しましたが、システムの速度が低下するだけで、ノイズの低成分をフィルター処理しませんでした。この時点で、このノイズが低周波成分と高周波成分で構成されている可能性があることに気付きました。

適応フィルター (LMS および RLS) について学習していましたが、ノイズ信号がないことに気付きました。1 つの加速度計信号を使用して他の軸の加速度計をフィルター処理すると、絶対値が得られないため、機能しません。 .

編集:適応フィルターのサンプルコードを見つけようとして問題が発生しています。誰かが同じようなことを知っていれば、私は非常に感謝します。

これが私の質問です：

フィルターについて知っている人や、フィルターを修正して信号を正しくフィルター処理する方法について知っている人はいますか?

よろしくお願いします。

XNor

PD: 間違いをお詫びします。英語は私の母国語ではありません。

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私が最初に行うことは、センサー信号で DFT を実行し、実際に加速度計信号の高周波成分と低周波成分があるかどうかを確認することです。

DFT を使用すると、ローパス/バンドパス フィルターの最適なカットオフ周波数を決定できるはずです。

Z 軸に定数コンポーネントがある場合、重力を除外していない可能性があります。かなりのピッチまたはロールがある場合、この定数は X 軸と Y 軸にも表示されることに注意してください。

一般に、加速度計を使用した姿勢推定は、姿勢を取得するために加速度信号を 2 回積分する必要があるため、お勧めできません。信号にノイズが多い場合、ノイズが + と - の間で 100% 均等に分散されていないと、数秒後にすでに問題が発生します。

ギアからノイズが発生していないと仮定すると、加速度計の変換精度でさえ、数分後にポーズが台無しになり始める可能性があります.

私は間違いなく2番目のセンサー、たとえばコンパス/エンコーダーを数学モデルと組み合わせて使用​​し、すべてのセンサーデータをカルマンフィルター(センサーフュージョン)に結合します。

また、ノイズがモーターの RPM と相関していると仮定することで、ノイズのブラック ボックス モデルを導出できる場合もあります。(Box-jenkins/Arma/Arima)。

于 2013-04-08T03:33:45.473 に答える
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データに対して単純なローパス フィルターを試しましたか? 振動周波数は、通常の車の加速度データの周波数よりもはるかに高いと思います。少なくとも通常の運転では。クラッシュは別の話かもしれません...

于 2013-04-02T14:11:30.863 に答える