問題タブ [sensor-fusion]

私はセンサーフュージョンを学ぼうとしています。そのために、Androidアプリを介して加速度計、グリオスコープ、磁力計の生データを記録しました。

カルマン フィルターに出くわしましたが、複雑すぎて理解できず、適切な理解なしにコードを取得して実装したくありません。

次に、補完フィルターのこのリンクを見つけました。非常に理解しやすいので、非常に有望に見えます。そこで私は次の疑問を持っています。（これらすべてのセンサーを扱うのはこれが初めてなので、私が持っているすべての質問をするつもりです）

1. Complementary フィルターは、センサーから信号を取得し、ピッチ、ロール、およびヨーに関して方向を出力します。それは時間領域の信号をフィルタリングし、角度で出力を提供するということですか? その場合、フィルタリングされた時間領域信号を取得することは可能ですか?

2. 私はこの有名な Google トーク ビデオに出くわしました。その中で彼は、線形加速度を取得するには生の加速度計データから重力を差し引く必要があると述べています。重力ベクトルを取得するにはどうすればよいですか?

3. また、加速度信号を地球座標系に変換する必要がある理由について少し混乱しています。いくつかのドキュメントを読みましたが、まだ混乱しています。なぜそれが行われるのか、必要な回転行列がどのように計算されるのかがわかります。

4. 最後に (最終的なものではありませんが)、ヘディングを推定するにはどうすればよいですか?

基本的に、私はセンサーデータを持っており、デバイスの向きと人が向いている方向を追跡したいと考えています。質問は非常に基本的に聞こえるかもしれませんが、このトピックに関する専門家からの説明が必要なので、いくつかの高度なアルゴリズムに取り掛かることができます.

誰かが私を正しい方向に向けることができれば、本当に感謝しています。

よろしくお願いします

ちんたん

次の機能がどのように実装されているかを知ることは可能ですか。

SensorManager.getRotationMatrix機能とがどのように機能するかを知ることは可能ですかSensorManager.getOrientation？

加速度計、ジャイロ、磁力計のデータから方向を推定しようとしています。hereから A Complementary Filter を実装しました。

私がしようとしているのは、電話を手に持っていて、直線で 15 歩歩き、上記のリンクに示されているようにオイラー角を推定しようとしていることです。しかし、生データをプロットすると、磁力計のデータがずれていることがわかります。生のセンサーデータの画像を次に示します。

私の質問は、オイラー角を推定して、直線を歩いていることを示すにはどうすればよいかということです。

このセンサー フュージョン チュートリアルを使用して、ジャイロ、加速度計、磁気コンパスの値を融合させました。これらの値からデバイスの向きを取得する必要があります。質問が曖昧で申し訳ありませんが、これらの値を使用してもデバイスの向きを取得する方法がわかりません。

私の目標は、自転車に乗っている間に道路の品質を測定する Android モバイル アプリ (SDK16+) を作成することです。

Android 用のセンサー フュージョン デモを見つけました。これですべての測定が行われると思います。

電話が特定の方向に固定されていない場合、垂直方向の動きだけを取得するにはどうすればよいですか?

私はサッカー (米国ではサッカー ボール) の追跡を検討し始めています。どのアプローチがより信頼性が高く効率的であるかについてアドバイスを使用できます。

ボールがゴール ポストの間を通過するかどうかを判断するために、ボールをタックする必要があります。また、それがゴールである場合、大まかにどちら側になるか (中央/左/右/右上隅など) を判断する必要があります。

最初は、Bluetooth Low Energy (BLE、Bluetooth Classic より広い範囲を持つバージョン 4.0) が可能な埋め込み慣性測定ユニット (IMU、加速度計/ジャイロスコープ/磁力計、場合によっては GPS などの融合 OS センサー) について考えていました。ボールの絶対位置なので、オプションになる可能性があります。私はまだ IMU の経験が浅いので、DO と DONT に関するいくつかのヒントが役立ちます。

別のオプションは、ゴール ポストの後ろにカメラを使用することです。2D カメラでは、次のようなセットアップを想像していまし た。 カメラが十分に高速であることを願っています。これは、ボールが高速で動くと形や色が歪んで見えるため、モーション ブラーが課題の 1 つになると想定しているためです。

検出に関しては、いくつかの仮定に基づいた素朴なアプローチを考えていました。

• 背景は静的であるため（そしてほとんどが緑色であるため）セグメント化します
• 円と楕円のハフ変換を試す
• 移動するオブジェクトを分割し、バウンディング ボックスのサイズに基づいてフィルター処理します (より小さなボールのようなオブジェクトを探します)。

サッカー検出用のカスケードのトレーニングも検討していますが、これがやり過ぎかどうかを事前に確認したいと思います。

Arduino と Processing で制御され、部屋の中で自分自身を回転させて (球のように) 移動するロボットを作成しました。

私が必要としているのは、新しい場所が床上を移動したときに取得できることです (3m x 3m の部屋内としましょう)。私は 9DOF センサー (3 軸の加速度計データ、3 軸のジャイロスコープ、3 軸の磁気データ) を使用して、ロール、ピッチ、ヨー、および方向を決定しています。

開始位置に対するデカルト (x、y、z) 座標でロボットの位置を正確に特定するにはどうすればよいでしょうか? 1 回転あたりの動きが 20cm 未満で、ロボットを屋内で使用するため、GPS を使用できません。

pozyxのような、または固定カメラを使用した屋内測距および 3D 測位ソリューションをいくつか見つけました。ただし、費用対効果が高い必要があります。

9DOF データを変換して新しい位置や他のセンサーを取得する方法はありますか? アルゴリズムなどの他のソリューションはありますか?