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3軸ジャイロスコープ、3軸加速度計、3軸磁力計の違いは何ですか？これらのセンサーはどのように機能しますか？スマートフォン、タブレット、クアッドコプターなどの一部のデバイスで3つすべてが使用されているのはなぜですか？

47 sensor  accelerometer  gyro  imu  compass 

3軸の加速度計と2軸のジャイロスコープがあります。X軸とZ軸でのみ動くものを測定するつもりです。カルマンフィルターを使用して加速度ベクトルを平滑化することを聞いたことがありますが、このトピックの完全な初心者向けの優れたチュートリアルは見つかりません。また、加速度を二重に統合して位置を取得できることは知っていますが、有限のサンプリングされた加速度ベクトルを使用してこれを行うにはどうすればよいですか？これら両方のトピックに関する初心者向けの優れたチュートリアルへのリンクをいただければ幸いです。

33 sensor  accelerometer  math  imu  gyro 

この質問は、電気工学スタック交換で回答できるため、信号処理スタック交換から移行されました。 8年前に移行され ました。 私はIMUの一部である磁力計AK8975に取り組んでいます。それは私にとって非常に難しいようです。このチップは、地球上の任意の場所またはその近くの地球の磁場を表す3Dベクトルを出力として提供します。 次の2つのタイプの見出し計算アルゴリズムを試しました。1つは単純でarctan(-y/x)、もう1つは傾き（ピッチ）とバンク（ロール）キャンセルされた数学です。傾斜とバンクの両方が間違った出力を与えます。 2つのアルゴリズムのいずれかを使用して、平面図を水平に保ちながら回転させると、地球に対して正しい見出しを取得することができます（簡単な利用可能なオープンスタディリソースを使用）。 ソフトアイアンとハードアイアンのエラーのキャリブレーションを試みました。3Dでプロットでき、完璧な3D球体を表示できます。それでも、傾斜や赤緯では機能しません。 任意のポインターが役立ちます。 コードとその実装は次のとおりです。 void Compass_Heading() { double MAG_X; double MAG_Y; double cos_roll; double sin_roll; double cos_pitch; double sin_pitch; cos_roll = cos(roll); sin_roll = sin(roll); cos_pitch = cos(pitch); sin_pitch = sin(pitch); //// Tilt compensated Magnetic filed X: MAG_X = magnetom_x*cos_pitch + magnetom_y*sin_roll*sin_pitch + magnetom_z*cos_roll*sin_pitch; //// …

19 calibration  imu  magnetics 

3軸電子コンパスを使用する携帯電話およびその他のデバイスでは、∞/ 8 / S形の動きを使用して、これらのビデオに示すように磁力計を較正します。 なぜこの動きが実行されるのか、理論は何なのか、それを実装するためのCコードの例を挙げることができますか？ あなたは、より多くの情報を含む私の別の同様の質問を通過しなければなりません。 この特定の質問に関する追加情報：プラットフォームは、AVR Studio 5を使用した8ビットAtMega32です。 今まで試してみました：形状を作る磁力計のベクトル値の2で平均を除算してみました。考えることはオフセットの計算に役立つかもしれません。形状の2つの同一の部分/側面が、地球の磁場を相殺し、オフセット値を与える方法を考えています。私は間違っているかもしれません。しかし、特に形状ベースのキャリブレーションでは、これが私が現在いる場所です。キャリブレーションはこのように機能すると思います。アイデアは、それがこのようにうまくいくかどうかを調べることです？ オフセットを計算し、後でそれらをRaw磁気3Dベクトルから単純に差し引くことができるコードを確認します。私は完全に間違っている可能性があり、それがどのように機能するのか説明がありません。ビデオと球体上にプロットされたデータを見て、どういうわけか私の思考が加速し、方程式の形でその思考を使用しました。B） コード： Read_accl();およびRead_magnato(1);機能は、センサデータを読んでいます。コードが自明であることを願っています。賢明なPPLがこれをはるかに良い方法で使用することを願っています。：\ void InfinityShapedCallibration() { unsigned char ProcessStarted = 0; unsigned long cnt = 0; while (1) { Read_accl(); // Keep reading Acc data // Detect Horizontal position // Detect Upside down position // Then detect the Horizontal position …

15 calibration  imu 

私は、人の胴体に関連する身体部分を追跡しようとしています。推測航法にMEMS加速度計とジャイロを使用することについてかなりの数の質問があり、さまざまな要因がこれらの種類のアプリケーションの有用性を大きく制限するという私の疑念を確認しますが、これらの制限の明確化を求めています： これらの制限とは正確には何ですか？ 他の回答は、これらの制限が存在する理由に対処しています。当然、問題のシステム内の部品の仕様とシステムの「許容誤差」と見なされるものの両方が正確な制限を変更しますが、時間の大きさ、または推測航法が機能する距離は一桁ありますか？長距離（数ヤード程度）でエラーが最も実用的な目的には大きすぎることをよく知っていますが、数フィート以内ではどうでしょうか？ これらの制限を改善するにはどうすればよいですか？ 現在、加速度計とジャイロの使用を検討しています。エラー率を改善するためにシステムに追加できる他のセンサーは何ですか？私は長距離にわたってGPSを使用できることを知っていますが、家電グレードのGPSには、私の場合に役立つほど十分な解像度があるとは思いません。 さらに、センサーの改善点を超えてこれらの制限を改善する唯一の方法は、エラーの影響を受けない参照を提供することであると一般的なコンセンサスがあるようです。一部のシステムは、カメラとマーカーを使用してこれを解決します。ポータブル/ウェアラブルデバイスはどのような基準点を提供できますか？ 私は長距離を正確に測定するために電波の使用を見てきましたが、そのようなシステムが「既製」のコンポーネントを使用してそのような小規模（測定距離の観点から）で正確であるかどうかわかりません。

13 sensor  accelerometer  gyro  imu  mems 

3軸の加速度計と3軸のジャイロスコープがあります。このハードウェアを使用した推測航法システムの開発を任されました。 基本的に必要なのは、ボードの3D空間の位置をリアルタイムで追跡するためのコードを開発することです。そのため、ボードをテーブルの上から始めて1m上に持ち上げると、画面上でその動きを見ることができるはずです。回転も考慮する必要があるので、同じ動きの途中でボードを上下逆さまにすると、同じ1m上向きの結果が表示されます。数秒間の複雑な動きにも同じことが当てはまります。 ベクトルなどの計算や回転に必要な数学を無視すると、このような低コストのデバイスでも可能ですか？私の知る限り、重力を100％の精度で除去することはできません。つまり、地面に対する私の角度がオフになり、ベクトルの回転がオフになり、不正確な位置測定につながります。 また、加速度計からのノイズとジャイロバイアスも考慮に入れています。 これはできますか？

11 arduino  accelerometer  gyro  imu  mems 

私はいくつかのアルゴリズムを試して、連続的な線形加速度と振動（0.4g未満、周波数が10HZ未満）でピッチ、ロール、ヨーを取得しました。読み取り値がドリフトするか、線形加速度の影響を大きく受けるため、どちらも良い結果をもたらしません。私が達成したいのは、外部加速度が+ -0.4g未満の場合、ピッチとロールの誤差は+ -1deg未満でなければなりません。 私はこれらのアルゴリズムを試しました： マジウィックのアルゴリズム。ベータゲインを非常に高く設定すると、収束は速くなりますが、角度は線形加速度の影響を受けやすくなります。私はそれを調整し、線形加速度の下での誤差を+ -0.5degに減らしました。ただし、振動が連続的である場合、測定値はドリフトし、真の値に収束するのに永遠にかかります。線形加速度の下では、ジャイロがより信頼され、計算された角度がジャイロ積分がドリフトするにつれてドリフトするため、それは理にかなっています。 マホニーのアルゴリズム。マジウィックとは異なり、KiとKpにどの値を使用しても、ドリフトしません。ただし、常に線形加速度の影響を受けます。（+ -6degより大きいエラー） 従来のカルマンフィルター。これらの巨大なRおよびQベクトルの調整には、多くの時間が費やされています。これまでのところ、それはマホニーのと同じパフォーマンスを持っています。 カミソリIMUを使用しています。安価なセンサーでは、これと同じ結果を達成することは不可能です。 UKFのようないくつかのオプションがありますが、理解したり実装したりするのは面倒です。 どんな提案も歓迎します。

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