タグ付けされた質問 「imu」

私たちの研究室には、いくつかの「カート」タイプのロボット（パイオニア、6輪、差動駆動のサイズ）があります。内蔵のジャイロスコープは今では本当に時代遅れです。主な問題は、ジャイロスコープが大きくドリフトするということです。これは、ジャイロが熱くなるにつれて増加します（誤差は最大3°/ sです）。主にIMU（慣性測定ユニット）を使用して初期姿勢推定値を取得しますが、これは後にローカリゼーションアルゴリズムによって修正されますが、それでも、IMUによって引き起こされる大きな初期姿勢誤差は煩わしいことがよくあります。 IMUの代替として一時的にAndroidスマートフォン（Galaxy S2）を使用しましたが、古いIMUと比較して結果は非常に優れています。ただし、IMUと制御コンピューター（ROS / Ubuntuを実行しているラップトップ）の間のWiFi接続に依存するのは好きではないので、新しいIMUを購入したいと考えています。 どのIMUを選択する必要がありますか？私たちのアプリケーションで考慮すべき重要な基準は何ですか？

16 ros  imu  odometry  gyroscope  ugv 

建設に12個の3x10mm円筒磁石を必要とするロボットを製造する過程でのIm。IMUを設置する予定のロボットの中心から30mmです。 MPU-6050の使用を考えていました。磁石は値に影響しますか？はいの場合、解決策はありますか？IMUの周りにシールドや何かを持っているかもしれませんか？

13 sensors  imu 

私のチームは、屋外環境で自律的に移動するロボットを構築しています。最近、統合された新しいIMU / GPSセンサーを入手しました。このセンサーは、チップ上で拡張カルマンフィルター処理を実行しているようです。ピッチ、ロール、ヨー、北、東、下の速度、緯度と経度が表示されます。 ただし、ホイールにはいくつかのエンコーダーが取り付けられており、線形および角速度を提供します。この新しいIMU / GPSセンサーを入手する前に、独自のEKFを作成して、エンコーダーやその他の低コストセンサーを使用して状態を推定しました。この新しいセンサーのオンチップフィルターを使用するだけでなく、エンコーダーをミックスに組み込みます。 フィルターのチェーンに問題はありますか？つまり、エンコーダから読み取ったデータをEKFの更新として使用するのと同じように、IMU / GPSセンサーのオンチップEKFの出力を独自のEKFの更新として使用します。それは私には理にかなっているように見えますが、この場合通常何が行われるべきか疑問に思っていました。

9 kalman-filter  imu  navigation 

フルオートパイロットシステムの前身として、基本的な飛行機の飛行安定化システムに取り組んでいます。回収されたWiiモーションプラスとヌンチャクを使用して6DOF IMUを作成しています。最初の目標は、翼を水平に保ち、ユーザーのコマンドを混ぜることです。ピッチとロールを検出し、エルロンとエレベーターを調整して補正するために、ジャイロは必要なく、3（2？）軸の加速度計だけが必要だと私は言っていますか？ 次に、設計目標を「翼の高さを保つ」から「直線で飛行する」まで広げると（明らかに、風と乱気流が与えられた場合、2つの異なることが起こります）、GPSガイダンスなしで達成できる限り、ジャイロが必要になります。 ？ 私はジャイロ値を統合して、そこからロール、ピッチ、ヨーを取得しようとしましたが、（この質問で証明されているように）私はコードでより単純な数学を好むトピックに関する私の知識のレベルにいます。助けてくれてありがとう！

9 uav  accelerometer  imu  gyroscope 

ADXL345データシートの 35ページ（図58）を注意深く検査すると、重力荷重のみで、チップは左手座標系を使用していることがわかります。このチップでの私自身の実験はこれを確認します。 私は通常、チップを使用して重力ベクトルを示します。したがって、このチップを使用するときは、値を無効にして右手座標系を取得します。しかし、これは正しくないようです。左手座標系には論理的および数学的説明があると思いますが、それが何であるかはわかりません。

8 sensors  imu  accelerometer  calibration 

センサーから生の値を取得した後、または生の値を使用可能なデータに変換した後、フィルタリング（カルマン/ローパス）を行いますか？それは重要ですか？もしそうなら、なぜですか？ 例：IMUから生の値を取得した後にフィルターするか、生の値を使用可能なデータに変換した後にフィルターします。飛行力学パラメータ。

8 kalman-filter  imu