Velocity не работает через вычислительную интеграцию

Question

Отказ от ответственности: Я полный noob и не очень кодер.
У меня есть 10DOF IMU. Я пытаюсь получить скорость датчика. Я понимаю на поверхностном уровне ограничение датчиков с дрейфом и т. Д. Я провожу вас через мой ход мысли.

Этот двойной массив содержит значения XYZ моего акселерометра. Это числа линейного ускорения, алгоритм учитывал и снимал коэффициент тяжести.

accelCompoDoub[0] = parseDouble(accelCompoString[0]); 
accelCompoDoub[1] = parseDouble(accelCompoString[1]); 
accelCompoDoub[2] = parseDouble(accelCompoString[2]); 

Мое приложение будет отслеживать прошедшее время, а также будет нуждаться в deltaT. DeltaT будет использоваться для вычислительной интеграции ускорения.

currentTime = System.nanoTime(); 
if (startTime == 0.0 && previousTime == 0.0){ 
     startTime = currentTime; 
     previousTime = currentTime; 
    }else{ 
    deltaT = currentTime - previousTime; 
    } 


runningTime = currentTime - startTime; 

runningTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(runningTime); 
runningTimeDouble = runningTime/1000.0; 

Конвертировано из nano в micro и не в милли. Причина в том, что мои данные столкнулись с большим количеством 0.0.

deltaT = TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros(deltaT); 
deltaTDoub = deltaT/1000000.0; 
previousTime = currentTime; 

Это где скорость = скорость + (Accel) * (изменение во времени)

velocityComp[0] += accelCompoDoub[0]*deltaTDoub; 
velocityComp[1] += accelCompoDoub[1]*deltaTDoub; 
velocityComp[2] += accelCompoDoub[2]*deltaTDoub; 
Log.i("Velocity", Arrays.toString(velocityComp)); 

Мои результаты, как я перемещая датчик вверх на быстрой скорости на оси г. Это неправильно, и я попытался исправить это. Спасибо, что помогли мне. Дайте мне знать, нужна ли дополнительная информация.

Результаты расчетов.

I/Velocity: [-0.063722465, -0.132597938, 0.06367645599999999] 
I/Velocity: [-7.25024E-4, -0.0018097799999999998, 5.87136E-4] 
I/Velocity: [-8.90561E-4, -0.0026836670000000003, 3.80492E-4] 
I/Velocity: [-7.223840000000001E-4, -0.002324192, -8.8788E-5] 
I/Velocity: [-0.0014603620000000002, -0.0046326660000000006, -0.0013441560000000002] 
I/Velocity: [-0.056317518, -0.161929746, -0.10376649000000002] 
I/Velocity: [-5.45706E-4, -0.001396428, -0.001515708] 
I/Velocity: [-0.00108585, -0.00286045, -0.0047196] 
I/Velocity: [-0.001350592, -0.00551372, -0.010952008000000001] 
I/Velocity: [-0.027746648999999998, -0.12593060399999997, -0.285394104] 
I/Velocity: [-3.4505000000000007E-4, -9.82105E-4, -0.003035925] 
I/Velocity: [-3.19982E-4, -0.00120291, -0.004499598] 
I/Velocity: [1.67466E-4, -0.001290081, -0.004254081] 
I/Velocity: [7.457259999999999E-4, -0.0025310280000000003, -0.007799432000000001] 
I/Velocity: [0.016570047999999997, -0.099231992, -0.27039305599999996] 
I/Velocity: [-1.6146000000000002E-4, -0.0014244750000000001, -0.00291915] 
I/Velocity: [-8.8816E-4, -0.002367105, -0.003107767] 
I/Velocity: [-0.001062369, -0.001895124, -0.001395471] 
I/Velocity: [-0.0028341610000000004, -0.004603984, -0.001379862] 
I/Velocity: [-0.130232, -0.2220188, 0.0293022] 
I/Velocity: [-0.00333146, -0.00568062, 0.003315785] 
I/Velocity: [-0.00167499, -0.0026628819999999997, 0.002802716] 
I/Velocity: [-0.0020831459999999997, -0.0031751069999999995, 0.005024214] 
I/Velocity: [-0.001439764, -0.002181253, 0.004799388999999999] 
I/Velocity: [-0.12709468599999998, -0.134937772, 0.47205287199999996] 
I/Velocity: [-8.29008E-4, -4.7601299999999996E-4, 0.0031751369999999998] 
I/Velocity: [-9.500479999999999E-4, -1.14048E-4, 0.0034474880000000003] 
I/Velocity: [-0.001443932, 2.46308E-4, 0.00481496] 
I/Velocity: [-0.0042386279999999995, 0.001372604, 0.012284638] 
I/Velocity: [-0.10745787999999999, 0.025316348, 0.27256053799999996] 
I/Velocity: [-9.26115E-4, -5.916E-5, 0.00209409] 
I/Velocity: [-0.0018333919999999999, -6.785679999999999E-4, 0.003609672] 
I/Velocity: [-5.516159999999999E-4, -3.88362E-4, 9.315279999999998E-4] 
I/Velocity: [-0.001341424, -0.001413168, 0.0021391039999999997] 

P.S: Я также попытался ограничить выборку так, чтобы deltaT составляла приблизительно 0,01 секунды.

Answer 1

Ваши значения ускорения на оси x и y кажутся маленькими, что является хорошей точкой, если вы перемещаетесь по оси z. Имейте в виду, что, если ваше движение не направлено, скорость на этой оси никогда не будет равна нулю.

Учитывая значения на оси z, я бы проверил deltaT, с которым вы умножаете образцы. Он должен быть равен инверсии частоты дискретизации вашего сенсора. Например, если f_s = 100 Гц, deltaT = 0,01 с. Если вы используете датчик спуска, это значение должно быть почти постоянным во времени. Кроме того, зачем использовать системное время, а не временную метку, которая, вероятно, предоставляется с каждым образцом?

Наконец, но, возможно, самое главное:

Это где скорость = скорость + (Accel) * (изменение во времени)

Ваше рассуждение правильно ... в теории , Помимо смещения гравитации, которое, как вы сказали, удалено, проблема в том, что ваш сигнал содержит шум. Как вы отметили, интеграция со временем будет дрейфовать, потому что вы интегрируете шум, включенный в ваш сигнал. Цифровое интегрирование сигнала ускорения не даст вам правильной скорости, если у вас нет возможности удалить шум перед его выполнением. Если вам действительно нужно интегрировать этот сигнал, попробуйте его отфильтровать. Лучшим вариантом является слияние с другим типом сенсора (оптический?) Для использования ускорения вместо скорости, но я сомневаюсь, что это возможно, если вы разрабатываете приложение для мобильного устройства ...