ahrs10filter
从高山草地和高度计数据高度和方向
描述
的ahrs10filter对象融合高山草地和高度计传感器数据来估计设备高度和方向。玛格(磁、角速率、重力)数据通常来源于磁强计,陀螺仪和加速度计传感器。过滤器使用18-element状态向量跟踪定位四元数、垂直速度、垂直位置,玛格传感器偏差和地磁矢量。的ahrs10filter对象使用一个扩展卡尔曼滤波器来估计这些量。
创建
描述
保险丝= ahrs10filter保险丝传感器融合的高山草地和高度计数据来估计设备高度和方向。
保险丝= ahrs10filter (“ReferenceFrame”,射频)射频。射频指定为NED的(North-East-Down)或“ENU表示”(East-North-Up)。默认值是NED的。
保险丝= ahrs10filter (___、名称、值)的名字到指定的价值。未指定的属性有默认值。
属性
对象的功能
预测 |
使用的加速度计和陀螺仪数据更新状态ahrs10filter |
fusemag |
使用磁力仪数据正确的状态ahrs10filter |
fusealtimeter |
使用高度计数据正确的状态ahrs10filter |
正确的 |
正确的国家使用直接测量状态ahrs10filter |
剩余 |
残差和残余协方差从直接测量状态ahrs10filter |
residualmag |
残差和协方差剩余磁强计测量ahrs10filter |
residualaltimeter |
从高度计测量残差和残余协方差ahrs10filter |
构成 |
电流方向和位置估计ahrs10filter |
重置 |
重置的内部状态ahrs10filter |
stateinfo |
显示状态向量信息ahrs10filter |
调优 |
调优ahrs10filter参数估计误差减少 |
复制 |
创建的副本ahrs10filter |
例子
估计无人机的姿态
负荷记录传感器数据、地面真理构成,初始状态,初始状态协方差。计算每个高度计的IMU样本数量样本的数量和IMU样品每个样品磁强计。
负载(“fuse10exampledata.mat”,…“imuFs”,“accelData”,“gyroData”,…“magnetometerFs”,“magData”,…“altimeterFs”,“altData”,…“expectedHeight”,“expectedOrient”,…“initstate”,“initcov”);imuSamplesPerAlt =修复(imuFs / altimeterFs);imuSamplesPerMag =修复(imuFs / magnetometerFs);
创造一个融合的AHRS过滤器高山草地和高度计数据来估计高度和方向。设置采样率和测量噪声的传感器。从数据和实验测定的值。
filt = ahrs10filter (“IMUSampleRate”imuFs,…“AccelerometerNoise”,0.1,…“状态”initstate,…“StateCovariance”,initcov);Ralt = 0.24;Rmag = 0.9;
Preallocate变量记录高度和方向。
numIMUSamples =大小(accelData, 1);estHeight = 0 (numIMUSamples, 1);estOrient = 0 (numIMUSamples 1“四元数”);
融合加速度计、陀螺仪、磁强计和高度计数据。外循环预测滤波器在最快的采样率(IMU采样率)。
为2 = 1:numIMUSamples%使用预测估计基于传感器和滤波器状态%陀螺仪数据。预测(filt accelData (ii):), gyroData (ii):));%磁强计数据被收集在一个更低的利率比IMU数据。保险丝%磁强计数据速度较低。如果~国防部(ii, imuSamplesPerMag) fusemag (filt, magData (ii):), Rmag);结束%高度计数据被收集在一个低于IMU数据。保险丝%高度计数据速度较低。如果~国防部(ii, imuSamplesPerAlt) fusealtimeter (filt, altData (ii), Ralt);结束%记录当前高度和方位估计。[estHeight (ii), estOrient (ii)] =姿势(filt);结束
计算已知的真正的高度和方向之间的均方根误差和明显的输出滤波器。
穗青葱= expectedHeight - estHeight;qErr = rad2deg (dist (expectedOrient estOrient));人口、难民和移民事务局(12(平均(穗青葱。^ 2));则=√意味着(qErr ^ 2));流(“高度均方根误差\ n”);
高度均方根误差
流(' \ t %。2f (meters)\n\n'人口、难民和移民事务局);
0.38(米)
随着时间的推移想象真实和估计的高度。
t = (0: (numIMUSamples-1)) / imuFs;情节(t, expectedHeight);在情节(t, estHeight);从传奇(“地面实况”,“估计高度”,“位置”,“最佳”)ylabel (身高(米)的)包含(“时间(s)”网格)在
流(“均方根误差四元数距离\ n”);
均方根误差四元数距离
流(' \ t %。2f (degrees)\n\n',则);
2.93(度)
