칼만 필터 및 내부 상태 변수의 품질

Question

Android 용 동작 감지 응용 프로그램을 개발하려고합니다. 앱이 공간에서 휴대 전화의 동작을 추적하고 컴퓨터 화면에서 동작에 매핑 할 수 있어야합니다. 3 축 가속도계를 사용하고 있으며 데이터가 매우 시끄 럽기 때문에 Kalman 필터를 사용하고 있습니다.

내부 상태는 6 성분 벡터 [속도 -x, 속도 -z, 가속 -x, 가속 -y, 가속 -z]이며 측정 된 상태는 3 성분 벡터 [accel-x, accel-y , accel-z].

필터는 측정 된 값에서 매우 잘 작동하지만 속도는 여전히 매우 시끄 럽습니다.

지금 나는 이것이 정상적인 동작 인 경우 궁금 또는 칼만 필터에 대한 이해는 매우 기본이기 때문에 내가 뭔가 잘못하고있는 중이 야. I는 (DT는 대략 센서 주사율 인 1/15이다) JKalman 라이브러리를 사용하여 상태 천이 행렬을 다음하고

이중 [] [] A = { {1, 0, 0, DT, 0, 0}, {0, 1, 0, 0, dt, 0}, {0, 0, 1, 0, 0, dt}, {0, 0, 0, 1, 0, 0}, { 0, 0, 0, 0, 1, 0}, {0, 0, 0, 0, 0,1} }};

또한 테스트 데이터에서 계산 된 공분산으로 자체 공분산 행렬을 설정했습니다. 이렇게 향상된 가속도 신호는 약간 느려지지만 속도에는 영향을 미치지 않습니다.

현 I가 stdvar를 얻을 수이다

[0,0632041857 0,0607274545 0,0886326602] 속도 [X, Y, Z]

[0,0041689678 0,004423822 0 0074808552] 가속도 [x, y, z].

나는 가속 신호에 매우 만족하고 있으며 나는 그것을 훨씬 향상시킬 수 없다고 생각하지만 속도 신호의 품질을 향상시키고 싶다.

Answer 1

Won't work.

은 아무리 당신이 무엇을, 속도는 초 extemely 부정확가되지 않습니다. 위의 링크에서의 답은 위치에 관한 것이지만 속도는 동일합니다. 칼만 필터에 관해서도 here.

당신은 속도를 얻거나 (해당되는 경우) 앱에서 휴대 전화의 방향을 사용하고 속도를 포기해야합니다.

Answer 2

위키피디아에서 읽은 것 외에는 칼만 필터에 대해 많이 알지 못하지만 부적절한 방식으로 칼만 필터를 적용하려고한다고합니다.

stdvars는 만을 나타내야합니다. 잡음이 들지만, 나는 그것이 당신이 계산 한 것임을 의심합니다. 하지만 더 근본적으로, 나는 당신이 입력 데이터가 부족하다고 생각한다 : 칼만 필터는 이 많을 때 사용된다. 다른 입력, . 가속도계 + GPS.

칼만 (Kalman)이나 다른 어떤 것들을 사용하면 시끄러운 가속도계 입력을 읽을 수없고 어떻게 든 부드럽고 정확한 궤적을 얻을 수없는 것처럼 보입니다. 가속도계 데이터를 일종의 시간 평균화하면 언제나 부드러운 궤적을 얻을 수 있지만 궤적은 실제 궤적과 다를 수 있습니다. (시간 평균화를 시도하려면 예를 들어, a_smooth {i} = 0.6 a {i} + 0.3 a {i-1} + 0.1 a {i-2})

그리고 더 큰 것이 있습니다. 가속도계의 정밀도가 매우 좋지 않은 문제와 @Ali의 답변과 같이 위치 추적을 유지하는 것이 좋습니다.

편집 : 나는 그러나 사람들은 당신이 원하는 것을 분명히 아니다 일정 가속와 모델에 사용되는 칼만 필터했다, 당신과 비슷한 방정식이 웹에 일부 참조를 발견했다.