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tune

Ajuste los parámetros insEKF para reducir el error de estimación

Desde R2022a

contraer todo en la página

Sintaxis

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth)
tunedMeasureNoise = tune(___,config)

Descripción

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth) ajusta la propiedad AdditiveProcessNoise del objeto de filtro insEKF filter y el ruido de medición, para Reduzca el error de estimación del estado de raíz cuadrática media (RMS) entre los datos del sensor fusionado y ground-truth. La función también devuelve el ruido de medición ajustado tunedMeasureNoise. La función utiliza los valores de propiedad en el filtro y el ruido de medición proporcionado en la estructura measureNoise como estimación inicial para el algoritmo de optimización.

tunedMeasureNoise = tune(___,config) especifica la configuración de ajuste utilizando un objeto tunerconfig config, además de todos los argumentos de entrada de la sintaxis anterior.

ejemplo

Ejemplos

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Cargue los datos registrados del sensor y los datos ground-truth.

load("accelGyroINSEKFData.mat");

Cree un objeto de filtro insEKF . Especifique la parte de orientación del estado en el filtro utilizando la orientación inicial de los datos de medición. Especifique los elementos diagonales de la matriz de covarianza del error de estimación del estado correspondiente al estado de orientación como 0.01.

filt = insEKF;
stateparts(filt,"Orientation",compact(initOrient));
statecovparts(filt,"Orientation",1e-2);

Obtenga una estructura de ruido de medición representativa y utilícela para estimar los estados antes de realizar la sintonización.

mnoise = tunernoise(filt);
untunedEst = estimateStates(filt,sensorData,mnoise);

Reinicialice el filtro, configure un objeto tunerconfig y ajuste el filtro.

stateparts(filt,"Orientation",compact(initOrient));
statecovparts(filt,"Orientation",1e-2);
cfg = tunerconfig(filt,MaxIterations=10,ObjectiveLimit=1e-4);
tunedmn = tune(filt,mnoise,sensorData,groundTruth,cfg);
    Iteration    Parameter                    Metric
    _________    _________                    ______
    1            AdditiveProcessNoise(1)      0.3787
    1            AdditiveProcessNoise(15)     0.3761
    1            AdditiveProcessNoise(29)     0.3695
    1            AdditiveProcessNoise(43)     0.3655
    1            AdditiveProcessNoise(57)     0.3533
    1            AdditiveProcessNoise(71)     0.3446
    1            AdditiveProcessNoise(85)     0.3431
    1            AdditiveProcessNoise(99)     0.3428
    1            AdditiveProcessNoise(113)    0.3427
    1            AdditiveProcessNoise(127)    0.3426
    1            AdditiveProcessNoise(141)    0.3298
    1            AdditiveProcessNoise(155)    0.3206
    1            AdditiveProcessNoise(169)    0.3200
    1            AccelerometerNoise           0.3199
    1            GyroscopeNoise               0.3198
    2            AdditiveProcessNoise(1)      0.3126
    2            AdditiveProcessNoise(15)     0.3098
    2            AdditiveProcessNoise(29)     0.3018
    2            AdditiveProcessNoise(43)     0.2988
    2            AdditiveProcessNoise(57)     0.2851
    2            AdditiveProcessNoise(71)     0.2784
    2            AdditiveProcessNoise(85)     0.2760
    2            AdditiveProcessNoise(99)     0.2744
    2            AdditiveProcessNoise(113)    0.2744
    2            AdditiveProcessNoise(127)    0.2743
    2            AdditiveProcessNoise(141)    0.2602
    2            AdditiveProcessNoise(155)    0.2537
    2            AdditiveProcessNoise(169)    0.2527
    2            AccelerometerNoise           0.2524
    2            GyroscopeNoise               0.2524
    3            AdditiveProcessNoise(1)      0.2476
    3            AdditiveProcessNoise(15)     0.2432
    3            AdditiveProcessNoise(29)     0.2397
    3            AdditiveProcessNoise(43)     0.2381
    3            AdditiveProcessNoise(57)     0.2255
    3            AdditiveProcessNoise(71)     0.2226
    3            AdditiveProcessNoise(85)     0.2221
    3            AdditiveProcessNoise(99)     0.2202
    3            AdditiveProcessNoise(113)    0.2201
    3            AdditiveProcessNoise(127)    0.2201
    3            AdditiveProcessNoise(141)    0.2090
    3            AdditiveProcessNoise(155)    0.2070
    3            AdditiveProcessNoise(169)    0.2058
    3            AccelerometerNoise           0.2052
    3            GyroscopeNoise               0.2052
    4            AdditiveProcessNoise(1)      0.2051
    4            AdditiveProcessNoise(15)     0.2027
    4            AdditiveProcessNoise(29)     0.2019
    4            AdditiveProcessNoise(43)     0.2000
    4            AdditiveProcessNoise(57)     0.1909
    4            AdditiveProcessNoise(71)     0.1897
    4            AdditiveProcessNoise(85)     0.1882
    4            AdditiveProcessNoise(99)     0.1871
    4            AdditiveProcessNoise(113)    0.1870
    4            AdditiveProcessNoise(127)    0.1870
    4            AdditiveProcessNoise(141)    0.1791
    4            AdditiveProcessNoise(155)    0.1783
    4            AdditiveProcessNoise(169)    0.1751
    4            AccelerometerNoise           0.1748
    4            GyroscopeNoise               0.1747
    5            AdditiveProcessNoise(1)      0.1742
    5            AdditiveProcessNoise(15)     0.1732
    5            AdditiveProcessNoise(29)     0.1712
    5            AdditiveProcessNoise(43)     0.1712
    5            AdditiveProcessNoise(57)     0.1626
    5            AdditiveProcessNoise(71)     0.1615
    5            AdditiveProcessNoise(85)     0.1598
    5            AdditiveProcessNoise(99)     0.1590
    5            AdditiveProcessNoise(113)    0.1589
    5            AdditiveProcessNoise(127)    0.1589
    5            AdditiveProcessNoise(141)    0.1517
    5            AdditiveProcessNoise(155)    0.1508
    5            AdditiveProcessNoise(169)    0.1476
    5            AccelerometerNoise           0.1473
    5            GyroscopeNoise               0.1470
    6            AdditiveProcessNoise(1)      0.1470
    6            AdditiveProcessNoise(15)     0.1470
    6            AdditiveProcessNoise(29)     0.1463
    6            AdditiveProcessNoise(43)     0.1462
    6            AdditiveProcessNoise(57)     0.1367
    6            AdditiveProcessNoise(71)     0.1360
    6            AdditiveProcessNoise(85)     0.1360
    6            AdditiveProcessNoise(99)     0.1350
    6            AdditiveProcessNoise(113)    0.1350
    6            AdditiveProcessNoise(127)    0.1350
    6            AdditiveProcessNoise(141)    0.1289
    6            AdditiveProcessNoise(155)    0.1288
    6            AdditiveProcessNoise(169)    0.1262
    6            AccelerometerNoise           0.1253
    6            GyroscopeNoise               0.1246
    7            AdditiveProcessNoise(1)      0.1246
    7            AdditiveProcessNoise(15)     0.1244
    7            AdditiveProcessNoise(29)     0.1205
    7            AdditiveProcessNoise(43)     0.1203
    7            AdditiveProcessNoise(57)     0.1125
    7            AdditiveProcessNoise(71)     0.1122
    7            AdditiveProcessNoise(85)     0.1117
    7            AdditiveProcessNoise(99)     0.1106
    7            AdditiveProcessNoise(113)    0.1104
    7            AdditiveProcessNoise(127)    0.1104
    7            AdditiveProcessNoise(141)    0.1058
    7            AdditiveProcessNoise(155)    0.1052
    7            AdditiveProcessNoise(169)    0.1035
    7            AccelerometerNoise           0.1024
    7            GyroscopeNoise               0.1014
    8            AdditiveProcessNoise(1)      0.1014
    8            AdditiveProcessNoise(15)     0.1012
    8            AdditiveProcessNoise(29)     0.1012
    8            AdditiveProcessNoise(43)     0.1005
    8            AdditiveProcessNoise(57)     0.0948
    8            AdditiveProcessNoise(71)     0.0948
    8            AdditiveProcessNoise(85)     0.0938
    8            AdditiveProcessNoise(99)     0.0934
    8            AdditiveProcessNoise(113)    0.0931
    8            AdditiveProcessNoise(127)    0.0931
    8            AdditiveProcessNoise(141)    0.0896
    8            AdditiveProcessNoise(155)    0.0889
    8            AdditiveProcessNoise(169)    0.0867
    8            AccelerometerNoise           0.0859
    8            GyroscopeNoise               0.0851
    9            AdditiveProcessNoise(1)      0.0851
    9            AdditiveProcessNoise(15)     0.0850
    9            AdditiveProcessNoise(29)     0.0824
    9            AdditiveProcessNoise(43)     0.0819
    9            AdditiveProcessNoise(57)     0.0771
    9            AdditiveProcessNoise(71)     0.0771
    9            AdditiveProcessNoise(85)     0.0762
    9            AdditiveProcessNoise(99)     0.0759
    9            AdditiveProcessNoise(113)    0.0754
    9            AdditiveProcessNoise(127)    0.0754
    9            AdditiveProcessNoise(141)    0.0734
    9            AdditiveProcessNoise(155)    0.0724
    9            AdditiveProcessNoise(169)    0.0702
    9            AccelerometerNoise           0.0697
    9            GyroscopeNoise               0.0689
    10           AdditiveProcessNoise(1)      0.0689
    10           AdditiveProcessNoise(15)     0.0686
    10           AdditiveProcessNoise(29)     0.0658
    10           AdditiveProcessNoise(43)     0.0655
    10           AdditiveProcessNoise(57)     0.0622
    10           AdditiveProcessNoise(71)     0.0620
    10           AdditiveProcessNoise(85)     0.0616
    10           AdditiveProcessNoise(99)     0.0615
    10           AdditiveProcessNoise(113)    0.0607
    10           AdditiveProcessNoise(127)    0.0606
    10           AdditiveProcessNoise(141)    0.0590
    10           AdditiveProcessNoise(155)    0.0578
    10           AdditiveProcessNoise(169)    0.0565
    10           AccelerometerNoise           0.0562
    10           GyroscopeNoise               0.0557

Estime los estados nuevamente, esta vez usando el filtro ajustado.

tunedEst = estimateStates(filt,sensorData,tunedmn);

Compare las estimaciones ajustadas y no ajustadas con los datos ground-truth.

times = groundTruth.Properties.RowTimes;
duntuned = rad2deg(dist(untunedEst.Orientation,groundTruth.Orientation));
dtuned = rad2deg(dist(tunedEst.Orientation,groundTruth.Orientation));
plot(times,duntuned,times,dtuned);
xlabel("Time (sec)")
ylabel("Error (deg)")
legend("Untuned","Tuned")
title("Filter Orientation Error")

Figure contains an axes object. The axes object with title Filter Orientation Error, xlabel Time (sec), ylabel Error (deg) contains 2 objects of type line. These objects represent Untuned, Tuned.

Imprima el error cuadrático medio (RMS) de los filtros ajustados y no ajustados.

untunedRMSError = sqrt(mean(duntuned.^2));
tunedRMSError = sqrt(mean(dtuned.^2));
fprintf("Untuned RMS error: %.2f degrees\n", ...
    untunedRMSError);
Untuned RMS error: 39.47 degrees

fprintf("Tuned RMS error: %.2f degrees\n", ...
    tunedRMSError);
Tuned RMS error: 6.39 degrees

Argumentos de entrada

contraer todo

Filtro INS, especificado como un objeto insEKF .

Ruido de medición, especificado como estructura. La función utiliza la entrada de ruido de medición como estimación inicial para ajustar el ruido de medición. La estructura debe contener el ruido de medición para los modelos de sensores especificados en la propiedad Sensors del filtro INS. Por ejemplo, si el objeto de filtro insEKF solo contiene un objeto insAccelerometer y un objeto insGyroscope , debes especificar la estructura de esta manera:

Nombre del campoDescripción
AccelerometerNoiseVariación del ruido del acelerómetro, especificada como un escalar en (m2/s).
GyroscopeNoiseVarianza del ruido del giroscopio, especificada como un escalar en (rad/s) 2.

Sugerencia

Utilice la función tunernoise para obtener una estructura representativa de la estructura measureNoise . Por ejemplo:

filter = insEKF;
mNoise = tunerNoise(filter)

Datos del sensor, especificados como timetable. Cada nombre de variable (como columna) en la tabla de tiempos debe coincidir con uno de los nombres de sensor especificados en la propiedad SensorNames del filter. Cada entrada en la tabla es la medición del sensor en el momento de la fila correspondiente.

Si un sensor no produce mediciones en el momento de la fila, especifique la entrada correspondiente como NaN.

Si establece la propiedad Cost de la entrada de configuración del ajustador, config, en Custom, entonces puede usar otros tipos de datos para la sensorData entrada según su elección.

Datos ground-truth, especificados como timetable. En cada fila, la tabla contiene los datos verdaderos para el tiempo de la fila. Cada nombre de variable (como columna) en la tabla debe ser uno de los nombres de estado de filtro que puede obtener usando la función de objeto stateinfo .

La función procesa cada fila de las tablas sensorData y groundTruth secuencialmente para calcular la estimación del estado y el error RMS a partir de ground-truth. Las variables de estado que no están presentes en la entrada groundTruth se ignoran para la comparación. Las tablas sensorData y groundTruth deben tener los mismos tiempos de fila.

Si establece la propiedad Cost de la entrada de configuración del ajustador, config, en Custom, entonces puede usar otros tipos de datos para la groundTruth entrada según su elección.

Configuración del ajustador, especificada como un objeto tunerconfig .

Argumentos de salida

contraer todo

Ruido de medición ajustado, devuelto como una estructura. La estructura contiene los mismos campos que la estructura especificada en la entrada measureNoise .

Referencias

[1] Abbeel, P., Coates, A., Montemerlo, M., Ng, A.Y. and Thrun, S. Discriminative Training of Kalman Filters. In Robotics: Science and systems, Vol. 2, pp. 1, 2005.

Historial de versiones

Introducido en R2022a

Consulte también

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