Elija filtros de fusión de sensores inerciales

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La toolbox proporciona múltiples filtros para estimar la pose y la velocidad de las plataformas mediante el uso de sensores inerciales integrados (incluidos acelerómetro, giroscopio y altímetro), magnetómetro, GPS y mediciones de odometría visual. Cada filtro puede procesar ciertos tipos de mediciones de ciertos sensores. Cada filtro también hace suposiciones y puede tener limitaciones que debes considerar cuidadosamente antes de aplicarlo. Por ejemplo, muchos filtros no asumen ninguna aceleración lineal o angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional de 9,81 m/s². Por lo tanto, debes evitar usarlos durante aceleraciones fuertes y constantes, pero estos filtros pueden funcionar razonablemente bien durante ráfagas cortas de aceleración lineal. Además, algunos filtros permiten una aceleración lineal y una velocidad angular constantes por partes, ya que permiten entradas de aceleración y velocidad angular durante el paso de predicción.

Los algoritmos internos de estos filtros también varían mucho. Por ejemplo, el objeto ecompass utiliza el método TRIAD para determinar la orientación de la plataforma con un coste de cálculo muy bajo. Muchos filtros (como ahrsfilter y imufilter) adoptan el filtro de Kalman de estado de error, en el que se estima la desviación del estado del estado de referencia. Mientras tanto, otros filtros (como insfilterMARG y insfilterAsync) utilizan el enfoque de filtro de Kalman extendido, en el que el estado se estima directamente.

Para lograr una alta precisión de estimación, es importante ajustar adecuadamente las propiedades y parámetros del filtro. La toolbox ofrece la función incorporada tune para ajustar los parámetros y el ruido del sensor para la mayoría de los filtros del sensor inercial (marcados como ajustables en la siguiente tabla).

La tabla enumera las entradas, salidas, suposiciones y algoritmos para todos los filtros de fusión de sensores inerciales configurados.

Sugerencia

Además de los filtros enumerados en esta tabla, puede usar el objeto insEKF para crear un marco de fusión de sensores inerciales flexible, en el que puede usar modelos de movimiento y modelos de sensores integrados o personalizados. Para obtener más detalles, consulte Combinar datos del sensor inercial utilizando insEKF-Marco de fusión flexible basado en.

Objeto	Sensores y entradas	Estados y salidas	Supuestos o limitaciones	Algoritmo utilizado	Ajustable
`ecompass`	Acelerómetro Magnetómetro	Orientación	El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.	método TRÍADA	No
`ahrsfilter`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro	Orientación y velocidad angular.	El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.	Filtro de Kalman de estado de error	Sí
`ahrs10filter`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro Altímetro	Orientación, altitud, velocidad vertical, polarización del ángulo delta, polarización de la velocidad delta, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetro	El filtro supone una aceleración lineal constante por tramos en la dirección vertical, y ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional en otras direcciones.	Filtro Kalman extendido discreto	Sí
`imufilter`	Acelerómetro Giroscopio	Orientación y velocidad angular.	El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.	Filtro de Kalman de estado de error	Sí
`complementaryFilter`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro (opcional)	Orientación y velocidad angular.	El filtro no asume ninguna aceleración lineal y angular sostenida distinta de la aceleración gravitacional.	Enfoque basado en filtros no Kalman: Utilice filtros de paso alto y bajo para reducir el ruido en varias lecturas del sensor. Fusione las lecturas del sensor filtrado según sus pesos asignados.	No
`insfilterMARG`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro GPS	Orientación, posición, velocidad, polarización del ángulo delta, polarización de la velocidad delta, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetro	El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone: Aceleración lineal constante por tramos. Velocidad angular constante por tramos. El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra.	Filtro Kalman extendido discreto	Sí
`insfilterAsync`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro GPS	Orientación, velocidad angular, posición, velocidad, aceleración, polarización del acelerómetro, polarización del giroscopio, vector de campo geomagnético, polarización del magnetómetro	El filtro supone: Velocidad angular constante Aceleración constante El filtro no requiere que los sensores sean sincrónicos y cada sensor puede tener caída de muestra.	Filtro Kalman extendido discreto continuo	Sí
`insfilterNonholonomic`	Acelerómetro Giroscopio GPS	Orientación, posición, velocidad, polarización del giroscopio, polarización del acelerómetro	El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone: Aceleración lineal constante por partes. Velocidad angular constante por partes. El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra. Además, el filtro supone que la plataforma avanza sin deslizamiento lateral.	Filtro Kalman extendido discreto	Sí
`insfilterErrorState`	Acelerómetro Giroscopio Magnetómetro GPS Escala de odometría visual	Orientación, posición, velocidad, polarización del giroscopio, polarización del acelerómetro y escala de odometría visual.	El paso de predicción toma las entradas del acelerómetro y giroscopio. Por tanto, el filtro supone: Aceleración lineal constante por partes. Velocidad angular constante por partes. El acelerómetro y el giroscopio funcionan al mismo ritmo sin pérdida de muestra.	Filtro de Kalman de estado de error	Sí

Consulte también

tunerconfig