मैंने निरंतर रैखिक त्वरण और कंपन के तहत पिच, रोल और जम्हाई लेने के लिए कई एल्गोरिदम की कोशिश की है (0.4g से कम, आवृत्ति 10HZ से कम)। उनमें से कोई भी अच्छा परिणाम नहीं देता है क्योंकि रीडिंग या तो बहाव या रैखिक त्वरण से बहुत अधिक प्रभावित होती है। जब मैं प्राप्त करना चाहता हूं, तो बाहरी त्वरण + -0.4g से छोटा होता है, पिच और रोल पर त्रुटि + -1deg से छोटी होनी चाहिए।
मैंने इन एल्गोरिदम की कोशिश की है:
मैडविक का एल्गोरिदम । जब बीटा लाभ बहुत अधिक निर्धारित किया जाता है, तो अभिसरण तेज होता है लेकिन कोण रैखिक त्वरण के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं। मैंने इसे नीचे ट्यून किया और रैखिक त्वरण के तहत त्रुटि को घटाकर + -0.5deg कर दिया। हालांकि, यदि कंपन निरंतर है, तो रीडिंग तेज हो जाएगी और सच्चे मूल्यों में परिवर्तित होने में हमेशा के लिए लग जाएगा। यह समझ में आता है क्योंकि रैखिक त्वरण के तहत, जाइरो पर अधिक भरोसा किया जाता है और गणना एकीकरण बहाव के रूप में बहाव तेज होता है।
महोनी का अल्गोरिटम । मैडविक के विपरीत, यह बिल्कुल परवाह नहीं करता है कि मैं किन और केपी के लिए किन मूल्यों का उपयोग करता हूं। हालांकि, यह हमेशा रैखिक त्वरण से प्रभावित होता है। (+6 डिग्री से बड़ी त्रुटियां)
पारंपरिक कलमन फ़िल्टर । उन विशाल आर और क्यू वैक्टर को ट्यून करने में बहुत समय व्यतीत हुआ। अब तक इसका प्रदर्शन माहीनी जैसा ही है।
मैं रेजर आईएमयू का उपयोग कर रहा हूं । मुझे पता है कि सस्ते सेंसर के साथ यह एक ही परिणाम प्राप्त करना असंभव है ।
यूकेएफ जैसे कुछ और विकल्प हैं, लेकिन इसे समझने या लागू करने के लिए दर्द है।
किसी भी सुझाव का स्वागत किया जाता है।