MEMS सेंसर का उपयोग करके मृत रेकनिंग की सीमा


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मैं एक व्यक्ति के धड़ के सापेक्ष शरीर के अंगों को ट्रैक करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं एमईएमएस एक्सेलेरोमीटर और मृत रेकिंग के लिए जीरो का उपयोग करने के बारे में काफी कुछ प्रश्न देखता हूं, और वे मेरे संदेह की पुष्टि करते हैं कि विभिन्न कारक इन प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए अपनी उपयोगिता को सीमित करते हैं, लेकिन मैं इन सीमाओं के स्पष्टीकरण की मांग कर रहा हूं:

  • वास्तव में ये सीमाएँ क्या हैं?

    अन्य उत्तरों से पता चला है कि ये सीमाएँ क्यों मौजूद हैं। स्वाभाविक रूप से प्रणाली में भागों के सवाल और क्या प्रणाली के लिए "स्वीकार्य त्रुटि" माना जाता है, दोनों सटीक सीमा को बदल देंगे, लेकिन क्या समय में परिमाण का एक भी क्रम है, या दूरी है कि मैं काम करने के लिए मृत गणना की उम्मीद कर सकता हूं? मैं अच्छी तरह से जानता हूं कि लंबी दूरी (कुछ गज या तो) सबसे व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए त्रुटि बहुत बड़ी हो जाती है, लेकिन कुछ ही फीट के बारे में क्या?

  • इन सीमाओं को सुधारने के लिए मैं क्या कर सकता हूं?

    मैं वर्तमान में एक्सेलेरोमीटर और जाइरो का उपयोग कर रहा हूं। त्रुटि दर में सुधार के लिए मैं सिस्टम में और कौन से सेंसर जोड़ सकता हूं? मुझे पता है कि एक जीपीएस का इस्तेमाल करने में अधिक दूरी होती है, लेकिन मुझे संदेह है कि किसी भी उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स ग्रेड जीपीएस के पास मेरे मामले में मदद करने के लिए पर्याप्त संकल्प है।

    इसके अतिरिक्त, एक सामान्य सर्वसम्मति ही इन सीमाओं को बेहतर बनाने का एकमात्र तरीका है कि सुधारे हुए सेंसरों का बिंदु एक संदर्भ प्रदान करना है जो त्रुटि के अधीन नहीं है। कुछ सिस्टम कैमरे और मार्कर का उपयोग करके इसे हल करते हैं। पोर्टेबल / पहनने योग्य डिवाइस किस प्रकार के संदर्भ बिंदु प्रदान कर सकता है?

    मैंने लंबी दूरी को सटीक रूप से मापने के लिए रेडियो तरंगों के उपयोग को देखा है, लेकिन मैं यह नहीं बता सकता कि क्या इस तरह के सिस्टम को "ऑफ-द-शेल्फ" घटकों का उपयोग करके इस तरह के छोटे पैमाने पर सटीक किया जा सकता है।


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उस व्यक्ति के लिए जिसने इसे बंद करने के लिए झंडी दी, और उस ilk के किसी भी अन्य - यह पहले आदेश का एक इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन प्रश्न है। यह पूछ रहा है कि सीओटीएस भागों का उपयोग करके एक बेहतर जड़त्वीय नेविगेशन इकाई कैसे बनाई जाए और जो कुछ भी संभव है, और वर्तमान सीमाएं क्या हैं और सुझाए गए सुधारों से क्या उम्मीद की जा सकती है। यह प्रश्न उन लोगों के लिए छोटे प्रश्नों में तर्कसंगत रूप से नहीं तोड़ा जा सकता है, जो इसके दायरे को नहीं संभाल सकते क्योंकि एक बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए सभी कारकों का एकीकरण मूल विचार है।
रसेल मैकमोहन

एक मैग्नेटोमीटर को 6 डीओएफ गायरो और एक्सेलेरोमीटर चिप में जोड़ा जा सकता है।
रसेल मैकमोहन

मैं वास्तव में इस तथ्य पर विचार कर रहा था कि प्रश्न दो छोटे प्रश्नों से बना है, लेकिन सटीक निष्कर्ष पर आया @RussellMcMahon ने उल्लेख किया है।
सेलाली अडोबोर

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मुझे संदेह है कि किसी भी उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स ग्रेड जीपीएस के पास मेरे मामले में मदद करने के लिए पर्याप्त संकल्प है। वास्तव में एक उपभोक्ता जीपीएस है जो सेंटीमीटर सटीकता प्रदान करता है। आपके आवेदन के लिए पर्याप्त नहीं है या नहीं +/- 1cm आपके द्वारा निर्दिष्ट नहीं है। और निश्चित रूप से, यह आपके ठेठ +/- 3 मीटर सटीक जीपीएस मॉड्यूल की तुलना में काफी अधिक है
krb686

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मैंने अपनी खोज में कोई भी नहीं देखा था, क्या आपके पास उनमें से किसी के लिए भाग संख्याएं हैं?
सेलाली अडोबोर

जवाबों:


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  • वे वास्तव में क्या हैं?

त्रुटि स्रोतों में शून्य-ऑफसेट (पूर्वाग्रह) और पैमाने की त्रुटियां शामिल हैं (जो धीरे-धीरे बदलती हैं) और शोर। एमईएमएस सेंसर की कीमतें $ 10 से $ 1000 से कम होती हैं, और त्रुटि की मात्रा सेंसर की गुणवत्ता के आधार पर एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है।

बड़ी समस्या यह है कि एकीकरण को आमतौर पर सेंसर मूल्य (त्वरण, कोणीय दर) से वांछित मूल्य (स्थिति, कोण) की आवश्यकता होती है। सभी त्रुटि स्रोत जटिल हैं - समय के साथ बढ़ते - जब एकीकृत होते हैं। मृत रेकिंग के लिए डेटा का मूल्य समय के साथ कम हो जाता है, सस्ते सेंसर आपको कुछ मिनटों में उपयोगी डेटा और उच्च-अंत वाले सेंसर शायद कुछ घंटों के लिए अच्छे होते हैं।

  • इन सीमाओं को सुधारने के लिए मैं क्या कर सकता हूं?

जैसा कि आपने पहले ही पाया है, बढ़ती एकीकृत त्रुटियों से छुटकारा पाने का सबसे अच्छा तरीका सेंसर डेटा को डेटा के अन्य स्वतंत्र स्रोतों के साथ संयोजित करना है जिसमें एक ही प्रकार की त्रुटियां नहीं हैं। उदाहरण के लिए, GPS आपको एक पूर्ण स्थिति मान दे सकता है जो लंबे समय तक नहीं डूबता है, लेकिन इसमें अपेक्षाकृत बड़ा "शोर" घटक होता है। आप अपने एक्सीलरोमीटर के पूर्वाग्रह और पैमाने की त्रुटियों का अनुमान लगाने के लिए इस डेटा का उपयोग कर सकते हैं, जो आपको वास्तविक समय में उनके लिए सही करने की अनुमति देता है। यह आपको सेंसर शोर द्वारा निर्मित "यादृच्छिक चलना" को रद्द करने की भी अनुमति देता है। एक कलमन फ़िल्टर सिस्टम को मॉडल करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सामान्य तरीका है (सेंसर त्रुटि शर्तों सहित) और किसी भी समय सिस्टम स्टेट के इष्टतम अनुमान के साथ आने के लिए डेटा को एक साथ जोड़ते हैं।

एक अन्य उदाहरण "गुरुत्वाकर्षण सदिश" का उपयोग करना है, जैसा कि एक्सीलरोमीटर द्वारा मापा जाता है, गीयर के कोणीय बहाव को रद्द करने के लिए। जब आप एक वैध गुरुत्व वेक्टर होते हैं, तो यह जानने के लिए यहाँ ट्रिक है; यानी, सिस्टम किसी भी दिशा में तेजी नहीं ला रहा है। इसे पूरा करने के लिए विभिन्न विभूतियाँ (जैसे, "शून्य अद्यतन") का उपयोग किया जाता है। जाइरो त्रुटियों को मापने के लिए एक मैग्नेटोमीटर का भी उपयोग किया जा सकता है, भले ही आपको चुंबकीय क्षेत्र की निरपेक्ष दिशा न पता हो - जब तक आप मान सकते हैं कि यह स्थिर है।

ऑप्टिकल सेंसिंग एक बहाव-मुक्त वेग, कोण या स्थिति अनुमान प्राप्त करने का एक और तरीका है, लेकिन आवश्यक छवि प्रसंस्करण को बहुत अधिक सीपीयू (या एफपीजीए) चक्रों की आवश्यकता हो सकती है, और ऐसी प्रणाली का विकास काफी जटिल है।


यह एक बहुत अच्छा जवाब है, लेकिन मुझे लगता है कि यह सवाल के एक हिस्से के इरादे को याद करता है (शायद मुझे इसे ऊपर स्पष्ट करने की आवश्यकता है)। "वे क्या हैं" उन सीमाओं का क्या उल्लेख कर रहे हैं। मैं इस बारे में विस्तार से जाना जाता है कि प्रश्न में मेरा क्या मतलब है, क्योंकि मुझे एहसास है कि कई कारकों के आधार पर मूल्य अलग-अलग होंगे।
सेलली अडोबोर

मैं नहीं बता सकता कि आप त्रुटियों की प्रकृति या त्रुटियों की भयावहता के बारे में पूछ रहे थे। मैंने अपने उत्तर के पहले भाग में दोनों को संबोधित करने की कोशिश की।
डेव ट्वीड

ओह, मैं देख रहा हूं, इसलिए इस मामले में दूरी की तुलना में समय अधिक महत्वपूर्ण है (मुझे लगता है कि यह हमेशा एक या दूसरे के रूप में नहीं होगा)
सेलाली एडोबोर

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आपने पूछा कि और क्या जोड़ा जा सकता है। एक 3 अक्ष मैग्नेटोमीटर सहायक होना चाहिए। औसत चुंबकीय उपयोगकर्ता (सौभाग्य से) की तुलना में पृथ्वी का चुंबकीय क्षेत्र काफी धीमी गति से घूमता है।
शानदार MPU6000 / 6050 को देखें

एक संस्करण SPI और IIC इंटरफ़ेस प्रदान करता है, दूसरा IIC।

इसमें एक 3 अक्ष gyroscope + एक 3 अक्ष त्वरणमापी और इनपुट शामिल हैं जिससे यह सिग्नल और बाहरी 3 अक्ष मैग्नेटोमीटर को एकीकृत करने की अनुमति देता है।
IC में एक 'डिजिटल मोशन प्रोसेसर' होता है जो 3 x 3 सेंसर ऐरे से सिग्नल को एकीकृत करता है। मैं अभी तक प्रदान की गई सटीक कार्यक्षमता के साथ पकड़ में नहीं आया हूं, लेकिन एक उपयोगी गति विश्लेषण प्रणाली में 3 अलग-अलग सिग्नल स्रोतों को संसाधित करने का इरादा है

यहां डेटा शीट

डिजीकी से आईसी की लागत $ 10/1 है और निर्माता से एक मूल्यांकन बोर्ड लगभग $ 50 + है। या आप चीन से एक पूरा बोर्ड खरीद सकते हैं - वे 1-IC और PCB असेंबल किए गए लगभग $ 6 US रिटेल के लिए यहां बेचते हैं।
मैंने अभी भी काम नहीं किया है कि ऐसा कैसे होता है या यदि वे वास्तविक हैं या ...। मैंने कल एक प्राप्त किया, लेकिन थोड़ी देर के लिए इसके साथ खेलने में सक्षम नहीं होगा। ((व्हाइल्स ’परिमाण में बहुत भिन्न होता है, बहुत छोटे से कभी-कभी बड़े से अधिक, अफसोस)। उदाहरण के लिए, Arduinos के साथ उनका उपयोग करने पर वेब पर कई लेख हैं।

कितना सटीक ?:

वेब पर शायद इसकी बहुत चर्चा है।
अगर मैं डेटा शीट को सही ढंग से पढ़ता हूं (और यह एक डिवाइस प्रकार नहीं है जिससे मैं अत्यधिक परिचित हूं) तो
पृष्ठ 12 पर तालिका 6.1 बताती है कि जाइरोस्कोप का बहाव 25 डिग्री सेल्सियस पर +/- 20 डिग्री / सेकंड अधिकतम और फिर से बहुत अधिक है - 40 से + 85C तापमान रेंज। वास्तविक 20 डिग्री / दूसरी दर को 18 सेकंड में एक पूर्ण मोड़ मान लें। हालांकि, मैग्नेटोमीटर और एक्सेलेरोमीटर दोनों बाहरी संदर्भ वैक्टर (गुरुत्वाकर्षण और पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र) तक पहुंच प्रदान करते हैं और इनसे प्राप्त संकेतों का उपयोग गायरो बहाव दर को कम करने और क्षतिपूर्ति करने के लिए किया जा सकता है। यह अच्छी तरह से उनके "मोशन प्रोसेसर" का हिस्सा हो सकता है।

एक्सेलेरोमीटर त्रुटि आमतौर पर +/- 5% से कम लगती है।
मैं अपेक्षा करता हूं (और यह बहुत गलत हो सकता है), कि गायरो बहाव त्रुटियों को ट्रिम करने के लिए एक्सेलेरोमीटर और मैग्नेटोमीटर का उपयोग करके अनिवार्य रूप से शून्य से अधिक अवधि के लिए आप सेकंड से मिनटों तक नेविगेशन के लिए गायरो सिग्नल का उपयोग करने की अनुमति देंगे। GPS वेग संकेत भी प्रदान करता है और GPs स्थिति + वेग 9DOF इकाई ध्वनियों के साथ अत्यधिक उपयोगी है।

ऊनी: ऊपर से ऊनी लगता है जैसे मैं चाहता हूँ। मैं अगले कुछ हफ्तों में इस बारे में एक और अधिक डटकर जानने की उम्मीद करता हूं। मुझे यह सुनने में दिलचस्पी होगी कि आपको क्या पता है और अगर मुझे पता है कि उपयोगी चीजें सीखने की कोशिश करेंगे और वापस रिपोर्ट करेंगे।


आपके आवेदन के आधार पर आप एक संदर्भ जीपीएस और रिसीवर को एक सुविधाजनक स्थान पर अस्थायी रूप से जमा करने में सक्षम हो सकते हैं। यह अत्यंत कॉम्पैक्ट हो सकता है - जीपीएस + बैटरी / TX। एक बार जमा होने के बाद यह पता चलता है कि यह कहां है और सिस्टम के आधार पर सुधारों को प्रेषित कर सकता है। एक ही उपग्रह तारामंडल का उपयोग 'शायद एक अच्छा विचार है'। यदि उपयोगकर्ता और संदर्भ GPS एक ही बिंदु पर हैं, जब इसे इतना बेहतर जमा किया जाता है, लेकिन यह सिस्टम काम करता है, भले ही वे हमेशा स्थानिक रूप से अलग हों।

... मुझे संदेह है कि किसी भी उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स ग्रेड जीपीएस के पास मेरे मामले में मदद करने के लिए पर्याप्त संकल्प है।

न जाने आपका मामला क्या है, यह कहना मुश्किल है। लेकिन जीपीएस रिज़ॉल्यूशन के नमूने के सापेक्ष नमूना आम तौर पर मिनटों या घंटों में हासिल किया जाता है। मैंने परीक्षण किए हैं जहां मैंने एक शहरी मार्ग पर चलाई और जीपीएस निर्देशांक को साजिश रची और फिर कई घंटे बाद अभ्यास दोहराया। दो रास्ते कुछ मामलों में कई मीटर अलग थे, लेकिन जब कहते हैं कि एक शहरी सड़क के साथ एक सीधी रेखा में ड्राइविंग करते हैं, तो एक सीधी रेखा "शोर" के साथ एक सीधी रेखा होती थी, जो शायद एक मीटर से कम होती है। (यह कुछ साल पहले था - यह अपने आप को आज़माना आसान है। मैंने अभी-अभी GPS सीरियल RS232 आउटपुट (4800 बॉड आमतौर पर) से डेटा रिकॉर्ड किया है और उस मामले में इसे एक्सवाई ग्राफ़ के रूप में एक्सेल में प्लॉट किया है।

डिफरेंशियल जीपीएस का उपयोग किया जा सकता है, जिसके तहत निश्चित स्थान का एक स्थानीय स्थिर रिसीवर जहां यह जानता है, उसके आधार पर त्रुटि सुधार प्रदान करता है और जहां सिस्टम अब कहता है कि यह है। ऐसी प्रणालियों के कई प्रदाता हैं, लेकिन अवधारणा सरल है और यदि लागू करने के लिए पर्याप्त है एक तंग बजट पर।


मैं उस बहाव पर चर्चा करना चाहता हूं। मैं क्या वे datasheet में उल्लेख बहाव नहीं है, लेकिन क्या Gyro मानों के रूप में जबकि 0 रोटेशन दर पर किया जा रहा है। दूसरा आंकड़ा तो यह होगा कि यह मान पूरे तापमान सीमा पर कितना भिन्न होता है। क्या आपको लगता है कि समझ में आता है?
जोनास श्फर

मैं एक व्यक्ति के धड़ के सापेक्ष शरीर के अंगों को ट्रैक करने की कोशिश कर रहा हूं (मैंने इसे प्रश्न में उल्लेख किया है, लेकिन मुझे शायद इसे परिचय में स्थानांतरित करना चाहिए, मैंने गलती से इसे दफन कर दिया)। मैं ई-बे पर इसके लिए कुछ ब्रेकआउट बोर्ड देखता हूं, मैं एक ऑर्डर करने वाला हूं। डेटाशीट पर देखते हुए यह एक बहुत ही आशाजनक डिवाइस है। जीपीएस के बारे में नोट यह जिक्र करता है कि दूरी कितनी कम है (<1 मीटर)। उस प्रकार के माप के लिए मैंने जो उपकरण देखे हैं, वे बहुत विशिष्ट हार्डवेयर का उपयोग करते हैं। मैंने एक अंतर जीपीएस प्रणाली का उपयोग करने के बारे में कभी नहीं सोचा था। मैंने उनके बारे में सुना है, लेकिन उनके बारे में बहुत कुछ नहीं जानता, इसलिए मैं पढ़ूंगा, धन्यवाद!
सेलली अडोबोर

"एक ही उपग्रह तारामंडल का उपयोग शायद एक अच्छा विचार है।" डीजीपीएस काम नहीं करता है। संदर्भ स्टेशन अपने दृष्टिकोण में व्यक्तिगत उपग्रहों के छद्म सुधारों की गणना करता है और उन तक पहुंचाता है। अन्य स्टेशन केवल उन उपग्रहों के लिए सुधार का उपयोग करता है जो अपने स्वयं के दृश्य में भी हैं।
डेव ट्वीड

Invensense के पास अब उनका MPU-9250 है, जो MPU-6000 (Gyro / Accel) को 3-अक्ष मैगनेटोमीटर (Asahi Kasei AK8963) के साथ मिलाता है, जिससे एक चिप पर 9 अक्ष होते हैं। और यह MPU-6000 से छोटा है :)
बिट्समैक

यह भी इसी तरह की ई-बे लिस्टिंग थी, इसलिए मैंने एक का आदेश दिया है, क्योंकि ब्रेकआउट बोर्ड पर मैग्नेटोमीटर की औसत कीमत उसी के बारे में थी (ये बोर्ड सुनिश्चित हैं कि सस्ते हैं!)
सेलाली एडोबोर

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ऐसा कुछ जो इन उत्तरों में शामिल नहीं है, अभी तक आपका विशिष्ट आवेदन है, जो वास्तव में बहुत स्मार्ट लोगों द्वारा कम से कम एक दर्जन बार पहले निपटाया गया है। यहाँ दो खोजशब्द उल्टे गतिज और कलमन फ़िल्टर हैं।

अब तक यह स्पष्ट होना चाहिए कि आपके आवेदन के लिए त्रुटियों का स्रोत क्या है, और उन्हें कैसे ठीक किया जाए। लेकिन जब संवेदक के साथ व्यवहार करना अनिवार्य रूप से मानव के लिए तय किया जाता है, तो आप व्युत्क्रम कीनेमेटीक्स को समीकरण पर लागू करके अपने सेंसर की स्थानिक और कोणीय स्थिति को कम कर सकते हैं। इसका मूल रूप से मतलब है कि आप शरीर पर अधिक से अधिक जोड़ों के सापेक्ष पदों को ट्रैक कर सकते हैं और मानव शरीर के एक कीनेमेटिक मॉडल को उस पर लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लोगों की भुजाओं की लंबाई समय के साथ बदलती नहीं है और न ही उनकी गति की सीमा सराहनीय रूप से बदलती है। हड्डियां झुकती नहीं हैं (सामान्य परिस्थितियों में)। यह सब आपके सेंसर पदों को बाधित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

अन्य समाधान संभव के रूप में कई ऑर्थोगोनल सेंसर का उपयोग करना है। के अर्थ में रूढ़िवादी: मौलिक रूप से विभिन्न माप सिद्धांतों का उपयोग करना। जितना संभव हो उतना सेंसर इनपुट का उपयोग करना, आप एक तथाकथित कलमन फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं ताकि जहां संभव हो उतना सटीक डेटा दिया जा सके जहां आपके सेंसर हैं। कलमन फिल्टर कुछ जादुई इकाई नहीं हैं जो सबसे अच्छा जवाब देता है, हालांकि। वे गणितीय मॉडल हैं जिन्हें आपके विशिष्ट एप्लिकेशन को ट्यून और संशोधित करने की आवश्यकता है, और उन्हें अच्छी तरह से काम करने के लिए प्राप्त करना काफी परेशानी भरा हो सकता है। लेकिन यह आपको सेंसर के डेटा को सहसंबंधित करने के लिए बहुत कठिन तरीके से संयोजित करने के लिए, एक राउंडअबाउट तरह से अनुमति देता है। इस तरह के फिल्टर के लिए इनपुट कुछ भी हो सकते हैं: स्थिति, त्वरण और गति सेंसर लेकिन उदाहरण के लिए प्रकाश सेंसर जो कुछ कोणों पर दिखाई देने वाले प्रकाश स्रोतों का जवाब देकर जानकारी जोड़ सकते हैं।

इस कार्य सिद्धांत (किनेमेटिक्स + कलमन फिल्टर) के साथ कुछ 'पॉवरग्लोव्स' का प्रदर्शन कंपनियों और विश्वविद्यालयों द्वारा समान रूप से किया गया है। सबसे हाल ही में मैंने टीयू आइंडहॉवन में देखा, MPU6050s का उपयोग लचीला सब्सट्रेट्स पर एक दस्ताने में बुना हुआ था और साथ ही कुछ सहायक सेंसर (मुझे लगता है कि यह अभी वेबकैम है) सभी को एक बड़े मटलब-संचालित कलस्टर फिल्टर में खिलाया गया है। यह 1 मिमी पुनरावृत्ति के भीतर काम करता है।


मैंने अपने विशिष्ट मामले के लिए अब तक समस्या के इन पहलुओं की पहले ही जांच कर ली है, इसलिए मैं हार्डवेयर के साथ जो कुछ भी कर सकता हूं, उसमें अधिक रुचि रखता हूं, लेकिन ये उत्कृष्ट बिंदु हैं (विशेष रूप से बाधाओं के लिए इंद्रकुमार का उपयोग करके)।
सेलली अडोबोर

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मौलिक समस्या

स्वाभाविक रूप से विनिर्देशों प्रणाली में भागों और प्रश्न में "स्वीकार्य त्रुटि" माना जाता है कि क्या दोनों सिस्टम सही सीमा को बदल देंगे, लेकिन क्या समय में परिमाण का एक भी क्रम है, या दूरी है कि मैं काम करने के लिए मृत गणना की उम्मीद कर सकता हूं? मैं अच्छी तरह से जानता हूं कि लंबी दूरी (कुछ गज या तो) सबसे व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए त्रुटि बहुत बड़ी हो जाती है, लेकिन कुछ ही फीट के बारे में क्या?

यह एक जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली की अल्पावधि त्रुटि गतिशीलता का अध्ययन करके संबोधित किया जा सकता है। यह कई ग्रंथों में विस्तार से कवर किया गया है , लेकिन यहां संक्षिप्त "समीकरण मुक्त" संस्करण है।

जड़त्वीय नेविगेशन निम्नानुसार काम करता है:

  1. अपनी प्रारंभिक स्थिति, वेग और दृष्टिकोण (यानी पिच रोल और यव) को पहले से जान लें।

  2. Δt

  3. अपने नए दृष्टिकोण का उपयोग करें, जिसे आपने गणितीय रूप से गणना की है कि आप अपने एक्सीलरोमीटर रीडिंग को पृथ्वी के साथ समतल करें।

  4. अपने नव-स्तरीय एक्सेलेरोमीटर रीडिंग से गुरुत्वाकर्षण को घटाएं।

  5. Δt

  6. Δt

  7. जब तक चाहें तब तक चरण 2-6 दोहराएं।

bgbg×Δt×Δt×Δt=bg(Δt)3

इसके अलावा, यह पूर्वाग्रह दृष्टिकोण में जमा हो जाएगा, जिससे एक्सीलरोमीटर गलत स्तरित हो जाएगा, जिससे त्वरण गलत दिशा में समतल हो जाएगा, जो फिर गलत दिशा में - त्रुटियों के तीन स्तरों में एकीकृत हो जाएगा।

इसका मतलब यह है कि समय की घन के साथ gyro त्रुटियाँ स्थिति त्रुटियों का कारण बनती हैं

एक ही तर्क एक्सीलरोमीटर त्रुटि के कारण समय के वर्ग के साथ स्थिति की त्रुटियां बढ़ती हैं

इस वजह से, आपको मोबाइल-फोन ग्रेड एमईएमएस सेंसर से उपयोगी (शुद्ध) जड़त्वीय नेविगेशन के मात्र सेकंड मिलेंगे ।

यहां तक ​​कि अगर आपके पास बहुत अच्छे जड़त्वीय सेंसर हैं - कहते हैं, विमान ग्रेड - तो आप अभी भी मूल रूप से (शुद्ध) जड़त्वीय नेविगेशन के दस मिनट से थोड़ा कम में सीमित हैं । कारण चरण 3 है - ऊंचाई के साथ गुरुत्वाकर्षण परिवर्तन। अपनी ऊंचाई को गलत कर लें और आपका गुरुत्वाकर्षण गलत हो जाएगा, जिससे आपकी ऊंचाई गलत हो सकती है, जिससे आपका गुरुत्वाकर्षण अधिक गलत हो सकता है और इसी तरह - घातीय त्रुटि वृद्धि। इस प्रकार, यहां तक ​​कि एक "शुद्ध" जड़त्वीय नेविगेशन प्रणाली जैसे कि सैन्य जेट में पाए जाने वाले लोगों के पास आमतौर पर बैरोमीटर की ऊंचाई जैसा कुछ होता है। स्रोत

समाधान

इसके अतिरिक्त, एक सामान्य सर्वसम्मति ही इन सीमाओं को बेहतर बनाने का एकमात्र तरीका है कि सुधारे हुए सेंसरों का बिंदु एक संदर्भ प्रदान करना है जो त्रुटि के अधीन नहीं है।

t2

कुछ सिस्टम कैमरे और मार्कर का उपयोग करके इसे हल करते हैं। पोर्टेबल / पहनने योग्य डिवाइस किस प्रकार के संदर्भ बिंदु प्रदान कर सकता है?

दोनों अनुसंधान और वाणिज्यिक उत्पाद हैं जो ऐसा कर सकते हैं।

वैचारिक रूप से, यह स्टीरियो विजन की तरह काम करता है - आपके पास कैमरों के बीच एक ज्ञात आधार रेखा है, और प्रत्येक मार्कर से एक अलग कोण को प्रत्येक कैमरे से देखा जाता है। इससे प्रत्येक चिह्न की 3 डी स्थिति की गणना (कैमरे के सापेक्ष) की जा सकती है। यह अधिक कैमरों के साथ बेहतर काम कर सकता है।

मैंने लंबी दूरी को सटीक रूप से मापने के लिए रेडियो तरंगों के उपयोग को देखा है, लेकिन मैं यह नहीं बता सकता कि क्या इस तरह के सिस्टम को "ऑफ-द-शेल्फ" घटकों का उपयोग करके इस तरह के छोटे पैमाने पर सटीक किया जा सकता है।

सस्ते हार्डवेयर का उपयोग करते हुए, डेकावे UWB कुछ उपयोग (10cm या तो) हो सकता है। आप के माध्यम से अपने स्वयं के एल्गोरिदम के साथ आने की आवश्यकता होगी।

मुझे पता है कि एक जीपीएस का इस्तेमाल करने में अधिक दूरी होती है, लेकिन मुझे संदेह है कि किसी भी उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स ग्रेड जीपीएस के पास मेरे मामले में मदद करने के लिए पर्याप्त संकल्प है।

शरीर के बगल में, एक जीपीएस सिस्टम संघर्ष करेगा। सेमी-स्तरीय जीपीएस प्राप्त करना (बहुत, बहुत कमजोर) जीपीएस संकेतों के निरंतर चरण ट्रैकिंग पर निर्भर करता है, जो कि यदि शरीर के बगल में एंटीना है, और शरीर घूम रहा है, तो यह बहुत मुश्किल है! एल 1 केवल-प्रणालियों के लिए - भले ही वे सस्ते या महंगे हों - ट्रैकिंग बहुत लंबे समय (10min +) के लिए होनी चाहिए और इस तरह इस समस्या के लिए अव्यावहारिक है। एक दोहरी आवृत्ति रिसीवर कभी-कभी काम कर सकता है , लेकिन ये वास्तव में सस्ते (हजारों डॉलर) नहीं हैं।

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