MATLAB durante l'integrazione da accelerazione a velocità in posizione Sto ottenendo valori y molto elevati

Question

Ricevo dati di accelerazione grezzi da un accelerometro e sto cercando di raddoppiarlo per ottenere la posizione.

Il telefono Android utilizzato per ottenere i dati viene impostato su una superficie piana per 3 secondi per ridurre la deriva. Prendo il mezzo di accelerazione nel periodo di riposo per azzerare l'inizio. Questo ha funzionato bene, ma quando ci integriamo con velocità e posizione (usando cumtrapz) otteniamo valori y irrealisticamente alti (metri/s per velocità e metri per posizione)

I dati grezzi stanno sventolando il telefono a un certo tempo.

Qualcuno ha idee sul perché la posizione ottiene valori così alti? Di seguito sono riportati i grafici che mostrano ciò che ho descritto così come il mio codice.

Modifica: anche quando i telefoni non vengono ruotati, i valori non sono realistici e non indicano il modo in cui il telefono è stato spostato. Nelle immagini allegate, il telefono è stato spostato a forma di scatola su una superficie piana senza alcuna rotazione.

%VarName2 = accelerometer values in X direction 
    %VarName3 = accelerometer values in Y direction 
    %VarName4 = accelerometer values in Z direction 
    %elapsedArray = time values for each sample of accelerometer data 

    ddx = VarName2 - mean(VarName2(1:limit)); 
    ddx = ddx(1:length(ddx)-200); 
    elapsedArray = elapsedArray(1:length(elapsedArray)-200); 
    ddy = VarName3 - mean(VarName3(1:limit)); 
    ddy = ddy(1:length(ddy)-200); 
    ddz = VarName4 - mean(VarName4(1:limit)); 
    ddz = ddz(1:length(ddz)-200); 

    velX = cumtrapz(ddx .* elapsedArray); 
    velY = cumtrapz(ddy .* elapsedArray); 
    velZ = cumtrapz(ddz .* elapsedArray); 

    dx = velX - mean(velX(1:limit)); 
    dy = velY - mean(velY(1:limit)); 
    dz = velZ - mean(velZ(1:limit)); 

    posX = cumtrapz(dx .* elapsedArray); 
    posY = cumtrapz(dy .* elapsedArray); 
    posZ = cumtrapz(dz .* elapsedArray); 

    x = posX - mean(posX(1:limit)); 
    y = posY - mean(posY(1:limit)); 
    z = posZ - mean(posZ(1:limit)); 

    figure; 
    plot(ddx); 
    title('Acceleration in X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Acc (meters squared'); 

    figure; 
    plot(dx); 
    title('Velocity in X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Velocity (meters)'); 

    figure; 
    plot(x); 
    title('Position X') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

    figure; 
    plot(y); 
    title('Position Y') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

    figure; 
    plot(z); 
    title('Position Z') 
    xlabel('Time (sec)') 
    ylabel('Position (meters)'); 

accelerazione in direzione X

velocità e posizione in direzione X

Answer 1

Quello che state vedendo è il risultato di tempo di deriva. Supponiamo che le letture dell'accelerometro che stai misurando abbiano un errore molto piccolo, dErr, in ogni momento. Una volta integrati questi valori per ottenere velocità, l'errore in ogni punto temporale verrà moltiplicato per un fattore t. L'integrazione di una seconda volta per ottenere la posizione causerà l'errore originale moltiplicato per un fattore di t^2. Pertanto, l'errore in ogni punto temporale si propagherà a dErr (t) * t^2.

Per ottenere una buona stima della posizione, è possibile provare a incorporare informazioni preliminari sulla posizione, ma probabilmente sarà necessario utilizzare una combinazione di dati di accelerometro e giroscopio. Potrebbe anche essere necessario esaminare i filtri di Kalman.

Ecco un Google Tech Talk spiegando questo problema: https://youtu.be/C7JQ7Rpwn2k?t=23m33s