wookX 0 4 апреля, 2007 Опубликовано 4 апреля, 2007 · Жалоба Три блока акселерометров ставлю, так как мне их три прислали :))) Думаю раз уж есть три источника одной о той же информации, то можно же как то улудшить измеряемую величину. Гироскопы тоже имеются. Так же три штуки - двухосевые. Драфт схемы установки находится в приложенном файле. Жду васших советов, рекомендаций и помощи. acct1.doc Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 4 апреля, 2007 Опубликовано 4 апреля, 2007 · Жалоба И еще вот, я тут нашел. Вроде то что нужно, но не могли бы вы мне помочь с этим? :( А то я как то совсем ничего не понял :( 5.4.2.pdf Example_5.4.pdf Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 5 апреля, 2007 Опубликовано 5 апреля, 2007 · Жалоба Погуглил я книжку GPS, Inertial Navigation and Integration. Вообщем книжка написана на профессионала в этом деле :( Я много от туда не понял :( Да она и без исходников :( Если бы еще файлы к ней были, может быть на примерах и понял что к чему. Хотя видел в Интернете GPS, Inertial Navigation and Integration. Second Edition. Оглавление отличается от того, что написано в оглавлении первого издания. ММожет в этой книжке и более понятно радовому пользователю понатно все расписано. Если у кого уже есть второйе изданийе, не поделитесь а? Плиззззз. П.С. Комы интересно могу выложить файлы исходников от книжки Kalman Filtering Theory And Practice Using Matlab - Second Edition. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Гость pdk 7 апреля, 2007 Опубликовано 7 апреля, 2007 · Жалоба От исходников бы не отказался :) Вот еще интересный проект: Исходники Кальмана для Motion Tracking Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 10 апреля, 2007 Опубликовано 10 апреля, 2007 · Жалоба От исходников бы не отказался :) Вот пожалуйста исходники от книги описанной выше. Может у кого нибудь есть исходники от книжки Global Positioning System, Inertial navigation and Integration? асколько я понял в моем случае надо воспользоваться Многомерным цифровым фильтром Калмана. Для этого мне нужно получить: 1) Модель сообщения 2) Модель Наблюдения 3) Априорные данные 4) Уравнение Фильтра Калмана 5) Коеффициент Усиления 6) Апостериорная Матрица Дисперсий 7) Начальные условия Но вот как это все применить для моего случая я не знаю :( Kalman_Filtering___Theory_and_Practice_using_MATLAB__2nd_Ed.zip Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 26 апреля, 2007 Опубликовано 26 апреля, 2007 · Жалоба Алгоритм получается следующий: % Accelerometer state vector Xa=[ba S1 d12 S2 d13 d23 S3 (FX1-FI1)]'; % State transition matrix Fa=I % Unknown accelerometer biases, normalized to the magnitude of gravity ba=[ba1; ba2; ba3]; % Unknown acceleration-squared nonlinearity for acceleration along the acelerometer input axis FI1=[FI11; FI12; FI13]; % Unknown acceleration-squared nonlinearity for acceleration normal to the acelerometer input axis FX1=[FX11; FX12; FX13]; % Unknown accelerometer scale factor errors S1 S2 S3 % Unknown accelerometer axes nonorthogonalities d12 d13 d23 % Midpoint components of acceleration in platform coordinates bm^2=[b1^2 0 0; 0 b2^2 0; 0 0 b3^2]; bm=[b1 b2 b3]'; Ha=[b1,b3,b1^2,b1,b2,b1,b3,b2^2,b2,b3,b3^2,(1-b1^2)*b1,(1-b2^2)*b2,(1-b3^2)*b3]; %%%%%%%%%%%%%% % EKF module % %%%%%%%%%%%%%% % Input initial parameters Rk, xa, Za, Ha, FY % xa=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] Id=[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]; % Computing Kalman gain Kg = Pk*Ha'*inv(Ha*Pk*Ha'+Rk); %Kg = (Pk*Hk')/(Hk*Pk*Hk'+Rk); % Computing the predicted measurment za = Ha*xa; % Conditioning the predicted estimate on the measurement Xa = xa + Kg*(Za - za); % Computing a posteriori covariance matrix for update estimate P2k= (Id-Kg*Ha)*Pk; % Computing the a priori covariance matrix ahead for next time step Pk = FY*P2k*FY' + Qk; % Computing the predicted state estimate xaf = (FY*Xa)'; Ничего не забыл? кто разбирается может подскажет а? Нигде не напортачил??? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Гость pdk 3 мая, 2007 Опубликовано 3 мая, 2007 · Жалоба Удалось запустить? А почему выбран именно EKF? Если верить литературе то UKF лучше работает на нелинейных уравнениях и в реализации проще. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
CodeWarrior1241 0 3 мая, 2007 Опубликовано 3 мая, 2007 · Жалоба Ничего не забыл? кто разбирается может подскажет а? Нигде не напортачил??? Difference Equation надо давать? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 7 мая, 2007 Опубликовано 7 мая, 2007 · Жалоба Пока запустить не удалось :(( Нашлось несколько ошибочек. Должно быть вот так: % Accelerometer state vector Xa=[ba' S1 d12 S2 d13 d23 S3 (FX1-FI1)']'; и вот так вот Ha=[b1,b2,b3,b1^2,b1*b2,b1*b3,b2^2,b2*b3,b3^2,(1-b1^2)*b1,(1-b2^2)*b2,(1-b3^2)*b3]'; %Difference equation for the accelerometers Xa(i)=Fa*Xa(i-1)+wa(i-1) %Accelerometer observation equation Za(i)=Ha*Xa(i)+Va(i) А как UKF построить? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Гость pdk 10 мая, 2007 Опубликовано 10 мая, 2007 · Жалоба А как UKF построить? Вот две статьи: "A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems" Simon J. Julier K. Uhlmann Введение. Информации достаточно для реализации. "THE SQUARE-ROOT UNSCENTED KALMAN FILTER FOR STATE AND PARAMETER-ESTIMATION" Rudolph van der Merwe and Eric A. Wan Более эффективная реализация. ( QR + Холецкий ) Похоже что в коде по приведенной выше ссылке именно эта реализация алгоритма. Julier1997_SPIE_KF.pdf merwe01a.pdf Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
wookX 0 15 мая, 2007 Опубликовано 15 мая, 2007 · Жалоба И еще вот недостающая информация. The midpoint acceleration error in terms of the unknown accelerometer parameters is given by: dbm=bm*psi+ba+ha*bm+(bm^2)*(FI1-FX1)+db; ba - (3x1) vector of unknown accelerometer biases, normalized to the magnitude of gravity ha - (3x3) matrix |S1 d12 d13| ha= |0 S2 d23| |0 0 S3 | S1,S2,S3 - unknown accelerometer scale factor errors. d12,d13,d23 - unknown accelerometer axes nonorthogonalities (misalignments) db - represents other error terms, some of which are observable; for reason of practicality in our example they are not estimated, only compensated with factory calibrated values. FI1 - (3x1) unknown acceleration-squared nonlinearity for acceleration along the accelerometer input axis FX1 - (3x1) unknown acceleration-squared nonlinearity for acceleration normal to accelerometer input axis bm - is a three vector (b1, b2, b3)' of midpoint components of acceleration in platform coordinates |b1^2 0 0 | bm^2= |0 b2^2 0 | |0 0 b3^2| Как мне из всего, что здесь написано сворганить код для фильтра? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
newgermes 0 7 февраля, 2008 Опубликовано 7 февраля, 2008 · Жалоба Здравствуйте. Я новинький на этом сайте и форуме. Но меня заинтересовал ваш разговор. Где вы учитесь и на каких факультетах, или где работаете ? Вот я Калмановскую и Винеровскую фильтрацию изучаю у себя в институте: Киевский авиационный университет, Факультет аэрокосимческих систем управления. С вашего разговора можна понять что вы очень развиты в этой сфере. Меня вот интересует, все хорошие книги на эту тему можно найти только на английском языке или есть уже перевод. Спасибо. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Goofy 0 17 февраля, 2008 Опубликовано 17 февраля, 2008 · Жалоба Здравствуйте. Я новинький на этом сайте и форуме. Но меня заинтересовал ваш разговор. Где вы учитесь и на каких факультетах, или где работаете ? Вот я Калмановскую и Винеровскую фильтрацию изучаю у себя в институте: Киевский авиационный университет, Факультет аэрокосимческих систем управления. С вашего разговора можна понять что вы очень развиты в этой сфере. Меня вот интересует, все хорошие книги на эту тему можно найти только на английском языке или есть уже перевод. Спасибо. Есть книжка "Оптимальное управление движением" В.В. Александров. Много всего интересного и сложного, в том числе о дискретном и непрерывном фильтре Кальмана. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
newgermes 0 18 февраля, 2008 Опубликовано 18 февраля, 2008 · Жалоба Спасибо. Найду и прочитаю :) Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Пеньков 0 25 ноября, 2009 Опубликовано 25 ноября, 2009 · Жалоба Советую почитать книжки: Шахтарин "Случайные процессы в радиотехнике" и Балакришнан "Теория фильтрации Калмана", Пугачёв "Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация" Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться