Comment puis-je trouver la distance parcourue avec le gyroscope et l'accéléromètre?

Je veux créer une application qui calcule la Distance exacte parcourue par l'iPhone (pas de longue distance) à l'aide de Gyro+Accéléromètre. Pas besoin de GPS ici.

Comment dois-je aborder ce problème?

InformationsquelleAutor Ruchir Agile | 2011-07-11

78

Le calcul de base derrière ce problème est dans l'expression

(et d'autres expressions similaires pour les déplacements en y et z) et de la géométrie de base est le théorème de Pythagore

Donc, une fois que vous avez votre accéléromètre signaux transmis par l'intermédiaire d'un filtre passe-bas et mis en cellule dans le temps avec un intervalle d'échantillonnage dt, vous pouvez trouver le déplacement en x (pardon mon C...)
```
float dx=0.0f;
float vx=0.0f;
for (int i=1; i<n; i++)
 {
   vx+=(acceleration_x[i-1] + acceleration_x[i])/2.0f*dt;
   dx+=vx*dt;
 }
```
et de même pour dy et dz. Ici
```
float acceleration_x[n];
```
contient x des valeurs de l'accélération du début à la fin de la mesure au temps 0, dt, 2*dt, 3*dt, ... (n-1)*dt.

Pour trouver le total des déplacements, vous venez de le faire
```
dl=sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz);
```
Gyroscope n'est pas nécessaire pour cela, mais si vous mesurez les distances linéaires, vous pouvez utiliser le gyroscope de la lecture pour contrôler la rotation de l'appareil n'était pas trop grande. Si la rotation est trop fort, faire de l'utilisateur de re-faire la mesure.
- Nice. J'ai juste vu que le questionneur n'a jamais voté ni accepté une réponse, donc +1 de moi 🙂 Dans la pratique, j'ai couru dans le pétrin après quelques secondes en raison de la propagation des erreurs, même avec des Simpson règle pour l'intégration.
- Merci Kay, j'ai eu un soupçon que le diable est dans les détails, je suis sûr qu'il n'est pas impossible à résoudre. Sur le dessus de ma tête, l'accéléromètre peut être non linéaire en amplitude à haute fréquence, ou ils peuvent ne pas être en soustrayant de la gravité avec suffisamment de précision. Dans les deux cas, le filtrage des fréquences problème (probablement, tout au-dessus de 30 Hz doit être supprimé) et d'exécution de l'étalonnage (tenir encore pendant 1 seconde et à mesure de dérive pour compenser pour cela), devrait aider. Je suppose que je dois l'essayer sur mon Android maintenant.
- C'est toujours un problème non résolu pour obtenir des résultats précis, c'est à dire quelque chose que vous pouvez vraiment l'utiliser pour un jeu ou quoi que ce soit. Comme Ali, a déclaré David Sachs a fait quelques très de recherche sur Android (s). Ali lien Google Tech Talk). Vous pouvez trouver des idées utiles dans le lien que j'ai fourni dans ma réponse ci-dessous. Être prêt à faire certains lourde maths (filtre de Kalman et ses dérivés).
- pourquoi faites-vous - (acc_x[i-1]+acc_x[i])/2?
- ne devrait-ce pas être plus précis? stackoverflow.com/questions/12926459/...
InformationsquelleAutor drlemon
43

Vous obtenez la position par intégration de l'accélération linéaire à deux reprises, mais l'erreur est horrible. Il est inutile dans la pratique.

Ici est une explication de pourquoi (Google Tech Talk) à 23:20. Je recommande fortement cette vidéo.

Des questions similaires:
Mise à jour (24 Février 2013): @Simon Oui, si vous en savez plus sur le mouvement, par exemple une personne qui marche et que le capteur est sur son pied, alors vous pouvez faire beaucoup plus. Ceux-ci sont appelés

domaine des hypothèses spécifiques.

Ils casser lamentablement si les hypothèses ne tiennent pas, et peut être assez lourde à mettre en œuvre. Néanmoins, si elles fonctionnent, vous pouvez faire des choses amusantes. Voir les liens dans ma réponse Android accéléromètre de la précision de navigation par Inertie) à l'intérieur de positionnement.
- Savez-vous si quelqu'un a essayé de trouver la source de l'horrible erreurs systématiques? N'suppression des hautes fréquences ou de pré-mesure de l'étalonnage de l'aide?
- Regardez la vidéo à partir de 23:20, Google Tech Talk j'ai fait un lien dans ma réponse. Elle explique pourquoi vous obtenez cette horrible erreur. Ni filtrage, ni étalonnage de l'aide.
- Je ne pense pas qu'ils expliquer quoi que ce soit. Il dit: "Il y a quelques façons d'améliorer le mouvement linéaire de l'estimation... mais tout type d'orientation des erreurs sont vraiment importantes, toutes sortes d'erreur de couple, y compris des choses comme l'axe transversal de l'erreur entre l'accéléromètre et le gyroscope". Pour moi, on dirait qu'ils ne savent pas au juste ce qui se passe, parce que si ils le faisaient, ils pourraient suggérer quelque chose à faire les meilleurs résultats. Merci pour la vidéo, très instructif! Je vais avoir à jouer avec l'accéléromètre maintenant quand j'ai le temps.
- est-il un autre moyen de le faire précisément? Quels sont les autres appareils électroniques peut être utilisée pour obtenir une mesure précise?
- Selon votre demande, vous pouvez trouver ma réponse utile (podomètre ou RSSI-en fonction de la localisation). La source de l'inexactitude est le bruit blanc de l'gyros; avec un laser en anneau gyro (1 livre de plus de piles 🙂 ), vous pouvez obtenir une meilleure précision et c'est ce qu'ils font sur les avions.
- et que pensez-vous: x-io.co.royaume-uni/produits/x-imu c'est un peu cher, mais peut-être qu'il vaut la peine de construire quelque chose comme ceci basé sur un Arduino composants? Quelle précision peut-il être?
- Cela n'aide pas, c'est juste un autre gyroscope MEMS avec un bon marketing. Consultez le fiche technique. Cependant, il est beaucoup plus facile de l'utiliser en tant que programmeur sur le côté application, que le matériel n'toutes les choses compliquées pour vous. Si vous voulez faire l'intégrale double, vous avez besoin d'une laser en anneau gyro au lieu du gyroscope MEMS.
- J'ai déjà lu à ce sujet gyroscope à laser annulaire (u mentionné précédemment), mais je pense que c'est un peu hors de ma portée :). J'aimerais construire quelque chose de petit et pas très cher, donc ma première pensée a été d'utiliser du matériel dans les téléphones. Plus je lis, plus je m'en suis rendu compte il est trop compliqué. Plus tard, j'ai pensé que peut-être certains du matériel externe serait mieux, mais comme vous l'avez souligné, c'est le même problème. Mais int leurs présentations, il semble tout à fait impressionnant et est assez précis (surtout la présentation avec des escaliers). Comment beaucoup mieux/pire/plus rapide pourrait-il être que le matériel + logiciel Android/IPhone?
- Où est cette présentation? Honnêtement, je n'ai pas passé trop de temps sur ce site. Je viens de remarquer que c'est aussi un gyroscope MEMS donc même problème. Je doute fortement que vous pouvez faire quelque chose de significatif qui pourrait améliorer la situation: les gyroscopes MEMS sont pas assez précis pour faire l'intégrale double.
- ici c'est youtube.com/watch?v=6ijArKE8vKU
- OK, je vais regarder, mais je ne peux le faire plus tard. Merci de me donner un peu de temps.
- Je suis à la collecte d'informations dans mon temps libre, donc je ne prévois pas que vous allez le faire instantanément 🙂 Prenez votre temps.
- Cette discussion a été accidentellement perdu. Je suppose que vous avez déplacé sur, en tout cas, j'ai mis à jour ma réponse pour répondre à votre question.
- la vidéo raconte 20 cm par seconde dérive, pour une distance linéaire de l'estimation. je ne vais pas appeler cette horrible. une conduite d'un véhicule avec 15m/s seulement 20cm de dérive, ne serait pas considérée comme ayant un horrible dérive!
- nouveau à partir de 24:40. Le vrai problème est l'erreur d'orientation. Dans cet exemple, la dérive est de 8,5 mètres de la première, seconde et il est en croissance quadratiquement. C'est horrible, même pour le scénario que vous avez décrit.
- Ali, vous semblez avoir inondé avec votre réponses négatives en vertu d'une douzaine de questions identiques. Bien que je trouve vos liens utiles, merci pour ça, mais je trouve également étrange que vous la promotion d'une réponse négative à une question ouverte. Regardez autour de vous, il y a quelques réponses intéressantes ici sur DONC. Quelle est votre motivation vraiment?
- En rétrospective, je suis d'accord, le double des questions aurait été fermé. Ces jours-ci, je vote pour la fermeture d'une double question, au lieu de donner la même réponse, encore et encore. Je suis d'accord avec vous sur ce point. Comme pour les "Regardez autour de vous, il y a quelques réponses intéressantes ici sur le cas". s'il vous plaît me donner quelques liens où ils en effet résolu les problèmes qui sont associés à ce double calcul d'une intégrale.
- est votre motivation vraiment?" Je suis de donner ces réponses dans l'espoir qu'ils sont utiles. J'ai perdu beaucoup de temps et d'efforts à essayer de résoudre l'intégrale double problème et a conclu qu'il ne peut pas être fait. Pour moi, que de temps perdu, mais j'espère que je peux aider les autres à ne pas perdre leur temps. Je n'ai que de bonnes intentions. Je tiens à souligner encore une fois, le double des questions aurait été fermé, je suis d'accord avec vous.
- En passant, j'ai été la planification d'écrire ce que vous pouvez faire au lieu de l'infâme intégrale double, vient d'être trop occupé ces derniers temps pour le faire.
- Aucun indice sur ce que vous pouvez faire au lieu de cela? J'ai besoin de surmonter les limitations de cette technique ainsi
- Je devrais en savoir plus au sujet de votre demande. Mais il revient toujours à cela: utiliser l'orientation et / ou de domaine, des hypothèses spécifiques.
- quel serait le domaine des hypothèses spécifiques pour le suivi d'un boxeur port 2 capteurs sur ses gants?
- Je veux dire, ce n'est pas comme une voiture, je suis à l'aide de 9 degrés de liberté et à la recherche de capteur algorithmes de fusion, mais comme dit dans le GoogleTech parler, double intégrales sont méchants. Mon seul espoir serait d'utiliser Apd avec de Kalman, mais je ne peux pas en trouver. Si ces hypothèses sont cassés, parfois?
- Oh, j'ai essayé quelque chose de similaire. Votre principal problème sera plus grave que l'intégrale double: la perte de données. À chaque coup, vous obtiendrez un énorme pic de, passage en dehors de la plage de la sonde peut mesurer. Dans ma situation, la solution est de faire une vidéo et faire le traitement de l'image... 🙁 Dans le cas du boxeur, chaque coup est aussi un choc pour le capteur, même si vous avez calibré à la perfection, après quelques coups, les valeurs mesurées sont à nouveau. Désolé pour la mauvaise nouvelle.
- Eh bien, si le pic est là, il peut au moins être utilisé pour savoir quand un coup est arrivé, alors, oubliez les données et de faire semblant, en extrapolant les données précédentes? Serait-il possible de simplement choisir de ne pas traiter pic de données et de toujours obtenir des résultats exacts pour le reste de la session?
- J'en doute fortement. 🙁 Dans mon expérience, image / traitement de la vidéo est beaucoup plus utile pour ces types d'applications (ou au moins, il était dans mon cas).
- Vous avez de la chance ;). J'ai besoin d'un moyen de contourner cela. Je vais continuer à expérimenter jusqu'à ce que je reçois quelque chose d'utile. Merci pour vos conseils!
- Que faire si la demande était en mesure de kitesurf de la hauteur de saut, le domaine des hypothèses de plus simple. Nous devrions être en mesure de trouver le lancement et le territoire du conseil d'administration de la vibration lorsque le conseil se déplace sur l'eau. La hauteur du lancement et du land point de, 90% à la même hauteur. Cela aidera?
InformationsquelleAutor Ali
5

Vous devez utiliser la Base interface de Motion comme décrit dans Simple iPhone détection de mouvement. En particulier tous les rotations peuvent être suivis de façon très précise. Si vous envisagez de faire quelque chose lié à des mouvements linéaires c'est très dur de trucs. Jetez un oeil à L'obtention de déplacement de données d'accélérométrie avec le Noyau de Mouvement.
- Upvoted. C'est incroyable de voir combien de fois cette question apparaît et les gens gardent ré-inventer la roue en forme de carré... 🙁
- Oui, j'ai l'intention d'écrire un article de blog dans les prochains mois au sujet de l'explication et de la publication de mes résultats (n'a pas à trouver la solution, mais certains bonne solution de contournement) et puis après un résumé de la FAQ ici, DONC. Hors-sujet: je ne sais pas comment vous contacter par ce chat chose 🙁 faites-vous de l'iPhone avec la programmation? J'ai une demande (via 🙂 pour la passation de marchés (Prague), mais je suis occupé. Envoyez-moi un mail via mon site web si vous êtes intéressé. BTW: Bravo pour frapper 2k rep :)))
- Merci 🙂 j'ai juste laissé tomber vous et e-mail, de sorte que vous aurez mon adresse e-mail pour référence future. Je pensais aussi à la rédaction d'un article de compensation de ce gâchis. Malheureusement, je n'ai pas le temps de le faire. 🙁 En tout cas, merci de m'informer lorsque vous avez terminé avec le vôtre, de sorte que je peux dire aux gens à ce sujet!
InformationsquelleAutor Kay

J'ai pris une fissure à ce et a donné (à la fin de la nuit, ne semble pas obtenir n'importe où). C'est pour un Unity3d projet.

Si quelqu'un veut le reprendre là où je l'ai laissée, je serais heureux d'élaborer sur ce que tout ça ne.

Fondamentalement, après que certains de ce qui s'est avéré être faux positifs, je pensais que je voudrais essayer et de les filtrer à l'aide d'un filtre passe-bas, puis la tentative de suppression rebondit en trouvant une tendance, alors (acc_x[i-1]+acc_x[i])/2.

Il ressemble à un faux positif est toujours en provenance de l'inclinaison, dont j'ai essayé de l'enlever..

Si ce code est utile ou vous mène quelque part, s'il vous plaît laissez-moi savoir!

using UnityEngine;
using System.Collections.Generic;
///<summary>
///[email protected]
///</summary>
public class AccelerometerInput : MonoBehaviour 
{
Transform myTransform;
Gyroscope gyro;
GyroCam gyroCam;
void Awake()
{
gyroCam= FindObjectOfType<GyroCam> ();
myTransform = transform;
if (SystemInfo.supportsGyroscope) {
gyro = Input.gyro;
gyro.enabled = true;
}
}
bool shouldBeInitialized = false; 
void Update () 
{
transform.Translate (GetAccelerometer ());//* Time.deltaTime * speed);
//GetComponent<Rigidbody> ().AddForce (GetAccelerometer ());
}
public float speed = 10.0F;
public Vector3 dir;
public float f;
Vector3 GetAccelerometer()
{
dir = Input.acceleration;
dir.x *= gyro.attitude.x;
dir.z *= gyro.attitude.z;
if (Mathf.Abs (dir.x) < .001f)
dir.x = 0;
dir.y = 0;
if (Mathf.Abs (dir.z) < .001f)
dir.z = 0;
RecordPointsForFilter (dir);
//print ("Direction : " + dir.ToString("F7"));
return TestPointsForVelocity();
}
Vector3[] points = new Vector3[20];
int index;
void RecordPointsForFilter(Vector3 recentPoint)
{
if (index >= 20)
index = 0;
points [index] = EvaluateTrend (recentPoint);;
index++;
}
//try to remove bounces
float xTrend = 0;
float zTrend = 0;
float lastTrendyX = 0;
float lastTrendyZ = 0;
Vector3 EvaluateTrend(Vector3 recentPoint)
{
//if the last few points were positive, and this point is negative, don't pass it along
//accumulate points into a trend
if (recentPoint.x > 0)
xTrend += .01f;
else
xTrend -= .1f;
if (recentPoint.z > 0)
zTrend += .1f;
else
zTrend -= .1f;
//if point matches trend, keep it
if (xTrend > 0) {
if (recentPoint.x > 0)
lastTrendyX = recentPoint.x;
} else  //xTrend < 0
if (recentPoint.x < 0)
lastTrendyX = recentPoint.x;
if (zTrend > 0) {
if (recentPoint.z > 0)
lastTrendyZ = recentPoint.z;
} else  //xTrend < 0
if (recentPoint.z < 0)
lastTrendyZ = recentPoint.z;
return new Vector3( lastTrendyX, 0, lastTrendyZ);
}
Vector3 TestPointsForVelocity()
{
float x = 0;
float z = 0;
float xAcc = 0;
float zAcc = 0;
int successfulHits = 0;
for(int i = 0; i < points.Length; i++)
{
if(points[i]!=null)
{
successfulHits ++;
xAcc += points[i].x;
zAcc += points[i].z;
}
}
x = xAcc / successfulHits;
z = zAcc / successfulHits;
return new Vector3 (x, 0, z);
}
}

InformationsquelleAutor user887973

0

Ici est la réponse. Quelqu'un a demandé avant.

Il y a une application appelée Télémètre faire la même chose ( disponible dans l'App Store ) .

InformationsquelleAutor Raptor
0

(acc_x[i-1]+acc_x[i])/2 est un filtre passe-bas, c'est la valeur moyenne entre deux mesures dans le temps

aussi regarder ici : http://www.freescale.com/files/sensors/doc/app_note/AN3397.pdf
pag :3

InformationsquelleAutor Enrico Cupellini

Vous devez vous connecter pour publier un commentaire.