Специальные цены   новые товары
+ Ответить в теме
Страница 163 из 165 ПерваяПервая ... 153 161 162 163 164 165 ПоследняяПоследняя
Показано с 6,481 по 6,520 из 6569

Создание собственной системы стабилизации

Тема раздела Квадрокоптеры. Общие вопросы в категории Квадрокоптеры и мультироторы; Сообщение от ИльяПРо Позицию мы измеряем датчиком - это наблюдаемая переменная, а скорость - ненаблюдаемая, фильтр оценивает ее основываясь на ...

  1. #6481

    Регистрация
    01.11.2010
    Адрес
    Belarus Slonim
    Возраст
    36
    Сообщений
    4,462
    Записей в дневнике
    8
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Позицию мы измеряем датчиком - это наблюдаемая переменная, а скорость - ненаблюдаемая, фильтр оценивает ее основываясь на матрицу ковариации.
    Тут бы я мог поспорить что мы наблюдаем, а что нет, но не буду.... применительно к нашим баранам: нет у нас, допустим, ни GPS пи оптических датчиков - есть гироаксель - наблюдаемые величины - угловая скорость, угол (хоть мы его и берём с акселя но с натяжкой можно сказать, что наблюдаем) ускорение, ненаблюдаемые - скорость, путь.Так вот фильтр с лёгкостью справится только с углом, а скорость и путь будут плыть и мы с этим ничего не поделаем и через некоторое время аппарат уплывёт - не будет он знать об этом. И подводя черту - не проще ли комплиментарник сделать с изменяемыми коэффициентами в зависимости от известных нам условий?

    Цитата Сообщение от oleg70 Посмотреть сообщение
    компоненты вектора должны как то осмысленно с ним быть связаны ? или например в "вектор положения" можно включать всё что угодно ? и будет толк ?
    Как выше сказал Илья - главное правильно связать - EKF применяемый сейчас уже наверно в любом проекте кроме мультивия "отслеживает" 14-16 состояний...

  2.  
  3. #6482

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от oleg70 Посмотреть сообщение
    пока вот не понял (извиняюсь), как например, "правильно связать" угловые скорости и линейное положение "тела" в пространстве ?
    ну вообще то угловые скорости влияют на ориентацию тела в глобальной СК. ориентация в свою очередь влияет на проекции локальных ускорений акселя на оси в глобальной СК. эти ускорения в глобальной СК дважды интегрируются до позиции - вот вам и связь. Мое предположение, что фильтр даже при таких неявных сложных, запутанных связях определяет коэффициенты ковариации ненулевыми, а значит связь есть. И тут есть самое волшебное - но сразу скажу, что это только предположение: При активных маневрах, можно обойтись вообще без магнитометра vis.asta об этом писал, я это только недавно понял. При активных маневрах разница показаний между ЖПС и естиматором будет корректировать курс! то есть если мы будем стоять, то дрейф будет, если жы мы двигаемся, то можно обойтись без магнитометра! Вот именно из-за того что фильтр может находить самые неочевидные, но полезные связи между переменными, его делают одним большим из 17-22 переменных состояния, а не много маленьких! Вот это самое предположение о исключении магнитометра из оценки во время движения и включения его во время зависания я хочу проверить.

  4. #6483

    Регистрация
    26.11.2012
    Адрес
    Tambov
    Возраст
    46
    Сообщений
    777
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    - вот вам и связь.
    Да, мысль понял, связь конечно есть... только вот интуитивно кажется, что вычислить то ее конечно можно, а вот "снять" с нее "полезный сигнал" - не логично.. тут правда магия какая то.. эдак можно и влажность воздуха к позиции привязать...
    Если заработает - поверю в математику ))).

  5. #6484

    Регистрация
    28.02.2010
    Адрес
    Питер
    Возраст
    36
    Сообщений
    1,008
    Записей в дневнике
    14
    Самое простое объяснение Калмана
    http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-...s-in-pictures/

  6.  
  7. #6485

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от oleg70 Посмотреть сообщение
    эдак можно и влажность воздуха к позиции привязать...
    Можно, если будет коррелляция, например поставить увлажнитель воздуха в угол комнаты, поставить на робота датчик влажности, то теоретически влажность будет коррелировать с позицией
    Цитата Сообщение от kasmirov Посмотреть сообщение
    Самое простое объяснение Калмана
    http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-...s-in-pictures/
    Отличный пример, тут как раз показано как определяется скорость из позиции в фазовой плоскости.

  8. #6486

    Регистрация
    12.02.2015
    Адрес
    Комсомольск-на-амуре
    Возраст
    33
    Сообщений
    753
    Записей в дневнике
    1
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Что за проект? На какой стадии? Какие цели проекта? Над чем в данный момент работаете?
    Проект - допиливание прошивки Cleanflight до более-менее адекватных навигационных возможностей. Стадия - непрерывное тестирование и доработка
    Навигация для Cleanflight'а
    http://www.rcgroups.com/forums/showthread.php?t=2495732
    https://github.com/iNavFlight/inav

  9. #6487

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от SergDoc Посмотреть сообщение
    нет у нас, допустим, ни GPS пи оптических датчиков - есть гироаксель - наблюдаемые величины - угловая скорость, угол (хоть мы его и берём с акселя но с натяжкой можно сказать, что наблюдаем) ускорение, ненаблюдаемые - скорость, путь.Так вот фильтр с лёгкостью справится только с углом, а скорость и путь будут плыть и мы с этим ничего не поделаем и через некоторое время аппарат уплывёт - не будет он знать об этом. И подводя черту - не проще ли комплиментарник сделать с изменяемыми коэффициентами в зависимости от известных нам условий?
    тогда конечно проще комплиментарник. Фильтр Калмана силен тогда, когда есть много датчиков, много параметров, они все неявно связаны. В вашем примере позиция естественно уплывет и никакой супер пупер алгоритм не справится, в любом случае нужна референсная система. Просто методы заложенные в фильтр Калмана для обработки и фильтрации куда более правильные и эффективные, чем ПИ регуляторы в фильтре Махони, градиентные спуски и прочие.

    Цитата Сообщение от jShadow Посмотреть сообщение
    Проект - допиливание прошивки Cleanflight до более-менее адекватных навигационных возможностей. Стадия - непрерывное тестирование и доработка
    Навигация для Cleanflight'а
    http://www.rcgroups.com/forums/showthread.php?t=2495732
    https://github.com/iNavFlight/inav
    А что в итоге хотите получить? какие цели проекта?

  10.  
  11. #6488

    Регистрация
    12.02.2015
    Адрес
    Комсомольск-на-амуре
    Возраст
    33
    Сообщений
    753
    Записей в дневнике
    1
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    А что в итоге хотите получить? какие цели проекта?
    В итоге - прошивку, пригодную как для гоночных мелколетов, так и для более крупных коптеров/самолетов, работающую на широком спектре плат от супер-дешевых CC3D до PixHawk и OpenPilot Revolution.

  12. #6489

    Регистрация
    23.08.2011
    Адрес
    Краснодар
    Возраст
    38
    Сообщений
    951
    Записей в дневнике
    2
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Просто методы заложенные в фильтр Калмана для обработки и фильтрации куда более правильные и эффективные, чем ПИ регуляторы в фильтре Махони, градиентные спуски и прочие.
    Если все зависимости известны - скорость, ускорение, угловые скорости, все калибровки датчиков - связываются простыми формулами - то зачем тогда калман и его фишка в поиске неизвестных зависимостей? Ещё один минус я вижу в том, что он подстраивается итеративно, т.е. требуется время, чтобы система настроилась и подорала коэффициенты.. А в реальности нужно начать правильную работу сразу после включения питания.

  13. #6490

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от alexmos Посмотреть сообщение
    Если все зависимости известны - скорость, ускорение, угловые скорости, все калибровки датчиков - связываются простыми формулами - то зачем тогда калман и его фишка в поиске неизвестных зависимостей?
    Дело то в том, что зависимости неизвестны. В какие то моменты времени зависимости могут уменьшаться и вообще переменные не будут коррелировать, фильтр калмана это вычислит и перестанет связывать переменные.(Лаги ЖПС, наводки на компас). В какие то моменты времени зависимости могут появляться в неожиданных местах, что будет учитывать калман и результат улучшиться. Просто зависимости выявляются статистически, а не аналитически - в это его сила. Даже самые завуалированные зависимости калман сможет определить.
    А если самому попробывать определять все зависимости будет гигантский конечный автомат, который еще надо будет настроить.
    Цитата Сообщение от alexmos Посмотреть сообщение
    Ещё один минус я вижу в том, что он подстраивается итеративно, т.е. требуется время, чтобы система настроилась и подорала коэффициенты.. А в реальности нужно начать правильную работу сразу после включения питания.
    Мне это тоже не очень понравилось, но выход простой - после подстройки каламна - просто скачать все матрицы коэффициентов, ковариаций в память и после каждого включения считывать их, тогда долгой подстройки не будет.

    Цитата Сообщение от jShadow Посмотреть сообщение
    В итоге - прошивку, пригодную как для гоночных мелколетов, так и для более крупных коптеров/самолетов, работающую на широком спектре плат от супер-дешевых CC3D до PixHawk и OpenPilot Revolution.
    А в конечном итоге какова цель? Заработать денег? Или просто хобби? Чем не устраивают опенсорсные прошивки?

  14. #6491

    Регистрация
    12.02.2015
    Адрес
    Комсомольск-на-амуре
    Возраст
    33
    Сообщений
    753
    Записей в дневнике
    1
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    А в конечном итоге какова цель? Заработать денег? Или просто хобби?
    В конечном итоге цель такая же как и у всех участников этой темы - изучение технологии, развитие R/C хобби. Заработать денег - цель побочная.

    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Чем не устраивают опенсорсные прошивки?
    Отвечу вопросом на вопрос - что из имеющегося в природе умеет полет по точкам на контроллере за $10? INAV умеет и INAV открытый.

  15. #6492

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Проект интересный, спасибо. Советую приглядеться к Autoquad - можно просто взять оттуда фильтр Калмана. Разработчиком INAV я к сожалению не могу стать, времени надо больше и цели у меня немножечко другие - научиться матану. Если дорасту до вашего уровня - то может быть свяжусь. В дальнейшем я бы хотел поработать с камерой, и сделать его основным датчиком положения и ориентации, я вижу в этом перспективу коптеростроения.

  16. #6493

    Регистрация
    12.02.2015
    Адрес
    Комсомольск-на-амуре
    Возраст
    33
    Сообщений
    753
    Записей в дневнике
    1
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    цели у меня немножечко другие - научиться матану
    По-моему реализация фильтра Калмана вместо Альфа-Бета-Гамма фильтра вполне тянет на "научиться матану"

    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    В дальнейшем я бы хотел поработать с камерой, и сделать его основным датчиком положения и ориентации, я вижу в этом перспективу коптеростроения.
    Я тоже. Велкам, как говорится. В INAV очень нужна поддержка Optical Flow и других методов навигации в локальных координатах.

  17. #6494

    Регистрация
    23.08.2011
    Адрес
    Краснодар
    Возраст
    38
    Сообщений
    951
    Записей в дневнике
    2
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    В какие то моменты времени зависимости могут появляться в неожиданных местах, что будет учитывать калман и результат улучшиться. Просто зависимости выявляются статистически, а не аналитически - в это его сила
    Понял, спасибо. Крутая штука конечно, но у меня очень большие сомнения, что фильтр сможет найти любую форму зависимости, кроме линейной. Интуиция подсказывает, что не хватит линейной алгебры (операции с матрицами) на выражение любой зависимости. А закон скорости как дифференциал расстояния, который как вы говорите, он нашел - вы сами скорее всего ввели в фильтр как одно из полей вектора состояния.

  18. #6495

    Регистрация
    12.02.2015
    Адрес
    Комсомольск-на-амуре
    Возраст
    33
    Сообщений
    753
    Записей в дневнике
    1
    Цитата Сообщение от alexmos Посмотреть сообщение
    Крутая штука конечно, но у меня очень большие сомнения, что фильтр сможет найти любую форму зависимости, кроме линейной. Интуиция подсказывает, что не хватит линейной алгебры (операции с матрицами) на выражение любой зависимости.
    Я тоже так считаю. Кальман на самом деле штука линейная, если в векторе состояния нет нелинейных составляющих, Кальман их не найдет.

  19. #6496

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Первая считает ковариацию( меру похожести или линейной зависимости между двумя величинами) между переменными вектора состояния
    Я так и написал. Поэтому вот и интересно как он будет реагировать, если зависимости нелинейные. У меня есть некоторые подозрения, что он справится даже с нелинейными зависимостями, потому что, ковариацию UKF вычисляет исходя не из самих переменных, а прогоняя через нелинейные уравнения сигма точки и только после этого вычисляет ковариацию, то есть сводит нелинейность к линейности (EKF вообще тупо каждый раз линеаризует). Но это только мое предположение и его надо проверить, но есть основания полагать, что оно правильно.

    Цитата Сообщение от alexmos Посмотреть сообщение
    А закон скорости как дифференциал расстояния, который как вы говорите, он нашел - вы сами скорее всего ввели в фильтр как одно из полей вектора состояния.
    я ввел только то что скорость равна скорости в предыдущий момент, а позиция равна позиция в предыдущий момент плюс скорость, нигде дифференциала я не вводил. Если внимательно посмотреть уравнения Калмана, то единственный способ фильтру менять скорость - это через инновации (Update), то есть непосредственно измеряя позицию, как по вашему он может оценить скорость, измеряя только позицию? Посмотрите внимательно на пример
    Самое простое объяснение Калмана
    http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-...s-in-pictures/
    Там наглядно показано как определяется ковариация между переменными и как наблюдаемая переменная влияет на ненаблюдаемую.
    Опять же повторю, что в примере рассмотрен простой случай с линейным фильтром калмана.
    Используя же UKF или EKF можно определять даже нелинейные зависимости (мне так кажется).

  20. #6497

    Регистрация
    28.02.2010
    Адрес
    Питер
    Возраст
    36
    Сообщений
    1,008
    Записей в дневнике
    14
    Сам фильтр ничего не определяет.
    Он подбирает коэф. матрицы для минимизации ошибки оценивания.
    Если не указана напрямую модель наблюдаемого об'екта, то он вырождается в комплиментарный.
    Обсуждать пользу ФК не указывая прямые зависимости между управляющим вектором и реакцией ОУ довольно странно.
    А тут идет обсуждение сферического ФК в вакууме. Без мат. модели он не будет иметь преимуществ перед комплиментарным.
    А матмодель у каждого аппарата своя

  21. #6498

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    обсуждение велось по поводу общих черт любого фильтра калмана. Что такое по вашему матмодель? Где доказательства ваших слов (есть готовая реализация UKF или EKF)? в комплиментарный он выродится в самом простом случае, если вектор состоит из независимых переменных. Что такое ОУ? Причем здесь управляющий вектор? я его могу вообще не включать в расчет.

    Возвращаясь к линейным зависимостям... Если б фильтр мог определять только линейные зависимости, то он бы не нашел такого широкого применения. Сам по себе KF нигде не используется, а используется только EKF и UKF, которые как раз могут определять нелинейные зависимости.
    Последний раз редактировалось ИльяПРо; 25.08.2016 в 15:51.

  22. #6499

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от kasmirov Посмотреть сообщение
    А тут идет обсуждение сферического ФК в вакууме. Без мат. модели он не будет иметь преимуществ перед комплиментарным.
    А вот это архиверно! С интересом наблюдаю за дискуссией, тоже хотел об этом написать. Я хоть не гуру в калмане, но по сути на РАЗДЕЛЯТЬ ФК, как способ автоподбора коэффициентов преобразования входного вектора в выходной, и алгоритм получения выходного вектора из данных входного, т.е. матмодель объекта управления (наблюдения).

    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Что такое по вашему матмодель?
    Это Мат описание зависимостей объекта (матрица Фк).

  23. #6500

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Я хоть не гуру в калмане, но по сути на РАЗДЕЛЯТЬ ФК, как способ автоподбора коэффициентов преобразования входного вектора в выходной, и алгоритм получения выходного вектора из данных входного, т.е. матмодель объекта управления (наблюдения).
    Не понял, простите, можно поподробнее?

    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Это Мат описание зависимостей объекта (матрица Фк).
    Какая именно? H? A(F)?

    естественно без мат модели ничего не имеет смысл, но что мешает вам ее составить? Более того я пример привел со скоростью и позицией, где была мат модель и привел объяснение как он вычисляет ненаблюдаемую скорость. Почему сферический конь в вакуме, такое ощущение, что просто хочется сказать умные слова, не прочитав предыдущие сообщения

  24. #6501

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Не понял, простите, можно поподробнее?
    Я о том, что говоря, что "такой-то проект использует ЕКФ для определения положения/ориентации", мы не можем точно сказать как этот алгоритм выглядит. Ибо гораздо важнее понимать как в этом ЕКФ описан САМ ОБЪЕКТ, который в МАРГах описывается отдельными уравнениями, а не универсальной матричной формой. То есть в МАРГе описан ЧАСТНЫЙ случай матричной формы, без алго автоподбора коэффициентов эволюции модели. Как следствие из этих рассуждений делаем вывод, что само использование ЕКФ совершенно не гарантирует качества работы алго на его основе.

  25. #6502

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Нет, строение фильтра калмана отлично от марга и основывается на совсем других принципах, это вовсе не частный случай - это совсем иной подход к решению задачи, и я считаю, что он не так эффективен как фильтр калмана. Опять же повторюсь в марге все зависимости описываются явно - АНАЛИТИЧЕСКИ. В калмане - зависимости можно задать не явно, он использует СТАТИСТИЧЕСКИЙ метод.

  26. #6503

    Регистрация
    26.11.2012
    Адрес
    Tambov
    Возраст
    46
    Сообщений
    777
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Нет, строение фильтра калмана отлично от марга и основывается на совсем других принципах
    В сети много демо-роликов где демонстрируются результаты работы KF, но боюсь что не все там так хорошо как пытаются показать.. Оценка его эффективности должна (ИМХО) даваться для конкретного частного случая, а не в общем и везде..
    (сама реализация может дать разные результаты).
    Исходя из прочитанного - KF вещь чувствуется мощная и сложная, а значит капризная, а значит если уж с ним "связываться", то должны быть неубиваемые аргументы по качеству работы в его пользу... поэтому только пробы пробы пробы...
    (жаль что бюджет, на улетевшие в неизвестном направлении коптеры, ограничен )))

  27. #6504

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Какая именно? H? A(F)?
    F из вот этого описания
    Она статична, не меняется в процессе работы, и содержит как раз ту самую аналитическую часть матмодели.
    Последний раз редактировалось rual; 25.08.2016 в 19:55.

  28. #6505

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    F из вот этого описания
    Она статична, не меняется в процессе работы, и содержит как раз ту самую аналитическую часть матмодели.
    правильно. не рекомендую читать ту статью...

  29. #6506

    Регистрация
    01.11.2010
    Адрес
    Belarus Slonim
    Возраст
    36
    Сообщений
    4,462
    Записей в дневнике
    8
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Она статична, не меняется в процессе работы, и содержит как раз ту самую аналитическую часть матмодели.
    это просто "формула" нахождения ненаблюдаемых величин из наблюдаемых: угол из угловой скорости, скорость из ускорения, путь из скорости и т.д.
    p.s. на ноуте давно стёрлись буковки, могу иногда натыкать не того - простите...

  30. #6507

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    не рекомендую читать ту статью...
    Так я и не читал, хотел другую найти, но не нашел ...

    Цитата Сообщение от SergDoc Посмотреть сообщение
    это просто "формула" нахождения ненаблюдаемых величин из наблюдаемых: угол из угловой скорости, скорость из ускорения, путь из скорости и т.д.
    так это и есть матмодель. В другой статье ещё была какая-то матрица для связки датчиков (не дисперсионная) с состоянием системы.

  31. #6508

    Регистрация
    01.11.2010
    Адрес
    Belarus Slonim
    Возраст
    36
    Сообщений
    4,462
    Записей в дневнике
    8
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    так это и есть матмодель. В другой статье ещё была какая-то матрица для связки датчиков (не дисперсионная) с состоянием системы.
    там плюс к мат модели ещё матрица управления которую обычно игнорируют....
    ещё кое что игнарируют - матрицу Якоби, вместо которой тупо подставляют коэффициенты с потолка, или из пальца высосанные, или бабушка нашептала - короче постоянные имперические данные которые делают фильтр линейным...

  32. #6509

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от SergDoc Посмотреть сообщение
    там плюс к мат модели ещё матрица управления которую обычно игнорируют...
    Нее... там другая... Н вроде

  33. #6510

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    обе матрицы H и A(F) обычно заменяются нелинейными уравнениями f(x) и h(x), которые EKF линеаризует вычисляя Якобиан, UKF идет другим путем, пропуская пробные точки непосредственно через нелинейные уравнения. Кстати говоря в простом случае если вы просто хотите найти угловую ориентацию из акселя и гиры, вам нужно составить нелинейные уравнения f(x) и h(x) и тут простым линейным калманом не справится, только EKF либо UKF. Завтра я расскажу что это за уравнения, вы их уже сто раз видели, так что все там довольно просто...

  34. #6511

    Регистрация
    28.02.2010
    Адрес
    Питер
    Возраст
    36
    Сообщений
    1,008
    Записей в дневнике
    14
    Цитата Сообщение от oleg70 Посмотреть сообщение
    Оценка его эффективности должна (ИМХО) даваться для конкретного частного случая, а не в общем и везде..


    (жаль что бюджет, на улетевшие в неизвестном направлении коптеры, ограничен )))
    Не обязательно тратить коптеры в большом количестве
    Я делал логгер гиры+акселя, который писал данные на флешку. Потом в спокойной обстановке анализировал данные за компом, применяя разные алгоритмы к одному и тому же набору данных.
    Здесь можно почитать http://rcheliclub.ru/index.php?topic=14535.0

  35. #6512

    Регистрация
    01.11.2010
    Адрес
    Belarus Slonim
    Возраст
    36
    Сообщений
    4,462
    Записей в дневнике
    8
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Н вроде
    это новые данные...

  36. #6513

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    H - это оценка, чего мы ожидаем увидеть от датчика

  37. #6514

    Регистрация
    19.04.2010
    Адрес
    Ханты
    Возраст
    40
    Сообщений
    1,471
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    Кстати говоря в простом случае если вы просто хотите найти угловую ориентацию из акселя и гиры, вам нужно составить нелинейные уравнения f(x) и h(x) и тут простым линейным калманом не справится, только EKF либо UKF.
    Не совсем понятно, где нелинейные уравнения. Все действия происходят в рамках линейной алгебры.

    Цитата Сообщение от SergDoc Посмотреть сообщение
    это новые данные...
    Чтоб подробно поразбираться надо бы взять какую-то опорную статью, иначе запутаемся в терминах и буквах матриц. Серег, есть годная статья на русском ?

    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    H - это оценка, чего мы ожидаем увидеть от датчика
    Вот, это матрица связи состояния и датчика. Илья, дай ссылку на опорный материал. Только так можно предметно разговаривать.

  38. #6515

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Не совсем понятно, где нелинейные уравнения. Все действия происходят в рамках линейной алгебры.
    Нелинейность заключается в том, что сами по себе данные с ДУСа участвуют только в моделе, то есть фишка в том, что в фильтре данные с ДУСа не являются данными с датчика(не участвуют в update), они используются только в той самой функции f(x). Плюс операция вычисления кватерниона из угловых скоростей нелинейна.

    Если на русском, то вот:
    https://habrahabr.ru/post/121904/ . В качестве обозначений норм, но плохо изложенная и с разбегу не понятно будет.

    Если на английском, то :
    BAYESIAN FILTERING AND
    SMOOTHING
    Simo Sarkka
    https://users.aalto.fi/~ssarkka/pub/...e_20131111.pdf
    начиная со страницы 56
    конкретно про UKF со страницы 81
    Вообще лучше если вы начнете именно с тех ссылок которые я давал страницу назад, там с примерами, от простого к сложному разобрано, только на английском. Особенно рекомендую курс на Udacity
    Последний раз редактировалось ИльяПРо; 26.08.2016 в 10:06.

  39. #6516

    Регистрация
    26.11.2012
    Адрес
    Tambov
    Возраст
    46
    Сообщений
    777
    Цитата Сообщение от kasmirov Посмотреть сообщение
    Я делал логгер гиры+акселя, который писал данные на флешку.
    Т.е. экспериментальный алгоритм не влиял на полет (отключен от моторов) и просто выдавал данные ?
    Да, наверно выход, но всё ж некоторые моменты увидеть не получится, особенно связанные с динамическими процессами, в них должен присутствовать сам аппарат с его массой и инерцией..

  40. #6517

    Регистрация
    24.03.2013
    Адрес
    Магнитогорск
    Возраст
    22
    Сообщений
    144
    Примерно простой UKF выглядит так:
    вектор состояния = {q0, q1, q2, q3, gx_bias, gy_bias, gz_bias}, где q - кватернион, g_bias - биасы гиры
    Уравнение f(x):
    УГЛОВАЯ СКОРОСТЬ = УГЛОВАЯ СКОРОСТЬ С ДУСА + БИАС + ШУМ ДУСА
    функция вращения кватерниона угловой скоростью
    БИАС = БИАС + ШУМ БИАСА
    Уравнение h(x):
    получение виртуального вектора свободного падения из кватерниона
    ВИРТУАЛЬНЫЙ ВЕКТОР = ВИРТУАЛЬНЫЙ ВЕКТОР + ШУМ ВИРТУАЛЬНОГО ВЕКТОРА

  41. #6518

    Регистрация
    01.11.2010
    Адрес
    Belarus Slonim
    Возраст
    36
    Сообщений
    4,462
    Записей в дневнике
    8
    Цитата Сообщение от rual Посмотреть сообщение
    Серег, есть годная статья на русском ?
    нету, есть тетрадка в клеточку, где я матрицы вручную ворочал и смотрел что в них происходит )))

  42. #6519

    Регистрация
    13.03.2011
    Адрес
    Montreal, Canada
    Возраст
    38
    Сообщений
    2,291
    Записей в дневнике
    19
    Цитата Сообщение от ИльяПРо Посмотреть сообщение
    В дальнейшем я бы хотел поработать с камерой, и сделать его основным датчиком положения и ориентации, я вижу в этом перспективу коптеростроения.
    Цитата Сообщение от jShadow Посмотреть сообщение
    Я тоже. Велкам, как говорится. В INAV очень нужна поддержка Optical Flow и других методов навигации в локальных координатах.
    вот интересная работа http://www.mdpi.com/1424-8220/16/3/372/htm

    ну и вообще ресурс отличный http://www.mdpi.com/search?q=ekf+ukf...&search=Search

    upd: Создание собственной системы стабилизации
    upd2: Создание собственной системы стабилизации
    Последний раз редактировалось mahowik; 27.08.2016 в 00:33.

  43. #6520

    Регистрация
    23.08.2011
    Адрес
    Краснодар
    Возраст
    38
    Сообщений
    951
    Записей в дневнике
    2
    SLAM перспективная вещь, но требует серьезных мощностей для вычисления в реальном времени. Жду с нетерпением, когда появятся оптические сенсоры адекватных размеров и энергопотребления, на выходе которых можно снимать хотя бы 3D координаты, а вместе с ними и 3D карту окружения. Тот кто первый сделает, сорвет банк

+ Ответить в теме

Похожие темы

  1. Система стабилизации гиро+акселерометр
    от Фантомас в разделе Полеты по камере, телеметрия
    Ответов: 32
    Последнее сообщение: 25.01.2011, 14:47
  2. Продам Продам Клона Trex 450SEV2 + Аппаратура + Запчасти+ система стабилизации RTF
    от omegapraim в разделе Барахолка. Вертолеты
    Ответов: 1
    Последнее сообщение: 12.01.2011, 18:16
  3. Продам Трёхосевую систему стабилизации Turnigy V-Bar 600
    от avi@tor в разделе Барахолка. Аппаратура
    Ответов: 1
    Последнее сообщение: 08.11.2010, 13:02
  4. Продам Gaui система стабилизации GU365, дёшево.
    от avi@tor в разделе Барахолка. Вертолеты
    Ответов: 3
    Последнее сообщение: 03.08.2010, 11:13
  5. Системы стабилизации
    от max815 в разделе Фото и видеосъемка, системы стабилизации
    Ответов: 16
    Последнее сообщение: 11.03.2010, 03:14

Метки этой темы

Ваши права

  • Вы не можете создавать новые темы
  • Вы не можете отвечать в темах
  • Вы не можете прикреплять вложения
  • Вы не можете редактировать свои сообщения