Ich möchte ein Indoor-Lokalisierungssystem mit den Sensoren eines mobilen Geräts (Beschleunigungsmesser, Kompass, Kreisel). Dieses Problem wurde bereits an mehreren Stellen diskutiert, wie zum Beispiel - hier und hier
Der erste Schritt besteht darin, zu entscheiden, welche Plattform die beste ist, um ein solches System zu implementieren. Die wichtigsten Möglichkeiten sind Samsung Galaxy / Tab oder das iPhone / iPad. Das wichtigste Kriterium ist die Genauigkeit der Sensordaten. Dieser Vergleich ist jedoch sehr kompliziert, da die Genauigkeit nicht nur vom Gerät selbst abhängt, sondern auch von den darüber liegenden Softwareschichten.
Gibt es Forschungsergebnisse zu diesem Thema? Gibt es einen Unterschied zwischen den Sensoren von Smartphones und denen von Tablets?
Alle Links zu Websites oder Artikeln wären am meisten hilfreich
Vielen Dank im Voraus!
Ariel
Ich habe das Gleiche für Android-Tablets entwickelt. Wenn es um die Genauigkeit der Sensoren geht, gibt es einige große Unterschiede zwischen den beiden. Kürzlich veröffentlichte Tabletten neigen dazu, eine bessere Ausrüstung zu haben.
Besser in ihrer Genauigkeit, aber auch in dem Bemühen, Sensoren für bestimmte Geräte vom selben Konstruktor zur Verfügung zu stellen.
Lass es mich erklären. Ich habe mit Galaxy Tabs 7.0 und 10.1 gearbeitet. Die GT7-Sensoren werden von verschiedenen Konstrukteuren zur Verfügung gestellt, was zu Disparitäten führt, die mit den Abruffrequenzen zusammenhängen. Wenn Sie einen Beschleunigungsmesser von X und ein Gyroskop von Y haben, die beide mit ihrer größten Frequenz verwendet werden (was Sie für eine bessere Genauigkeit wünschen), stimmen diese Frequenzen nicht überein. Der eine könnte etwa 10 ms sein, der andere etwa 15. Und das ist ziemlich nervig für Berechnungen. Für den GT10 werden alle Sensoren von InvenSense auf dem Tablet, das ich verwendet habe, erstellt. InvenSense erstellt Sensoren und Software-Lösungen für die Trägheitsnavigation (ich empfehle Ihnen, ihre Website und einige ihrer Papiere zu überprüfen). Nicht nur die Genauigkeit ist groß, sondern alle Sensoren arbeiten zusammen, besonders wenn es um Frequenzen geht.
TL; DR - Verwenden Sie die neueste Ausrüstung (und wahrscheinlich die teuerste) für eine bessere Genauigkeit und zum Glück Anpassung zwischen den Sensoren.
Die Entwicklung eines INS mit so schlechten Sensoren ist eine schwierige Sache, die ich sagen kann, aber Sie können es zum Laufen bringen.
Hier sind ein paar allgemeine Hinweise zu beachten: Das Problem der Zeitsynchronisationssensor-Messungen wird sehr gut von Kalman-Filtern gehandhabt. Der KF ist sehr leistungsfähig, benötigt aber einige Zeit, um zu lernen und zu implementieren. Es ist ein sehr großer Sprung.
Mit KF können Sie Daten verschiedener Arten von Sensoren (Rate Gyros, Beschleunigungssensoren und Winkel- oder Positionsmessungen aller Typen) mit unterschiedlichen Datenraten fusionieren.
Die gesamte Methode heißt Data Fusion. Wenn sich das Element, das Sie verfolgen, bewegt, wird der Prozess als "Trajektorienschätzung" bezeichnet. Der KF-Algorithmus schätzt die Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung des Objekts über die Zeit auf der Basis aller Messungen und bestimmter Annahmen über die Bewegungsfähigkeit des Objekts (das dynamische Modell).
Wenn das Objekt zum Beispiel eine Kuh ist, können Sie bestimmte Annahmen über die Geschwindigkeit, Beschleunigung und Position machen (es wird auf der Erdoberfläche sein). Wenn das Objekt eine Rakete ist, werden die Annahmen über die möglichen Bewegungen unterschiedlich sein. Die Kenntnis des "dynamischen Modells" des Objekts erhöht die Genauigkeit der Trajektorienschätzung.
Eine weitere schöne Sache über den KF-Algorithmus ist, dass er das Sensorrauschen basierend auf einem "Rauschmodell" und einem Sensorgenauigkeitsmodell herausfiltert. Sie können auch Sensorvorspannungen, Drifts usw. modellieren.
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