Accelerometro e precisione del giroscopio in diversi dispositivi mobili

Question

Desidero implementare un sistema di localizzazione in interni utilizzando i sensori di un dispositivo mobile (accelerometro, bussola, giroscopio ). Questo problema è già stato discusso in diversi punti, come ad esempio: here e here

Il primo passo è decidere quale piattaforma sia la migliore per implementare tale sistema. Le principali possibilità sono la scheda Galaxy/Galaxy di Samsung o l'iphone/ipad. Il criterio più importante è la precisione dei dati dei sensori. Tuttavia, questo confronto è molto complicato, poiché la precisione dipende non solo dal dispositivo stesso ma anche dai livelli software sopra di esso.

Esiste qualche ricerca sull'argomento? C'è una differenza tra i sensori degli smartphone e quelli dei tablet?

Tutti i link a siti web o articoli sarebbero più utile

Grazie in anticipo!

Ariel

Answer 1

ho sviluppato la stessa cosa per le tavolette Android. Quando si tratta di precisione dei sensori, ci sono alcune enormi differenze tra l'uno e l'altro. Le compresse rilasciate di recente tendono ad avere attrezzature migliori.

Migliore nella loro precisione, ma anche in quanto vi è uno sforzo per fornire sensori dallo stesso costruttore per determinati dispositivi.

Lasciatemi spiegare. Ho lavorato con Galaxy Tabs 7.0 e 10.1. I sensori di GT7 sono forniti da vari costruttori, che finiscono in disparità legate alle frequenze di polling. Se si ha un accelerometro da X e un giroscopio da Y, entrambi utilizzati alla massima frequenza (che si desidera per una maggiore precisione), tali frequenze non corrisponderanno. Uno potrebbe essere intorno a 10 ms, l'altro intorno a 15. E questo è piuttosto fastidioso per i calcoli. Per il GT10, tutti i sensori sono costruiti da InvenSense sul tablet che ho usato. InvenSense crea sensori e soluzioni software per la navigazione inerziale (ti consiglio di controllare il loro sito Web e alcuni dei loro documenti). Non solo la loro accuratezza è ottima, ma tutti i sensori funzioneranno insieme, specialmente quando si tratta di frequenze.

TL; DR - Preferisco utilizzando le più moderne attrezzature (e probabilmente il più costoso) per una migliore precisione e per fortuna adeguazione tra i sensori.

Sviluppare un INS con sensori così cattivi è una cosa difficile che posso dire, ma puoi farlo funzionare.

Answer 2

Ecco alcune note generali da considerare: Il problema delle misurazioni del sensore di sincronizzazione temporale è gestito molto bene dai filtri Kalman. Il KF è molto potente, ma ci vorrà del tempo per imparare e implementare. È un grande salto.

Con KF è possibile eseguire la fusione dei dati di molti tipi di sensori (giroscopi, accelerometri e misurazioni dell'angolo o della posizione di tutti i tipi) a velocità variabili.

Il metodo generale è denominato Data Fusion. Se l'oggetto che stai tracciando si sta muovendo, allora il processo viene indicato come "stima della traiettoria". L'algoritmo KF stima la posizione, la velocità e l'accelerazione dell'oggetto nel tempo, in base a tutte le misurazioni e a determinati presupposti relativi alla capacità di spostamento dell'oggetto (il modello dinamico).

Ad esempio, se l'oggetto è una mucca, è possibile formulare alcune ipotesi sulla velocità, l'accelerazione e la posizione (si troverà sulla superficie terrestre). Se l'oggetto è un razzo, le ipotesi sui possibili movimenti saranno diverse. Conoscere il "modello dinamico" dell'oggetto aumenta la precisione della stima della traiettoria.

Un'altra cosa interessante dell'algoritmo KF è che consente di filtrare il rumore del sensore in base a un "modello di rumore" e un modello di precisione del sensore. Puoi anche modellare i bias dei sensori, derive, ecc.