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tune

Ajustez les paramètres imufilter pour réduire l'erreur d'estimation

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Syntaxe

tune(filter,sensorData,groundTruth)
tune(___,config)

Description

tune(filter,sensorData,groundTruth) ajuste les propriétés de l'objet filtre imufilter , filter, pour réduire l'erreur de distance des quaternions (RMS). entre les données du capteur fusionnées et la vérité terrain. La fonction fusionne les données du capteur pour estimer l'orientation, qui est comparée à l'orientation de la vérité terrain. La fonction utilise les valeurs des propriétés du filtre comme estimation initiale pour l'algorithme d'optimisation.

exemple

tune(___,config) spécifie la configuration de réglage basée sur un objet tunerconfig , config.

Exemples

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Chargez les données de capteur enregistrées et les données de vérité terrain.

ld = load('imufilterTuneData.mat');
qTrue = ld.groundTruth.Orientation; % true orientation

Créez un objet imufilter et fusionnez le filtre avec les données du capteur.

fuse = imufilter;
qEstUntuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
    ld.sensorData.Gyroscope);

Créez un objet tunerconfig et ajustez l'imufilter pour améliorer l'estimation de l'orientation.

cfg = tunerconfig('imufilter');
tune(fuse, ld.sensorData, ld.groundTruth, cfg);
    Iteration    Parameter                        Metric
    _________    _________                        ______
    1            AccelerometerNoise               0.1149
    1            GyroscopeNoise                   0.1146
    1            GyroscopeDriftNoise              0.1146
    1            LinearAccelerationNoise          0.1122
    1            LinearAccelerationDecayFactor    0.1103
    2            AccelerometerNoise               0.1102
    2            GyroscopeNoise                   0.1098
    2            GyroscopeDriftNoise              0.1098
    2            LinearAccelerationNoise          0.1070
    2            LinearAccelerationDecayFactor    0.1053
    3            AccelerometerNoise               0.1053
    3            GyroscopeNoise                   0.1048
    3            GyroscopeDriftNoise              0.1048
    3            LinearAccelerationNoise          0.1016
    3            LinearAccelerationDecayFactor    0.1002
    4            AccelerometerNoise               0.1001
    4            GyroscopeNoise                   0.0996
    4            GyroscopeDriftNoise              0.0996
    4            LinearAccelerationNoise          0.0962
    4            LinearAccelerationDecayFactor    0.0950
    5            AccelerometerNoise               0.0950
    5            GyroscopeNoise                   0.0943
    5            GyroscopeDriftNoise              0.0943
    5            LinearAccelerationNoise          0.0910
    5            LinearAccelerationDecayFactor    0.0901
    6            AccelerometerNoise               0.0900
    6            GyroscopeNoise                   0.0893
    6            GyroscopeDriftNoise              0.0893
    6            LinearAccelerationNoise          0.0862
    6            LinearAccelerationDecayFactor    0.0855
    7            AccelerometerNoise               0.0855
    7            GyroscopeNoise                   0.0848
    7            GyroscopeDriftNoise              0.0848
    7            LinearAccelerationNoise          0.0822
    7            LinearAccelerationDecayFactor    0.0818
    8            AccelerometerNoise               0.0817
    8            GyroscopeNoise                   0.0811
    8            GyroscopeDriftNoise              0.0811
    8            LinearAccelerationNoise          0.0791
    8            LinearAccelerationDecayFactor    0.0789
    9            AccelerometerNoise               0.0788
    9            GyroscopeNoise                   0.0782
    9            GyroscopeDriftNoise              0.0782
    9            LinearAccelerationNoise          0.0769
    9            LinearAccelerationDecayFactor    0.0768
    10           AccelerometerNoise               0.0768
    10           GyroscopeNoise                   0.0762
    10           GyroscopeDriftNoise              0.0762
    10           LinearAccelerationNoise          0.0754
    10           LinearAccelerationDecayFactor    0.0753
    11           AccelerometerNoise               0.0753
    11           GyroscopeNoise                   0.0747
    11           GyroscopeDriftNoise              0.0747
    11           LinearAccelerationNoise          0.0741
    11           LinearAccelerationDecayFactor    0.0740
    12           AccelerometerNoise               0.0740
    12           GyroscopeNoise                   0.0734
    12           GyroscopeDriftNoise              0.0734
    12           LinearAccelerationNoise          0.0728
    12           LinearAccelerationDecayFactor    0.0728
    13           AccelerometerNoise               0.0728
    13           GyroscopeNoise                   0.0721
    13           GyroscopeDriftNoise              0.0721
    13           LinearAccelerationNoise          0.0715
    13           LinearAccelerationDecayFactor    0.0715
    14           AccelerometerNoise               0.0715
    14           GyroscopeNoise                   0.0706
    14           GyroscopeDriftNoise              0.0706
    14           LinearAccelerationNoise          0.0700
    14           LinearAccelerationDecayFactor    0.0700
    15           AccelerometerNoise               0.0700
    15           GyroscopeNoise                   0.0690
    15           GyroscopeDriftNoise              0.0690
    15           LinearAccelerationNoise          0.0684
    15           LinearAccelerationDecayFactor    0.0684
    16           AccelerometerNoise               0.0684
    16           GyroscopeNoise                   0.0672
    16           GyroscopeDriftNoise              0.0672
    16           LinearAccelerationNoise          0.0668
    16           LinearAccelerationDecayFactor    0.0667
    17           AccelerometerNoise               0.0667
    17           GyroscopeNoise                   0.0655
    17           GyroscopeDriftNoise              0.0655
    17           LinearAccelerationNoise          0.0654
    17           LinearAccelerationDecayFactor    0.0654
    18           AccelerometerNoise               0.0654
    18           GyroscopeNoise                   0.0641
    18           GyroscopeDriftNoise              0.0641
    18           LinearAccelerationNoise          0.0640
    18           LinearAccelerationDecayFactor    0.0639
    19           AccelerometerNoise               0.0639
    19           GyroscopeNoise                   0.0627
    19           GyroscopeDriftNoise              0.0627
    19           LinearAccelerationNoise          0.0627
    19           LinearAccelerationDecayFactor    0.0624
    20           AccelerometerNoise               0.0624
    20           GyroscopeNoise                   0.0614
    20           GyroscopeDriftNoise              0.0614
    20           LinearAccelerationNoise          0.0613
    20           LinearAccelerationDecayFactor    0.0613

Fusionnez à nouveau les données du capteur à l’aide du filtre optimisé.

qEstTuned = fuse(ld.sensorData.Accelerometer, ...
    ld.sensorData.Gyroscope);

Comparez les performances d'erreur RMS des filtres réglés et non réglés.

dUntuned = rad2deg(dist(qEstUntuned, qTrue));
dTuned = rad2deg(dist(qEstTuned, qTrue));
rmsUntuned = sqrt(mean(dUntuned.^2))
rmsUntuned = 6.5864

rmsTuned = sqrt(mean(dTuned.^2))
rmsTuned = 3.5098

Visualisez les résultats.

N = numel(dUntuned);
t = (0:N-1)./ fuse.SampleRate;
plot(t, dUntuned, 'r', t, dTuned, 'b');
legend('Untuned', 'Tuned');
title('imufilter - Tuned vs Untuned Error')
xlabel('Time (s)');
ylabel('Orientation Error (degrees)');

Arguments d'entrée

réduire tout

Objet filtre, spécifié comme objet imufilter .

Données du capteur, spécifiées sous la forme table. Dans chaque ligne, les données du capteur sont spécifiées comme suit :

  • Accelerometer — Données de l'accéléromètre, spécifiées sous la forme d'un vecteur 1 par 3 de scalaires en m2/s.

  • Gyroscope — Données du gyroscope, spécifiées sous la forme d'un vecteur 1 sur 3 de scalaires en rad/s.

Si vous définissez la propriété Cost de l'entrée de configuration du tuner, config, sur Custom, vous pouvez utiliser d'autres types de données pour le sensorData entrée en fonction de votre choix.

Données de vérité terrain, spécifiées comme table. Le tableau ne contient qu'une seule colonne de données Orientation . Dans chaque ligne, l'orientation est spécifiée sous la forme d'un objet quaternion ou d'une matrice de rotation 3 par 3.

La fonction traite chaque ligne des tables sensorData et groundTruth séquentiellement pour calculer l'estimation de l'état et l'erreur RMS à partir de la vérité terrain. Chaque ligne des tableaux sensorData et groundTruth doit correspondre.

Si vous définissez la propriété Cost de l'entrée de configuration du tuner, config, sur Custom, vous pouvez utiliser d'autres types de données pour le groundTruth entrée en fonction de votre choix.

Configuration du tuner, spécifiée comme objet tunerconfig .

Références

[1] Abbeel, P., Coates, A., Montemerlo, M., Ng, A.Y. and Thrun, S. Discriminative Training of Kalman Filters. In Robotics: Science and systems, Vol. 2, pp. 1, 2005.

Historique des versions

Introduit dans R2020b