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tune

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

Depuis R2021a

Syntaxe

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth)

tunedMeasureNoise = tune(___,config)

Description

tunedMeasureNoise = tune(filter,measureNoise,sensorData,groundTruth) ajuste les propriétés de l'objet filtre insfilterMARG , filter et les bruits de mesure pour réduire la moyenne quadratique (RMS) erreur d'estimation d'état entre les données du capteur fusionnées et la vérité terrain. La fonction renvoie également le bruit de mesure réglé, tunedMeasureNoise. La fonction utilise les valeurs des propriétés du filtre et le bruit de mesure fourni dans la structure measureNoise comme estimation initiale pour l'algorithme d'optimisation.

exemple

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

Exemples

réduire tout

Ajustez `insfilterMARG` pour optimiser l'estimation de la pose

Ouvrir le live script

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

load('insfilterMARGTuneData.mat');

Créez des tableaux pour les données des capteurs et les données de vérité.

sensorData = table(Accelerometer, Gyroscope, ...
    Magnetometer, GPSPosition, GPSVelocity);
groundTruth = table(Orientation, Position);

Créez un objet filtre insfilterMARG qui possède quelques propriétés de bruit.

filter = insfilterMARG('State',initialState,...
        'StateCovariance',initialStateCovariance,...
        'AccelerometerBiasNoise',1e-7,...
        'GyroscopeBiasNoise',1e-7,...
        'MagnetometerBiasNoise',1e-7,...
        'GeomagneticVectorNoise',1e-7);

Créez un objet de configuration de tuner pour le filtre. Fixez le nombre maximum d'itérations à huit. Définissez également les paramètres réglables.

cfg = tunerconfig('insfilterMARG', 'MaxIterations', 8);
cfg.TunableParameters = setdiff(cfg.TunableParameters, ...
    {'GeomagneticFieldVector', 'AccelerometerBiasNoise', ...
    'GyroscopeBiasNoise', 'MagnetometerBiasNoise'});

Utilisez la fonction de bruit du tuner pour obtenir un ensemble de bruits de capteur initiaux utilisés dans le filtre.

measNoise = tunernoise('insfilterMARG')

measNoise = struct with fields:
    MagnetometerNoise: 1
     GPSPositionNoise: 1
     GPSVelocityNoise: 1

Ajustez le filtre et obtenez les paramètres réglés.

tunedParams = tune(filter, measNoise, sensorData, ...
        groundTruth, cfg);

    Iteration    Parameter                 Metric
    _________    _________                 ______
    1            AccelerometerNoise        2.5701
    1            GPSPositionNoise          2.5446
    1            GPSVelocityNoise          2.5279
    1            GeomagneticVectorNoise    2.5268
    1            GyroscopeNoise            2.5268
    1            MagnetometerNoise         2.5204
    2            AccelerometerNoise        2.5203
    2            GPSPositionNoise          2.4908
    2            GPSVelocityNoise          2.4695
    2            GeomagneticVectorNoise    2.4684
    2            GyroscopeNoise            2.4684
    2            MagnetometerNoise         2.4615
    3            AccelerometerNoise        2.4615
    3            GPSPositionNoise          2.4265
    3            GPSVelocityNoise          2.4000
    3            GeomagneticVectorNoise    2.3988
    3            GyroscopeNoise            2.3988
    3            MagnetometerNoise         2.3911
    4            AccelerometerNoise        2.3911
    4            GPSPositionNoise          2.3500
    4            GPSVelocityNoise          2.3164
    4            GeomagneticVectorNoise    2.3153
    4            GyroscopeNoise            2.3153
    4            MagnetometerNoise         2.3068
    5            AccelerometerNoise        2.3068
    5            GPSPositionNoise          2.2587
    5            GPSVelocityNoise          2.2166
    5            GeomagneticVectorNoise    2.2154
    5            GyroscopeNoise            2.2154
    5            MagnetometerNoise         2.2063
    6            AccelerometerNoise        2.2063
    6            GPSPositionNoise          2.1505
    6            GPSVelocityNoise          2.0981
    6            GeomagneticVectorNoise    2.0971
    6            GyroscopeNoise            2.0971
    6            MagnetometerNoise         2.0875
    7            AccelerometerNoise        2.0874
    7            GPSPositionNoise          2.0240
    7            GPSVelocityNoise          1.9601
    7            GeomagneticVectorNoise    1.9594
    7            GyroscopeNoise            1.9594
    7            MagnetometerNoise         1.9499
    8            AccelerometerNoise        1.9499
    8            GPSPositionNoise          1.8802
    8            GPSVelocityNoise          1.8035
    8            GeomagneticVectorNoise    1.8032
    8            GyroscopeNoise            1.8032
    8            MagnetometerNoise         1.7959

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

N = size(sensorData,1);
qEstTuned = quaternion.zeros(N,1);
posEstTuned = zeros(N,3);
for ii=1:N
    predict(filter,Accelerometer(ii,:),Gyroscope(ii,:));
    if all(~isnan(Magnetometer(ii,1)))
        fusemag(filter,Magnetometer(ii,:),...
            tunedParams.MagnetometerNoise);
    end
    if all(~isnan(GPSPosition(ii,1)))
        fusegps(filter,GPSPosition(ii,:),...
            tunedParams.GPSPositionNoise,GPSVelocity(ii,:),...
            tunedParams.GPSVelocityNoise);
    end
    [posEstTuned(ii,:),qEstTuned(ii,:)] = pose(filter);
end

Calculez les erreurs RMS.

orientationErrorTuned = rad2deg(dist(qEstTuned,Orientation));
rmsOrientationErrorTuned = sqrt(mean(orientationErrorTuned.^2))

rmsOrientationErrorTuned = 0.8580

positionErrorTuned = sqrt(sum((posEstTuned - Position).^2,2));
rmsPositionErrorTuned = sqrt(mean(positionErrorTuned.^2))

rmsPositionErrorTuned = 1.7946

Visualisez les résultats.

figure();
t = (0:N-1)./filter.IMUSampleRate;
subplot(2,1,1)
plot(t,positionErrorTuned,'b');
title("Tuned insfilterMARG" + newline + ...
    "Euclidean Distance Position Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position Error (meters)')
subplot(2,1,2)
plot(t, orientationErrorTuned,'b');
title("Orientation Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Orientation Error (degrees)');

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Tuned insfilterMARG Euclidean Distance Position Error, xlabel Time (s), ylabel Position Error (meters) contains an object of type line. Axes object 2 with title Orientation Error, xlabel Time (s), ylabel Orientation Error (degrees) contains an object of type line.

Arguments d'entrée

réduire tout

`filter` — Filtrer l'objet
Objet `infilterMARG`

Objet filtre, spécifié comme objet insfilterMARG .

`measureNoise` — Bruit de mesure
structure

Bruit de mesure, spécifié comme structure. La fonction utilise l'entrée de bruit de mesure comme estimation initiale pour régler le bruit de mesure. La structure doit contenir ces champs :

Nom de domaine	Description
`MagnetometerNoise`	Variance du bruit du magnétomètre, spécifiée sous forme de scalaire en (μT) ²
`GPSPositionNoise`	Variation du bruit de position GPS, spécifiée sous forme de scalaire en m²
`GPSVelocityNoise`	Variation du bruit de vitesse GPS, spécifiée sous forme de scalaire en (m/s) ²

`sensorData` — Données du capteur
`table`

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 sur 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.
Magnetometer — Données du magnétomètre, spécifiées sous la forme d'un vecteur 1 sur 3 de scalaires en μT.
GPSPosition — Données de position GPS, spécifiées sous la forme d'un vecteur 1 sur 3 de scalaires en [degrés, degrés, mètres].
GPSVelocity — Données de vitesse GPS, spécifiées sous la forme d'un vecteur 1 sur 3 de scalaires en m/s.

Si le capteur GPS ne produit pas de mesures complètes, spécifiez l'entrée correspondante pour GPSPosition et/ou GPSVelocity comme NaN. 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.

`groundTruth` — Données de vérité terrain
`table`

Données de vérité terrain, spécifiées sous la forme table. Dans chaque ligne, le tableau peut éventuellement contenir l'une de ces variables :

Orientation — Orientation du cadre de navigation vers le cadre de carrosserie, spécifiée sous la forme d'un quaternion ou d'une matrice de rotation 3 x 3.
Position — Position dans le cadre de navigation, spécifiée sous la forme d'un vecteur 1 sur 3 de scalaires en mètres.
Velocity — Vitesse dans le cadre de navigation, spécifiée comme un vecteur 1 sur 3 de scalaires en m/s.
DeltaAngleBias — Biais d'angle delta, spécifié comme un vecteur 1 sur 3 de scalaires en radians.
DeltaVelocityBias — Biais de vitesse delta, spécifié comme un vecteur 1 sur 3 de scalaires en m/s.
GeomagneticFieldVector — Vecteur de champ géomagnétique dans le cadre de navigation, spécifié comme un vecteur 1 par 3 de scalaires.
MagnetometerBias — Biais du magnétomètre dans le cadre du corps, spécifié comme un vecteur 1 sur 3 de scalaires en μT.

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. Les variables d'état non présentes dans l'entrée groundTruth sont ignorées pour la comparaison. Les tables sensorData et groundTruth doivent avoir le même nombre de lignes.

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.

`config` — Configuration du tuner
Objet `tunerconfig`

Configuration du tuner, spécifiée comme objet tunerconfig .

Arguments de sortie

réduire tout

`tunedMeasureNoise` — Bruit de mesure réglé
structure

Bruit de mesure réglé, renvoyé sous forme de structure. La structure contient ces champs.

Nom de domaine	Description
`MagnetometerNoise`	Variance du bruit du magnétomètre, spécifiée sous forme de scalaire en (μT) ²
`GPSPositionNoise`	Variation du bruit de position GPS, spécifiée sous forme de scalaire en m²
`GPSVelocityNoise`	Variation du bruit de vitesse GPS, spécifiée sous forme de scalaire en (m/s) ²

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 R2021a

Voir aussi

tunerconfig | tunernoise

tune

Syntaxe

Description

Exemples

Ajustez insfilterMARG pour optimiser l'estimation de la pose

Arguments d'entrée

filter — Filtrer l'objet Objet infilterMARG

measureNoise — Bruit de mesure structure

sensorData — Données du capteur table

groundTruth — Données de vérité terrain table

config — Configuration du tuner Objet tunerconfig

Arguments de sortie

tunedMeasureNoise — Bruit de mesure réglé structure

Références

Historique des versions

Voir aussi

Ajustez `insfilterMARG` pour optimiser l'estimation de la pose

`filter` — Filtrer l'objet
Objet `infilterMARG`

`measureNoise` — Bruit de mesure
structure

`sensorData` — Données du capteur
`table`

`groundTruth` — Données de vérité terrain
`table`

`config` — Configuration du tuner
Objet `tunerconfig`

`tunedMeasureNoise` — Bruit de mesure réglé
structure