Velocity funktioniert nicht durch computational Integration

Question

Disclaimer: Ich bin ein totaler Noob und nicht viel von einem Coder.
Ich habe eine 10DOF IMU. Ich versuche die Geschwindigkeit eines Sensors zu bekommen. Ich verstehe auf einer oberflächlichen Ebene die Begrenzung von Sensoren mit Drift etc ... Ich werde Sie durch meinen Gedankengang führen.

Dieses doppelte Array enthält die XYZ-Werte meines Beschleunigungsmessers. Dies sind lineare Beschleunigungszahlen, ein Algorithmus hat den Gravitationsfaktor berücksichtigt und herausgenommen.

accelCompoDoub[0] = parseDouble(accelCompoString[0]); 
accelCompoDoub[1] = parseDouble(accelCompoString[1]); 
accelCompoDoub[2] = parseDouble(accelCompoString[2]); 

Meine App verfolgt die verstrichene Zeit und benötigt ebenfalls deltaT. DeltaT wird verwendet, um die Beschleunigung rechnerisch zu integrieren.

currentTime = System.nanoTime(); 
if (startTime == 0.0 && previousTime == 0.0){ 
     startTime = currentTime; 
     previousTime = currentTime; 
    }else{ 
    deltaT = currentTime - previousTime; 
    } 


runningTime = currentTime - startTime; 

runningTime = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(runningTime); 
runningTimeDouble = runningTime/1000.0; 

Konvertiert von Nano zu Mikro und nicht zu Milli. Der Grund dafür war, dass meine Daten eine Menge von 0,0 gefunden haben.

deltaT = TimeUnit.NANOSECONDS.toMicros(deltaT); 
deltaTDoub = deltaT/1000000.0; 
previousTime = currentTime; 

Dies ist, wo Geschwindigkeit = Geschwindigkeit + (Beschl) * (Zeitänderung)

velocityComp[0] += accelCompoDoub[0]*deltaTDoub; 
velocityComp[1] += accelCompoDoub[1]*deltaTDoub; 
velocityComp[2] += accelCompoDoub[2]*deltaTDoub; 
Log.i("Velocity", Arrays.toString(velocityComp)); 

Meine Ergebnisse, wie ich auf der z-Achse des Sensors nach oben mit einer schnellen Geschwindigkeit bin bewegt. Das ist nicht richtig und ich habe versucht, es zu korrigieren. Danke, dass Sie mir geholfen haben. Lassen Sie mich wissen, wenn zusätzliche Informationen benötigt werden.

Ergebnisse von Berechnungen.

I/Velocity: [-0.063722465, -0.132597938, 0.06367645599999999] 
I/Velocity: [-7.25024E-4, -0.0018097799999999998, 5.87136E-4] 
I/Velocity: [-8.90561E-4, -0.0026836670000000003, 3.80492E-4] 
I/Velocity: [-7.223840000000001E-4, -0.002324192, -8.8788E-5] 
I/Velocity: [-0.0014603620000000002, -0.0046326660000000006, -0.0013441560000000002] 
I/Velocity: [-0.056317518, -0.161929746, -0.10376649000000002] 
I/Velocity: [-5.45706E-4, -0.001396428, -0.001515708] 
I/Velocity: [-0.00108585, -0.00286045, -0.0047196] 
I/Velocity: [-0.001350592, -0.00551372, -0.010952008000000001] 
I/Velocity: [-0.027746648999999998, -0.12593060399999997, -0.285394104] 
I/Velocity: [-3.4505000000000007E-4, -9.82105E-4, -0.003035925] 
I/Velocity: [-3.19982E-4, -0.00120291, -0.004499598] 
I/Velocity: [1.67466E-4, -0.001290081, -0.004254081] 
I/Velocity: [7.457259999999999E-4, -0.0025310280000000003, -0.007799432000000001] 
I/Velocity: [0.016570047999999997, -0.099231992, -0.27039305599999996] 
I/Velocity: [-1.6146000000000002E-4, -0.0014244750000000001, -0.00291915] 
I/Velocity: [-8.8816E-4, -0.002367105, -0.003107767] 
I/Velocity: [-0.001062369, -0.001895124, -0.001395471] 
I/Velocity: [-0.0028341610000000004, -0.004603984, -0.001379862] 
I/Velocity: [-0.130232, -0.2220188, 0.0293022] 
I/Velocity: [-0.00333146, -0.00568062, 0.003315785] 
I/Velocity: [-0.00167499, -0.0026628819999999997, 0.002802716] 
I/Velocity: [-0.0020831459999999997, -0.0031751069999999995, 0.005024214] 
I/Velocity: [-0.001439764, -0.002181253, 0.004799388999999999] 
I/Velocity: [-0.12709468599999998, -0.134937772, 0.47205287199999996] 
I/Velocity: [-8.29008E-4, -4.7601299999999996E-4, 0.0031751369999999998] 
I/Velocity: [-9.500479999999999E-4, -1.14048E-4, 0.0034474880000000003] 
I/Velocity: [-0.001443932, 2.46308E-4, 0.00481496] 
I/Velocity: [-0.0042386279999999995, 0.001372604, 0.012284638] 
I/Velocity: [-0.10745787999999999, 0.025316348, 0.27256053799999996] 
I/Velocity: [-9.26115E-4, -5.916E-5, 0.00209409] 
I/Velocity: [-0.0018333919999999999, -6.785679999999999E-4, 0.003609672] 
I/Velocity: [-5.516159999999999E-4, -3.88362E-4, 9.315279999999998E-4] 
I/Velocity: [-0.001341424, -0.001413168, 0.0021391039999999997] 

P.S: Ich habe auch versucht, um die Probe zu begrenzen, so dass der deltaT etwa 0,01 Sekunden ist.

Answer 1

Ihre Beschleunigungswerte auf der X- und Y-Achse scheinen klein zu sein, was ein guter Punkt ist, wenn Sie sich in der Z-Achse bewegen. Denken Sie daran, dass die Geschwindigkeit auf diesen Achsen nie null sein wird, es sei denn, Ihre Bewegung wird geführt.

Betrachtet man die Werte auf der z-Achse, würde ich das DeltaT überprüfen, mit dem Sie die Proben multiplizieren. Es sollte der Umkehrung der Abtastfrequenz Ihres Sensors entsprechen. Zum Beispiel, wenn f_s = 100 Hz, deltaT = 0,01 s. Wenn Sie einen Abstiegssensor verwenden, sollte dieser Wert zeitlich nahezu konstant sein. Warum sollte man die Systemzeit und nicht den Zeitstempel verwenden, der wahrscheinlich bei jeder Probe zur Verfügung steht?

Schließlich, aber vielleicht das wichtigste:

Dies ist, wo Geschwindigkeit = Geschwindigkeit + (Beschl) * (Zeitänderung)

Ihre Argumentation richtig ist ... in der Theorie . Abgesehen von der Verzerrung der Schwerkraft, die Sie gesagt haben, ist das Problem, dass Ihr Signal Rauschen enthält. Wie Sie bereits erwähnt haben, wird sich die Integration im Laufe der Zeit verschieben, da Sie das in Ihrem Signal enthaltene Rauschen integrieren. Die numerische Integration eines Beschleunigungssignals gibt Ihnen keine angemessene Geschwindigkeit, es sei denn, Sie haben eine Möglichkeit, Rauschen vor dem Ausführen zu entfernen. Wenn Sie dieses Signal wirklich integrieren müssen, versuchen Sie es zu filtern. Die beste Option ist, es mit einem anderen Typ von Sensor (optisch?) Zu verschmelzen, um die Beschleunigung anstelle der Geschwindigkeit zu verwenden, aber ich bezweifle, dass es möglich ist, wenn Sie eine App für ein mobiles Gerät entwickeln ...