1 前言
Mahony算法常見(jiàn)的姿態(tài)融合算法,根據(jù)加速度計(jì)、陀螺儀、以及磁力計(jì),融合計(jì)算機(jī)體四元數(shù),計(jì)算速度快、精度較高。本文介紹六軸融合,即根據(jù)加速度計(jì)和陀螺儀數(shù)據(jù),計(jì)算姿態(tài)。
我們需要計(jì)算的是機(jī)體的姿態(tài)。計(jì)算角度可以通過(guò)角速度積分,也可以通過(guò)加速度正交分解,但這兩種方法都存在缺陷。角速度的誤差會(huì)隨著積分不斷增大,而加速度存在高頻噪聲,因此希望融合兩種數(shù)據(jù)。
2 算法
2.1 重力對(duì)齊誤差
首先要指出的是,Mahony算法假設(shè)加速度計(jì)測(cè)量的加速度完全由重力提供,即物體本體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的加速度可忽略不計(jì)。在這一假設(shè)下,我們假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻機(jī)體的姿態(tài)為,則將重力向量的表示轉(zhuǎn)到機(jī)體坐標(biāo)系下,應(yīng)該為:,這里表示四元數(shù)對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣:
進(jìn)一步地,帶入,得到
我們計(jì)加速度計(jì)測(cè)量得到的加速度,如果此時(shí)沒(méi)有誤差,應(yīng)該有,但實(shí)際兩個(gè)向量并不重合,存在一定的誤差 。
為表示出,可以利用向量的叉乘:。因?yàn)椴娉说亩x為:,當(dāng)歸一化為單位向量時(shí),反應(yīng)的就是角度。這里更準(zhǔn)確的寫(xiě)為,下一時(shí)刻{t+1}時(shí)的誤差為:
其中 為根據(jù)當(dāng)前{t}時(shí)刻估計(jì)的角度四元數(shù)。再記這個(gè)誤差的積分量為:
誤差的積分量也參與了后續(xù)計(jì)算。
2.2 角速度融合
此時(shí)已經(jīng)計(jì)算出加速度計(jì)觀測(cè)出的誤差了,記陀螺儀提供的角速度為,則把陀螺儀角速度的誤差加上上述的誤差,采用控制中常用的比例-積分控制器思想,
得到糾正的角速度。
討論:為什么用叉乘?
陀螺儀由于本身精度問(wèn)題,測(cè)量的角速度存在誤差,在積分過(guò)程中這個(gè)誤差會(huì)一直累加,我們要做的就是去消除或是補(bǔ)償這個(gè)誤差,因?yàn)榧铀俣扔?jì)長(zhǎng)期的測(cè)量值是準(zhǔn)確的,所以可以用加速度計(jì)來(lái)進(jìn)行修正。如何找到一個(gè)另一個(gè)角速度量綱的值來(lái)修正陀螺儀的角速度值呢?這里明明只有陀螺儀可以測(cè)量角速度!這時(shí)候前面提到的向量叉積得到的誤差向量就幫上大忙了,這個(gè)誤差向量不就是反映出了角度變化量嗎。算法巧妙的將加速度相關(guān)量轉(zhuǎn)化為角度相關(guān)量,因而可以用這個(gè)角度值乘一個(gè)系數(shù)來(lái)修正陀螺儀的角速度,因?yàn)樵谄罱嵌群苄〉那闆r下,我們可以將陀螺儀角速度誤差和加速度計(jì)求得的角度差看做正比的關(guān)系,也就說(shuō)明陀螺儀積分誤差和向量叉積存在正比關(guān)系。[2]
歡迎關(guān)注微信公眾號(hào)「3D視覺(jué)工坊」,加群/文章投稿/課程主講,請(qǐng)加微信:QYong2014,添加時(shí)請(qǐng)備注:加群/投稿/主講申請(qǐng)
方向主要包括:3D視覺(jué)領(lǐng)域各細(xì)分方向,比如相機(jī)標(biāo)定|三維點(diǎn)云|三維重建|視覺(jué)/激光SLAM|感知|控制規(guī)劃|模型部署|3D目標(biāo)檢測(cè)|TOF|多傳感器融合|AR|VR|編程基礎(chǔ)等。
2.3 計(jì)算下一時(shí)刻四元數(shù)
此時(shí)我們已經(jīng)獲取了下一時(shí)刻糾正后的角速度 ,這時(shí)候需要計(jì)算下一時(shí)刻的角度。
我們知道[3]四元數(shù)對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)與角速度的關(guān)系為 ,即有
此時(shí),再采用歐拉積分[4],即可得到下一時(shí)刻姿態(tài)與當(dāng)前時(shí)刻姿態(tài)的關(guān)系:
從而完成了下一時(shí)刻姿態(tài)的計(jì)算。
3 核心代碼解析
我們以Matlab代碼為例,結(jié)合上述內(nèi)容進(jìn)行介紹:
functionobj=UpdateIMU(obj,Gyroscope,Accelerometer)
q=obj.Quaternion;%當(dāng)前時(shí)刻的四元數(shù)
%歸一化加速度計(jì)測(cè)量數(shù)據(jù)
if(norm(Accelerometer)==0),return;end%handleNaN
Accelerometer=Accelerometer/norm(Accelerometer);%normalisemagnitude
%計(jì)算重力在當(dāng)前四元數(shù)位姿下的分量,即上述公式(2)
v=[2*(q(2)*q(4)-q(1)*q(3))
2*(q(1)*q(2)+q(3)*q(4))
q(1)^2-q(2)^2-q(3)^2+q(4)^2];
%計(jì)算重力分量與加速度計(jì)的測(cè)量誤差,上述公式(3)
e=cross(Accelerometer,v);
if(obj.Ki>0)
obj.eInt=obj.eInt+e*obj.SamplePeriod;%計(jì)算誤差的積分,公式(4)
else
obj.eInt=[000];
end
%角速度融合,公式(5)
Gyroscope=Gyroscope+obj.Kp*e+obj.Ki*obj.eInt;
%公式(6)
qDot=0.5*quaternProd(q,[0Gyroscope(1)Gyroscope(2)Gyroscope(3)]);
%歐拉積分計(jì)算下一時(shí)刻四元數(shù),公式(7)
q=q+qDot*obj.SamplePeriod;
obj.Quaternion=q/norm(q);%結(jié)果歸一化
end
4 完整代碼獲取
官方C++/Matlab/C#代碼:https://x-io.co.uk/open-source-imu-and-ahrs-algorithms/
官方python代碼:https://github.com/xioTechnologies/Fusion/tree/main/Python
第三方python姿態(tài)解算庫(kù):https://ahrs.readthedocs.io/en/latest/filters/mahony.html
-
算法
+關(guān)注
關(guān)注
23文章
4625瀏覽量
93123 -
加速度計(jì)
+關(guān)注
關(guān)注
6文章
704瀏覽量
45932 -
濾波算法
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
89瀏覽量
13757
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論