卡尔曼滤波用于线加速度计数据积分的偏置/漂移补偿

Question

我已经成为这个无穷无尽的问题的一部分，如何从惯性测量单元获得的加速度计数据估计位置。我想知道如何使用卡尔曼滤波来补偿直线运动期间的积分“漂移”。

在这个时刻，我在一个固定的坐标系中得到了加速度，所有的运动都在已知的方向上，角位置没有变化。

所以在这一点上，我们得到了三维方向的加速度(x-y-z)，x方向的加速度会产生y和z方向的零加速度，以此类推。假设条件是完美的，但情况并非如此，当然，在一个方向上移动时，会向其他方向添加一些噪声，但在这一点上，让我们忽略这一点。此外，重要的是要注意，系统只需使用512 Hz的采样频率估计有限的周期，大约1秒。

同样重要的是要注意，我已经补偿了偏移(IMU中加速度计的重力和未对准)和静态时加速度计数据的偏差。

为了更好地描述我的问题，我用这个图表来说明我的漂移问题。这是对5秒的估计，以更多地显示我正在与之斗争的东西。Position-estimation-drift-problem

在这里，我们正在研究一个方向的移动，在y方向上的移动是20 my，在我的例子中是相对于我的起始位置向前移动的。

在整合我的信号时，有没有办法减少/消除这种漂移？例如，假设我的传感器不动时会发生漂移。或者使用我的卡尔曼算法中的一些校正来计算，以减去或添加我估计的速度和位置。系统不必实时运行，因此可以调整任何调整偏差补偿以查看数据。但如果有可能用稍微不同的动作进行新的测量，而不需要更多的调谐，我会更好。

如果我遗漏了一些重要的信息，请询问，以便我可以详细说明，最后，欢迎任何想法/想法！

记住，我只需要估计秒的时间价值，所以我希望这会使它更容易实现，但我可能错了？

Answer 1

我只能猜测/建议一些技巧，但是如果你仅仅基于加速度计，你可能会得到一些严重的错误。

1. 似乎检测静止不动并不是重置速度，而是加速度(根据你的图表)所以这应该是一个简单的修复
2. ，如果我们正在谈论一辆汽车/其他类型的接触/摩擦的表面运动，你的静止可以通过表征噪声的运动/自传感器噪声
3. 卡尔曼参数可能是关闭
4. 运行多个内核和平均结果(也可以尝试粒子滤波)
5. 如果它不是在线应用你也可以尝试拟合偏移/漂移，并通过假设没有运动在恒速或其他方法，可以取代卡尔曼滤波器，这是为实时设计最好的estimation.
6. error似乎是一个对称的时间，只要运行它在两个方向(：
7. 你测量在512 Hz？也许你可以更好地为它建模

我可以继续下去，但是如果你提供数据和代码，事情会容易得多。

祝你好运，列夫