Main Content

Esta página se ha traducido mediante traducción automática. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

tunernoise

Estructura de ruido del filtro de fusión.

Desde R2020b

contraer todo en la página

Sintaxis

noiseStruct = tunernoise(filterName)
noiseStruct = tunernoise(filter)

Descripción

ejemplo

noiseStruct = tunernoise(filterName) devuelve la estructura de ruido de medición para el filtro con el nombre especificado por la entrada filterName .

ejemplo

noiseStruct = tunernoise(filter) devuelve la estructura de ruido de medición para el objeto de filtro.

Ejemplos

contraer todo

Abrir script en vivo

Obtenga la estructura de ruido de medición del objeto insfilterAsync .

noiseStruct = tunernoise('insfilterAsync')
noiseStruct = struct with fields:
    AccelerometerNoise: 1
        GyroscopeNoise: 1
     MagnetometerNoise: 1
      GPSPositionNoise: 1
      GPSVelocityNoise: 1
Abrir script en vivo

Cargue los datos registrados del sensor y los datos ground-truth.

load('insfilterAsyncTuneData.mat');

Cree cronogramas para los datos de los sensores y los datos de verdad.

sensorData = timetable(Accelerometer, Gyroscope, ...
    Magnetometer, GPSPosition, GPSVelocity, 'SampleRate', 100);
groundTruth = timetable(Orientation, Position, ...
    'SampleRate', 100);

Cree un objeto de filtro insfilterAsync que tenga algunas propiedades de ruido.

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

Cree un objeto de configuración de ajustador para el filtro. Establezca el máximo de iteraciones en dos. Además, establezca los parámetros ajustables como propiedades no especificadas.

config = tunerconfig('insfilterAsync','MaxIterations',8);
config.TunableParameters = setdiff(config.TunableParameters, ...
    {'GeomagneticVectorNoise', 'AccelerometerBiasNoise', ...
    'GyroscopeBiasNoise', 'MagnetometerBiasNoise'});
config.TunableParameters
ans = 1×10 string
    "AccelerationNoise"    "AccelerometerNoise"    "AngularVelocityNoise"    "GPSPositionNoise"    "GPSVelocityNoise"    "GyroscopeNoise"    "MagnetometerNoise"    "PositionNoise"    "QuaternionNoise"    "VelocityNoise"

Utilice la función de ruido del ajustador para obtener un conjunto de ruidos iniciales del sensor utilizados en el filtro.

measNoise = tunernoise('insfilterAsync')
measNoise = struct with fields:
    AccelerometerNoise: 1
        GyroscopeNoise: 1
     MagnetometerNoise: 1
      GPSPositionNoise: 1
      GPSVelocityNoise: 1

Ajusteel filtro y obtenga los parámetros ajustados.

tunedParams = tune(filter,measNoise,sensorData,groundTruth,config);
    Iteration    Parameter               Metric
    _________    _________               ______
    1            AccelerationNoise       2.1345
    1            AccelerometerNoise      2.1264
    1            AngularVelocityNoise    1.9659
    1            GPSPositionNoise        1.9341
    1            GPSVelocityNoise        1.8420
    1            GyroscopeNoise          1.7589
    1            MagnetometerNoise       1.7362
    1            PositionNoise           1.7362
    1            QuaternionNoise         1.7218
    1            VelocityNoise           1.7218
    2            AccelerationNoise       1.7190
    2            AccelerometerNoise      1.7170
    2            AngularVelocityNoise    1.6045
    2            GPSPositionNoise        1.5948
    2            GPSVelocityNoise        1.5323
    2            GyroscopeNoise          1.4803
    2            MagnetometerNoise       1.4703
    2            PositionNoise           1.4703
    2            QuaternionNoise         1.4632
    2            VelocityNoise           1.4632
    3            AccelerationNoise       1.4596
    3            AccelerometerNoise      1.4548
    3            AngularVelocityNoise    1.3923
    3            GPSPositionNoise        1.3810
    3            GPSVelocityNoise        1.3322
    3            GyroscopeNoise          1.2998
    3            MagnetometerNoise       1.2976
    3            PositionNoise           1.2976
    3            QuaternionNoise         1.2943
    3            VelocityNoise           1.2943
    4            AccelerationNoise       1.2906
    4            AccelerometerNoise      1.2836
    4            AngularVelocityNoise    1.2491
    4            GPSPositionNoise        1.2258
    4            GPSVelocityNoise        1.1880
    4            GyroscopeNoise          1.1701
    4            MagnetometerNoise       1.1698
    4            PositionNoise           1.1698
    4            QuaternionNoise         1.1688
    4            VelocityNoise           1.1688
    5            AccelerationNoise       1.1650
    5            AccelerometerNoise      1.1569
    5            AngularVelocityNoise    1.1454
    5            GPSPositionNoise        1.1100
    5            GPSVelocityNoise        1.0778
    5            GyroscopeNoise          1.0709
    5            MagnetometerNoise       1.0675
    5            PositionNoise           1.0675
    5            QuaternionNoise         1.0669
    5            VelocityNoise           1.0669
    6            AccelerationNoise       1.0634
    6            AccelerometerNoise      1.0549
    6            AngularVelocityNoise    1.0549
    6            GPSPositionNoise        1.0180
    6            GPSVelocityNoise        0.9866
    6            GyroscopeNoise          0.9810
    6            MagnetometerNoise       0.9775
    6            PositionNoise           0.9775
    6            QuaternionNoise         0.9768
    6            VelocityNoise           0.9768
    7            AccelerationNoise       0.9735
    7            AccelerometerNoise      0.9652
    7            AngularVelocityNoise    0.9652
    7            GPSPositionNoise        0.9283
    7            GPSVelocityNoise        0.8997
    7            GyroscopeNoise          0.8947
    7            MagnetometerNoise       0.8920
    7            PositionNoise           0.8920
    7            QuaternionNoise         0.8912
    7            VelocityNoise           0.8912
    8            AccelerationNoise       0.8885
    8            AccelerometerNoise      0.8811
    8            AngularVelocityNoise    0.8807
    8            GPSPositionNoise        0.8479
    8            GPSVelocityNoise        0.8238
    8            GyroscopeNoise          0.8165
    8            MagnetometerNoise       0.8165
    8            PositionNoise           0.8165
    8            QuaternionNoise         0.8159
    8            VelocityNoise           0.8159

Fusione los datos del sensor utilizando el filtro ajustado.

dt = seconds(diff(groundTruth.Time));
N = size(sensorData,1);
qEst = quaternion.zeros(N,1);
posEst = zeros(N,3);
% Iterate the filter for prediction and correction using sensor data.
for ii=1:N
    if ii ~= 1
        predict(filter, dt(ii-1));
    end
    if all(~isnan(Accelerometer(ii,:)))
        fuseaccel(filter,Accelerometer(ii,:), ...
            tunedParams.AccelerometerNoise);
    end
    if all(~isnan(Gyroscope(ii,:)))
        fusegyro(filter, Gyroscope(ii,:), ...
            tunedParams.GyroscopeNoise);
    end
    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
    [posEst(ii,:), qEst(ii,:)] = pose(filter);
end

Calcule los errores RMS. 

orientationError = rad2deg(dist(qEst, Orientation));
rmsorientationError = sqrt(mean(orientationError.^2))
rmsorientationError = 2.7801

positionError = sqrt(sum((posEst - Position).^2, 2));
rmspositionError = sqrt(mean( positionError.^2))
rmspositionError = 0.5966

Visualizar los resultados

figure();
t = (0:N-1)./ groundTruth.Properties.SampleRate;
subplot(2,1,1)
plot(t, positionError, 'b');
title("Tuned insfilterAsync" + newline + "Euclidean Distance Position Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position Error (meters)')
subplot(2,1,2)
plot(t, orientationError, 'b');
title("Orientation Error")
xlabel('Time (s)');
ylabel('Orientation Error (degrees)');

Argumentos de entrada

contraer todo

Nombre del filtro de fusión, especificado como uno de estos:

  • 'ahrs10filter'

  • 'insfilterAsync'

  • 'insfilterMARG'

  • 'insfitlerErrorState'

  • 'insfilterNonholonomic'

Filtro de fusión, especificado como uno de estos objetos de filtro de fusión:

.

Argumentos de salida

contraer todo

Estructura de ruido de medición, devuelta como estructura. Los campos exactos de la estructura dependen del objeto de filtro.

Por ejemplo, la estructura contiene estos campos para el objeto insfilterAsync .

CampoDescripción (predeterminado)
AccelerometerNoiseVarianza del ruido del acelerómetro, especificada como un escalar en (m2/s) 21
GyroscopeNoiseVariación del ruido del giroscopio, especificada como un escalar en (rad/s) 21
MagnetometerNoiseVarianza del ruido del magnetómetro, especificada como escalar en (μT) 2.1
GPSPositionNoiseVariación del ruido de posición GPS, especificada como escalar en m21
GPSVelocityNoiseDesviación estándar del ruido de la velocidad del GPS, especificada como un escalar en (m/s) 21

Para utilizar esta estructura con una función tune , cambie los valores del ruido a valores adecuados como estimaciones iniciales para ajustar el ruido. Cuando la función ajusta el ruido de medición, ajusta todos los elementos de cada campo juntos. Por ejemplo, si AccelerometerNoise se especifica como diag([1 0.1 1]), entonces la función de ajuste varía AccelerometerNoise como el producto de un escalar y el original diag([1 0.1 1]).

Historial de versiones

Introducido en R2020b