TODOPIC

Microcontroladores PIC => * PROYECTOS * => Mensaje iniciado por: gave en 04 de Octubre de 2010, 17:22:34

Título: Air mouse giroscopio + acelerometro
Publicado por: gave en 04 de Octubre de 2010, 17:22:34
hola a todos , estoy realizando un proyecto que consiste en un air mouse usando como sensores un acelerometro y un giroscopio , hasta ahora habia utilizado solo el acelerometro haciendo un doble integral de forma numerica , previa calibracion del acelerometro para conseguir la posición , aunque el resultado que he obtenido me permite manejar el puntero más o menos aceptablemente , he querido añadir un girosocopio para obtener un mejor movimento , la cuestion es que aunque estado leyendo sobre sensoeres inerciales , navegacion invercial , funsion sensorial , filtro de kalman... , no tengo muy claro como convinar los datos del acelerometro y el giroscopios para tener una mejor captura de moviento.

así que habro este hilo para que todo aquel que tenga cierta  idea sobre el tema y quiera aportar algo lo haga , que seguramente no solo me servira a mi.

en mi opinión , creo que la forma de convinar los datos pasa por usar el filtro de kalman , pero la verdad que entre tanta matecaticas y modelos dinamicos , personalmente me pierdo.

Título: Re: Air mouse giroscopio + acelerometro
Publicado por: gera en 04 de Octubre de 2010, 21:13:50
Yo utilice filtros complementarios y de kalman para medir rotacion, pero no movimiento en linea recta.
Supongo que podrias medir el movimiento rectilineo con el acelerometro y restarle el movimiento angular del gyro. Asi no mete ruido a la medicion cuando inclinas el mouse.
saludos!!
Título: Re: Air mouse giroscopio + acelerometro
Publicado por: Jlopez en 05 de Octubre de 2010, 07:54:20
Buenas, yo también estoy con el mismo problema que tu. He abierto un tema al respecto, aunque el mio es un poco más orientado a la navegación, creo que nos podremos hechar una mano mutuamente.

El hilo es "Diseño y construccion de un Sistema de navegación inercial".

Información sobre el filtro Kalman (http://www.tdr.cesca.es/TESIS_UC/AVAILABLE/TDR-0718106-134808/) En esta página al final, en el tema 3 (pag 36 a 54) se explica muy bien el filtro de Kalman. Aunque creo que ahi solo emplea una entrada o variable, para entenderlo está bastante bien.

Aqui otro enlace bastante interesante: Link (http://www.interempresas.net/MetalMecanica/Articulos/8346-Nuevos-metodos-para-la-estimacion-de-las-variables-mecanicas-de-un-modo-optimo.html)

1Saludo!!