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