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ドリフト三昧

今日はジャイロのドリフト補正について考える.
加速度センサで姿勢角を補正できる能力には限界が見えてきたためだ.
並進加速度と姿勢回転が合わさった動作が長時間続く場合はジャイロの積分に頼らざるを得ない.
しかし,素のMEMSジャイロの積分精度は惨憺たるものなのである.
なんとかドリフトの傾向と対策を掴まなければ.

静止状態に置いたジャイロの100sec間でのドリフトを何回か取ってみる.
姿勢を変えて5回測定したデータが下記.


このように速度で見ると似た傾向にはなっているが,積分値はやるたびにずいぶんばらついていて再現性に乏しいことがわかる.

次に姿勢のドリフト傾向に関数を当てはめてみる.
一般的なドリフトモデルでは
W_bias=exp(-1/a*t)+noise
のように指数関数となるらしい.

しかし,Ecxelでexp()関数をフィッティングしてみてもイマイチ重ならない.
速度のドリフト傾向を見ると指数関数というよりは何となく直線っぽく見える.そこで姿勢角に2次関数を当てはめてみたらなぜかいい感じで重なった.

このセンサの角速度ドリフトはほぼ直線的に進行し,姿勢ではその積分で2次関数で増大するみたいだ.
本に載っていた通りにならないが,たぶん温度ドリフトやほかのいろんなドリフトが一緒に混じっているせいだろう.

ドリフトに再現性がない以上,毎回使う前に原点出しをしなければならない.
ここではアラン分散が最も小さかった10sec程度で原点だし+ドリフト傾向の推定をやってみる.
10secで平均を取ってゼロ点にするのと,この間のデータを当てはめた二次関数でその後のドリフトを予測し,姿勢角から引いて補正する.
しかし,これがまったくダメ.最初の10秒だけなんか挙動が違うみたいで,まったく発散してしまったり,逆に補正値が小さ過ぎたり.
こんな間違った係数による補正は入れないほうがまだマシというものである!
ドリフトカーブは,なにか意志を持って変動しているような気さえする.

行き詰まったので,もう少し特許や論文なんかを漁ってアイデアを探してみたい.
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もやね

Author:もやね
長野県在住の会社員(メカニカル・エンジニア).
ロボットは完全な趣味としてやってます.
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