Erhöht mehrere IMU die Genauigkeit?

Ich fange gerade erst mit IMUs an und möchte wirklich an meinem eigenen Flugcontroller arbeiten, aber eine Frage kommt mir immer wieder in den Sinn und ich kann nirgendwo eine Antwort finden, also bin ich hier.

Werden mehrere IMUs helfen, die Stabilität eines Quadrocopters zu verbessern? Das Mitteln der Werte aller mehreren IMUs sollte die Drift verringern, die eine Funktion der Zeit ist, aber ich habe keine Erfahrung mit IMUs und kann einfach nicht herausfinden, wie viel Fehlerkorrektur durch Hinzufügen einer zusätzlichen IMU erforderlich ist. Wird es nur additiv sein ? oder Exponential?

Diese Frage wurde auch auf der Seite Robotics Stack Exchange gepostet .

Eine einfache Mittelung verbessert es ein wenig (vorausgesetzt, beide Sensoren sind von vergleichbarer Qualität). Aber eine bessere Idee wäre, die Daten mit einem Kalman-Filter zu fusionieren (natürlich richtig entworfen).
Ja, aber das Hauptproblem ist, dass ich mir die Anzahl der IMUs im Vergleich zur Verbesserung der Genauigkeit nicht vorstellen kann, da ich noch nicht mit ihnen gearbeitet habe.
Das findet man besser empirisch.
Wenn Sie Zugriff auf die IEEE-Bibliothek haben, können Sie sich dieses Dokument ansehen: ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6214600 (oder es von anderen Quellen mit dem Namen „Combining Zahlreiche Uncorrelated MEMS Gyroscopes for Accuracy Verbesserung basierend auf einem optimalen Kalman-Filter")
Die Allen-Varianz in der IMU von AD mit einer IMU erreicht die gleiche Drift von 6 Grad / h wie 6 IMUs in diesem alten Forschungsbericht von 2012
Hätte viel aus diesem Papier gelernt, kann es sich aber nicht leisten.
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Antworten (2)

Ja, Sie können mehrere Sensoreinheiten verwenden, um die Daten zu verbessern, aber nur, wenn ihre Fehler – Verzerrungen, Skalierungsfaktoren, Rauschen usw. – unabhängig (nicht korreliert) sind. In diesem Fall können Sie davon ausgehen, dass der RMS-Fehler proportional zur Quadratwurzel der Anzahl der verwendeten Einheiten abnimmt. Wenn Sie beispielsweise vier Einheiten haben, werden die zufälligen Fehler ungefähr halbiert.

dies vernachlässigt Gleichtaktfehler, die sich nicht mitteln.
@TonyStewart.EEsince'75: Welchen Teil von "nur wenn ... unabhängig/unkorreliert" finden Sie verwirrend?
.. der Teil, der korrelierte CM-Fehler vernachlässigt, die unmöglich zu nullen sind.
@TonyStewart.EEsince'75: Also, was ist Ihr eigentlicher Punkt?
Ältere, schlechtere Technologien wie Eugenes Artikel profitieren von der Mittelung mit IMUs, die mehr Rauschen als DC-Fehler aufweisen, in gleichem Maße wie der jüngste Artikel von AD in meiner Antwort ohne Verweise auf mehrere IMUs, aber mit verbesserter Rausch-, Kalibrierungs- und Allen-Varianz-Mittelung auf einer IMU. .. Mehrere IMUs können ihre Ergebnisse nicht verbessern, da der Restdrift-DC-Fehler integriert ist. Haben Sie unter Verwendung von Redundanz Referenzen mit mehr als 6 Grad/h bereitgestellt?
Da Sie Ihre Argumentation nicht einmal so stützen können, wie ich sie zu der obigen Frage habe, würde ich jedem Betroffenen vorschlagen, Daves Antwort als nicht relevant für die aktuelle Technologie von AD zu ignorieren.
Sollte ich für eine optimale Fehlerreduzierung IMUs desselben oder eines anderen Herstellers verwenden?
Im Allgemeinen möchten Sie eine Reihe identischer Sensoren verwenden. Die Mathematik funktioniert am besten, wenn die Sensoren ähnliche Fehlerstatistiken haben, und das Replizieren eines einzelnen Schnittstellendesigns ist einfacher als mehrere einzigartige Schnittstellen zu haben.

Eine IMU ist eine einzelne Einheit im Elektronikmodul, die Winkelgeschwindigkeits- und Linearbeschleunigungsdaten sammelt, die an den Hauptprozessor gesendet werden. Ein IMU-Gehäuse enthält zwei separate Sensoren.

Der erste Sensor ist die Beschleunigungsmesser-Triade. Es erzeugt drei analoge Signale, die die Beschleunigungen entlang jeder seiner Achsen beschreiben, die von dem Fahrzeug erzeugt werden und auf es einwirken. Aufgrund des Triebwerkssystems und physikalischer Einschränkungen wird die signifikanteste dieser erfassten Beschleunigungen durch die Schwerkraft verursacht.

Der zweite Sensor ist die Winkelgeschwindigkeitssensortriade. Es gibt auch drei analoge Signale aus. Diese Signale beschreiben die Winkelgeschwindigkeit des Fahrzeugs um jede der Sensorachsen. Obwohl sich die IMU nicht im Fahrzeugschwerpunkt befindet, werden die Winkelgeschwindigkeitsmessungen nicht durch Linear- oder Winkelbeschleunigungen beeinflusst.

Die Daten von diesen Sensoren werden von der IMU gesammelt und an einen Hauptprozessor zurückgegeben.

Da die Position ein Integral der Geschwindigkeit und ein Doppelintegral der Beschleunigung ist, akkumulieren winzige Offsetspannungen nach der Kalibrierung immer noch relative Positionsbereichs- oder Koordinatenfehler.

Ohne GPS oder visuelles Feedback können die Flugzeit und integrierte Fehler nicht eliminiert werden. Die Kalibrierung ist entscheidend für längere Flüge und akzeptable Positionsfehler, um "nach Hause" zu kommen.

Somit verringert die Mittelung mehrerer IMUs den Fehler nur um rms (n) oder nicht viel. (bester Fall unter der Annahme zufälliger Offsets)

"Die Allan-Varianzkurven bieten ein Werkzeug zum Verständnis des Kompromisses zwischen Wiederholbarkeit (Rauschen) und Mittelungszeit.". Siehe http://www.analog.com/media/en/analog-dialog/volume-49/number-2/articles/mems-imu-gyroscope-alignment.pdf

Dies ist eine Einführung in IMUs. Keine Antwort auf die Frage.
Die Antwort ist offensichtlich, NEIN, die Details erklären warum
Die Antwort ist eigentlich JA. Kommerzielle High-End-MEMS-Geräte von Anbietern wie Analog Devices verwenden diese Technik, um das Messrauschen zu reduzieren.
ja rms(n) ist möglich, da wir uns zufällig darauf einigen!! aber nicht, wenn sie alle einen thermischen Offset erfahren. und mehr $$
(-1) Für diejenigen, die es nicht verstehen können, ist keine bessere Erklärung möglich, außer analoge Geräte, auf die in meiner Antwort verwiesen wird. Dave bitte Referenz anzeigen.