IMU校正以及姿态融合
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缘起
有缘在简极科技兼职两年。接触了IMU,我去的时候那家公司还是一个要把IMU放进足球的公司,祝愿简极越来越好。IMU校正算法大概是接触传感器三个月做出来的,博客IMU加速度、磁力计校正--椭球拟合的内容,那时只是把校准问题当作椭球拟合问题。融合算法大概是接触IMU一年做出来的,中途学习了kalman滤波。在安卓上的实时算法一年半完成,视频。
IMUCalibration-Gesture换了一个更好的校正算法,滤波算法不变。愿和大家一起学习并讨论。有些朋友邮件上问我问题,真的给我很大的鼓励。
校正
这边有一篇讲IMU误差的很好的博客,直接引用了,IMU误差模型和校准。也是在《A Robust and Easy to implement method for imu calibration without External Equipments》框架下解释误差的。
图源于IMU误差模型和校准。
加速度
参照ICRA2014论文:《A Robust and Easy to implement method for imu calibration without External Equipments》
说明
摘数据的部分我没有按照ICRA2014的算法写,而是自己写了FindFixData这样一个函数。ICRA2014的摘数据的算法我也拿matlab写了一遍,算方差实在是太花时间了(可能我的那个算法需要优化),FindFixData算法轻便一些,就是要人为的设置参数,ICRA2014不需要人为设置参数。摘出的稳定数据校正角速度参数和磁力计参数,摘出的运动的数据用来校正角速度传感器。
角速度
参照ICRA2014论文:《A Robust and Easy to implement method for im calibration without External Equipments》
磁力计
算法1:mag2acc_matrix,假设重力与磁向量的夹角不变。
算法2:Cal_mag4acc_frame,利用不同姿态下传感器感受的磁通向量的变化与姿态变化的相关性,计算参数。
说明
算法中的校正传感器为MPU9250,这个传感器的加速度坐标系与磁力计坐标系的z轴反向。在校正时,把变换矩阵的位置设为-1,如果其他传感器z轴相同,设为1.
MPU9250
其他,是1还是-1,这个要看传感器资料了 。
参数
姿态
Mahony filter
参考 《Nonlinear Complementery Filters on the Special Orthogonal Group》
受启发于 http://blog.****.net/luoshi006/article/details/51513580
EKF
参考 《A Double-Stage Kalman Filter for Orientation Tracking with an Integrated Processor in 9-D IMU》
High Low pass
Gyro进行高通滤波器,Accelerate & Magnetic进行低通滤波。
滤波结果
最后一帧姿态
开源代码
具体请参考github开源代码:IMUCalibration-Gesture.
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