IMU sensor fusion в реальном времени с малой задержкой для точных систем позиционирования в помещениях

Если можете использовать постобработку IMU sensor fusion – используйте её. Она всегда будет точнее и надёжнее, чем IMU sensor fusion в реальном времени:

• При постобработке можно учесть больше данных, потому что их доступно больше – вы накапливаете их долго, а затем используете – выше достоверность и устойчивость к скачкам из-за перекрытий, шума или других помех
• Больше учитываемых данных – выше точность, выше достоверность и выше устойчивость

При IMU sensor fusion в реальном времени у вас просто нет привилегии иметь больше данных. Чтобы накопить больше данных, нужно больше времени. Больше времени = выше задержка. Выше задержка – это постобработка IMU sensor fusion. Работает блестяще, но позже.

При IMU sensor fusion в реальном времени с малой задержкой у вас есть:

• Исторические ультразвуковые данные о положении. Типичная частота обновления 4-20 Гц, т.е. средняя задержка относительно последнего ультразвукового обновления положения = 1/(частота обновления) = 1/20.. 1/4 с = 50 … 250 мс, что приемлемо для большинства реальных промышленных применений. Однако если использовать только исторические данные, IMU не нужен – можно положиться на гораздо более простой и часто более надёжный подход на основе экстраполяции, который прекрасно работает для некоторых типов мобильных объектов, но только для некоторых
• У вас есть последнее ультразвуковое обновление положения. Это здорово, но никаким данным нельзя доверять на 100 %. При этом у вас пока недостаточно информации – пока! – чтобы проверить, было ли внезапное изменение положения, измеренного ультразвуком, реальным (например, потому что наш мобильный объект ударило чем-то сильным и тяжёлым) или это был просто скачок из-за шума или перекрытия. Но вы не можете быть уверены, потому что у вас нет дополнительных данных для проверки. Когда они появляются, использовать их уже поздно, так как есть новые данные, а старые просто устарели – нужно постоянно спешить вперёд. Так что да, мы используем их – косвенно – для коррекции правил, допущений, весов, но с их помощью нельзя проверить данные сейчас, потому что этих проверочных данных сейчас у нас быть не может
• Необработанные данные IMU. Это очень помогает: если вы думаете, что произошло внезапное изменение положения, то это означает и внезапное изменение скорости, т.е. большое ускорение, и IMU легко может обнаружить, что на самом деле скачка не было. Это решает часть проблем … – ладно, это был фантом/скачок/перекрытие или что-то в этом роде. IMU показывает, например, отсутствие резкого ускорения, которое объяснило бы скачок положения. Значит, мы можем исключить, что измеренное по ультразвуку положение верно. Оно неверно. Но какое же верно? – это сложный вопрос. Здесь и начинаются трудности. Что делать с необработанными данными IMU, чтобы рассчитать положение на основе IMU? … – тривиальное двойное интегрирование ускорения? – так просто?! – не совсем: идеально перпендикулярный чип IMU, лежащий на поверхности, покажет весьма заметное ускорение по X, Y – прочитайте необработанные данные и измерьте, потому что идеальных чипов не бывает. Калибровка? – помогает и рекомендуется. Она очень полезна. Но с учётом того, что двойное интегрирование даёт ошибку, растущую пропорционально квадрату времени, выигрыш от лучшей калибровки буквально недолговечен. Вместо 1/4 секунды вы можете держаться в пределах точности ±2 см в течение 1, 2, 5 секунд! Но на этом всё. После этого времени неисключённая ошибка интегрирования начнёт преобладать, и нужен недрейфующий источник данных, чтобы компенсировать дрейф: оптическое позиционирование, UWB, одометрия, ультразвуковая система позиционирования Marvelmind или, лучше, их комбинация. Это и есть настоящий sensor fusion. И именно это мы делаем, добавляя алгоритмы самопроверки и самоверификации, которыми управляет единая мантра: ни одному из отдельных источников нельзя доверять. Но при эффективном объединении они становятся очень достоверным, очень надёжным и очень точным источником данных о положении в помещениях