Fuzja sensoryczna IMU metodą filtra Kalmana

W pracy przedstawiono metody pomiaru orientacji obiektu w przestrzeni. Na potrzeby określenia orientacji obiektu (attitude) estymowano lotnicze kąty Eulera RPY - Roll, Pitch, Yaw. Do pomiaru poszukiwanych wielkości wykorzystano mikroprocesorowy inercyjny układ pomiarowy (IMU). Dzięki fuzji sensorycznej zintegrowano dane pochodzące z fizycznie odseparowanych, niezależnych czujników IMU. W celu sprawdzenia poprawności fuzji sensorycznej zaimplementowano filtrację Kalmana w środowisku inżynierskim Matlab oraz na mikrokontrolerze a uzyskane wyniki pomiarów przedstawiono na przebiegach czasowych. W wyniku modelowania procesu pomiarowego oraz jego implementacji i filtracji w sterowniku cyfrowym uzyskano odfiltrowane przebiegi wielkości określających orientację obiektu w przestrzeni.

The article describes method of measurement of 6DOF object’s attitude. For the purposes of determining the object orientation (attitude) estimation of airline Euler angles Roll, Pitch, Yaw. There are three types of sensor using for this purpose: accelerometer, gyroscope and magnetometer. Working as a measurement system uses a microprocessor RAZR IMU 9-DOF. Three types of independent signals are connected using Kalman Filter Fusion developed on the basis of designated signal models and their dependencies in space state. The validity of the assumptions made by implementing the Kalman filter engineering environment of Matlab. The results of numerical experiments are presented in the form of time passes selected parameters that describe the orientation of the object. Designed filtration system is implemented in the electronic layout of the IMU and test research. As a result of the study was obtained from the sensor signals are filtered out. Registered time characteristics were presented in work.