Расчет траектории между двумя известными точками и ИДУ

Question

запрос:

Я хочу, чтобы оценить траекторию человека, носящего в ИДУ между точкой А и точкой Ь. Я знаю точное местоположение точек a и точки b в пространстве x, y, z и времени, которое человек должен пройти между точками.

Возможно ли восстановить траекторию перемещения человека из точки a в точку b с использованием данных из IMU и времени?

Answer 1

Этот вопрос слишком широк для SO. Вы можете написать кандидатскую диссертацию, ответив на это, и я знаю людей, которые имеют.

Однако, теоретически это возможно.

Однако, есть несколько вещей, которые вы будете иметь дело с:

• Вашей системой будет Дискретизирует время на каком-то уровне. В результате ваша оценка позиции будет негладкой. Увеличение частоты дискретизации является одним из способов решения этой проблемы, но это часто увеличивает шум измерения.

• Возможные пути не уникальны. Знание времени, которое требуется для перемещения из a-b, немного ограничивает информацию из IMU, но вы все еще остаетесь с бесконечным семейством возможных маршрутов между ними. Поскольку вы упоминаете, что вы рассматриваете человека, который находится между двумя точками с z-компонентами, возможно, вы можете ограничить маршрут, используя знания топографии и дорог?

• IMUs функции путем объединения ускорений в скорости и скорости в позиции. Если ускорения имеют ошибки измерения, и они всегда это делают, то ошибка в вашей оценке позиции будет расти с течением времени. Чем дольше вы запустите систему, тем больше результаты будут расходятся. Однако, если вы можете использовать дороги/топографию в качестве ограничения, вы можете перезапустить интеграцию из известных точек пространства; то есть, если вы можете обнаружить повороты на 90 градусов по уличной сетке, каждый поворот дает вам возможность связать интегратора с возможным начальным условием.

Учитывая вышеизложенное, возможно, самый важный вопрос, который вы должны задать себе, - это то, насколько вы допустили ошибку при восстановлении пути. Оценки с низкой погрешностью потребуют улучшения (то есть более дорогих) датчиков, более высоких частот выборки и интеграторов более высокого порядка.