陀螺漂移在手机上

Question

很多帖子谈论陀螺漂移问题.有些人说陀螺仪阅读有漂移,但也有人说整合有漂移.

1. 原始陀螺仪读数有漂移[link].
2. 积分有漂移[link](Answer1).

所以,我进行了一次实验.接下来的两个数字就是我得到的.下图显示陀螺仪读数根本没有漂移,但有偏移.由于偏移,整合是可怕的.所以似乎整合就是漂移,是吗？

下图显示,当偏移减小时,积分根本不会漂移.

另外,我进行了另一个实验.首先,我将手机固定在桌面上大约10秒钟.然后将其旋转到左侧然后恢复到后面.然后正确和返回.下图很好地说明了角度.我使用的只是减少偏移然后进行整合.

所以,我最大的问题是,偏移是陀螺漂移(积分漂移)的本质吗？在这种情况下,可以使用互补滤波器或卡尔曼滤波器来消除陀螺漂移吗？

任何帮助表示赞赏.

Answer 1

如果陀螺仪读数有"漂移",则称为偏置而不是漂移.

漂移归因于积分,即使偏差恰好为零也会发生漂移.漂移是因为您通过积分累积读数的白噪声.

对于漂移消除,我强烈推荐Direction Cosine Matrix IMU:理论手稿,我已经基于它实现了Shimmer 2设备的传感器融合.

(编辑:该文档来自MatrixPilot项目,该项目已移至Github,可以在维基的下载部分找到.)

如果您坚持使用卡尔曼滤波器,请参阅/sf/ask/383521701/.

为什么要实现自己的传感器融合算法？

Android(SensorManager under Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR)和iPhone(Core Motion)都提供了自己的功能.