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      一、旋轉運動學

      1.1 線速度與角速度

      在這里插入圖片描述

      1.2 旋轉坐標系下的運動學

      在這里插入圖片描述
      在這里插入圖片描述補充:右擾動模型:

      \(R[w]_{X}=[R w]_{X} \cdot R\)
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述在旋轉坐標系下觀察,運動的物體(運動方向和旋轉軸不為同一個軸時)會受到科氏力的作用。

      二、IMU 測量模型及運動模型

      2.1 MEMS(Micro-electromechanical Systems微電子機械系統) 加速度計工作原理

      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
      加速度變化,引起質量塊位置的變化,引起電阻電容的變化。
      在這里插入圖片描述

      2.2 MEMS(Micro-electromechanical Systems微電子機械系統) 陀螺儀測量原理

      ? 陀螺儀主要用來測量物體的旋轉角速度,按測量原理分有振動陀螺,光纖陀螺等。
      ? 低端 MEMS 陀螺上一般采用振動陀螺原理,通過測量 Coriolis force(科氏力) 來間接得到角速度。
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述加速度計當然也會受到科氏力影響,但是因為加速度計的質量塊并不含有主動驅動的旋轉運動。因此,一般情況下ω->0, 在精度要求不高的情況下,科氏力對加速度的影響可以忽略不記。

      三、IMU 誤差模型

      3.1 誤差分類

      ? 加速度計和陀螺儀的誤差可以分為:確定性誤差隨機誤差
      ? 確定性誤差可以事先標定確定,包括: bias, scale ...
      ? 隨機誤差通常假設噪聲服從高斯分布,確定其方差大小,包括:高斯白噪聲, bias隨機游走...

      3.2 確定性誤差

      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述

      3.2.1 六面法標定加速度 bias 和 scale factor

      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述最小二乘原理可以參考我的另一篇博文:
      http://www.rzrgm.cn/long5683/p/12073813.html

      3.2.2 六面法標定陀螺儀 bias 和 scale factor

      和加速度計六面法類似,只是陀螺儀的真實值由高精度轉臺提供,這
      里的 6 面是指各個軸順時針和逆時針旋轉。

      3.2.3 溫度相關的參數標定

      在這里插入圖片描述

      3.3 隨機誤差

      在這里插入圖片描述

      3.3.1 隨機誤差的離散化

      實際上, IMU 傳感器獲取的數據為離散采樣,因此需要進行離散化
      1. 高斯白噪聲的離散化
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
      2. bias 隨機游走的離散化
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述更詳細的連續到離散的推導參見:
      John L Crassidis. “Sigma-point Kalman fltering for integrated GPS and inertial navigation”. In: IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 42.2 (2006), pp. 750–756.

      3.3.2 IMU 隨機誤差的標定

      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述詳細可參考:

      Allan Variance. “Noise Analysis for Gyroscopes”. In: Freescale Semiconductor Document Number: AN5087 Application Note Rev. 0 2 (2015)

      3.4 加速度計的誤差模型總結

      在這里插入圖片描述

      3.5 陀螺儀的誤差模型總結

      在這里插入圖片描述詳細內容參考:MA Shelley. “Monocular visual inertial odometry on a mobile device”. In: Master’s thesis, Institut für Informatik, TUMünchen, Germany (2014)

      四、運動模型(預積分模型)離散時間處理

      4.1 IMU 模型

      在這里插入圖片描述

      4.2 連續時間下 IMU 運動模型

      在這里插入圖片描述

      4.3 運動模型的離散積分——歐拉法

      在這里插入圖片描述\({\mathbf{q}}_{w b_{t+1}}={\mathbf{q}}_{w b_{t}}+\dot{\mathbf{q}}_{w b_{t}}\times\Delta t=\mathbf{q}_{w b_{t}} \otimes\left[\begin{array}{c}1 \\ 0\end{array}\right]+\mathbf{q}_{w b_{t}} \otimes\left[\begin{array}{c}0 \\ \frac{1}{2} \omega^{b_{t}}\end{array}\right]=\mathbf{q}_{w b_{k}} \otimes\left[\begin{array}{c} 1 \\ \frac{1}{2} \omega \delta t \end{array}\right]\)

      4.3 運動模型的離散積分——中值法

      在這里插入圖片描述

      4.4 李代數表示的運動模型

      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
      在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述
      在這里插入圖片描述
      太多了就不一一放上來了,重點看文檔《預積分總結與公式推導》

      參考鏈接

      http://www.rzrgm.cn/JingeTU/p/9048986.html // 部分公式推導錯誤
      http://paopaorobot.org/bbs/read.php?tid=181&fid=5

      posted on 2020-06-09 10:31  一抹煙霞  閱讀(5049)  評論(0)    收藏  舉報

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