2-Achsen Kalman Filter mit Sparkfun IMU 5 und Java 3D

In dem Video ist meine neue Sensorplatine mit der Sparkfun IMU 5 zu sehen.
Links ist das Ergebnis des Kalman-Filters dargestellt , rechts die Rohdaten des Beschleunigungssensors.
Die Sensordaten werden in einem ATmega168 bearbeitet und über die serielle Schnittstelle an das Java Programm geleitet.
Wichtig hierbei: Schnelle Anpassung bei Lageänderung + geringer Fehler beim Schütteln.
Dieser Sensor soll ein dynamisches Laufen unserer humanoiden Roboter (WF Wolves) ermöglichen.

Category:

Science & Technology

Tags:

• Achsen
• Kalman
• Filter
• Sparkfun
• IMU
• Java
• 3D
• WF
• Wolves
• RoboCup

[neogenesisX2]

Hi,

die Sparkfun IMU 5 besteht aus dem IDG300 (2-Achsen-Gyroskope) und den ADXL330 (3-Achsen Beschleunigung). Die werden über Kalman zusammengerechnet. Billiger wirds nur mit dem Sensor aus dem Walkera UFO 4 oder 5. Gibts auch einzeld zu kaufen... ca 30-40 Euro

[momoo8080]

Ich habe einen Kalman Filter implementiert, um den Roll und Pitch Winkel zu schätzen. Es gibt aber zu viel Beschleunigungsrausch, das ich mit dem R oder Q nicht richtig entfernen konnte. Einen s.g. adaptiven Kalman Filter hab ich auch implementiert aber mit schlechter Konvergenz.. Hast du bitte eine Idee, wie man das Rausch wegen dem Accelerometer entfernen kann??

[amrosik]

ok, mal ne frage. aus welchen einzelnteilen besteht der imu, kann man ihn auch selber aus den einzelnen sensoren günstig zusammenbasteln? und dann noch eine frage zur filtersoftware, welche vergleichswerte benutzt du neben den werten des beschleunigungssensors um eine 'glatte' bewegungs zu erzeugen?