V. SENSOR FUSIONThe application’s s

V. SENSOR FUSION

The application’s sensor fusion relies on quaternion linear interpolation to combine the gyroscope, accelerometer and magnetometer data. Gyroscopes suffer from drift but produce noise-free data at high frequencies. Accelerometers and mag- netometers can be combined to produce a rough approximation of rotation. The resulting signal contains no noticeable drift but oscillates in excess of one degree per frame of motion. The three sensors can be fused so that the accelerometer and magnetometer are used by the gyroscope as a reference point to cancel drift. The entire motion processing can be divided in three separate stages: data preparation, drift cancellation and post-processing.


A. Data Preparation

The first step of the preparation stage is to combine the accelerometer and magnetometer readings using the Android native API. The result is a quaternion representing a rough approximation of the device’s orientation. Its rotation contains noise that can be attenuated by applying a low-pass filter. A set of transformations is applied so that the data matches the
3D engine’s orthogonal configuration.
The second step is to gather the gyroscope data and compute its world space rotation. The gyroscope outputs three angular speeds corresponding to azimuth, pitch and roll. Angular speeds are converted into rotation increments when multiplied by the time step. The time step is the time interval between two consecutive samplings. A summation of the rotation increments produces a world space rotation. The two rotations are converted from Euler to quaternions to avoid gimbal lock and for performance reasons (quaternion multiplications are much faster to compute than trigonometry).


B. Drift Cancellation
In this context, drift is the difference between the gyroscope’s rotation and the combined accelerome- ter/magnetometer rotation. The two streams of data are compared to determine a drift coefficient that is represented by a percentage ratio. Controlled drift is induced so that the gyroscope rotation gradually matches the accelerometer/magnetometer rotation. This process is achieved using quaternion linear interpolation and the drift coefficient. The fused rotation will replace the gyroscope’s accumulated rotation before the next frame of motion is computed. The result contains some unwanted noise that can be masked using filters. A popular alternative to this solution is the Kalman filter [14].

C. Post-Processing
Once drift cancellation is complete, the data is subject to cleaning and smoothing. Occasionally, some of the quaternions are miscalculated due to sensor or software inaccuracies. The cleaning filter traverses the recording to compare every frame of motion against its predecessors. A frame is deemed inaccurate if it exceeds the filter’s threshold. All inaccuracies are discarded and substituted for new interpolated values. The cleaning is followed by smoothing where a Gaussian mask is applied to every frame of motion to filter out any remaining noise. The user can adjust or disable the amount of smoothing depending on the task in hand. For example, a fluent motion may be desired for an animation while raw data may be preferred for scientific studies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

V. ฟิวชั่นเซ็นเซอร์

ฟิวชั่นเซ็นเซอร์แอพลิเคชันใช้ควอเทอร์เนียนสอดแทรกเชิงเส้นการรวมข้อมูลที่ไจโรสโคป ตรวจ และ magnetometer นั้น Gyroscopes ประสบดริฟท์ แต่ผลิตปราศจากข้อมูลที่ความถี่สูง สามารถรวมหัวและมัก netometers ในการผลิตประมาณการคร่าว ๆ ของการหมุน สัญญาณผลลัพธ์ประกอบด้วยดริฟท์ไม่ชัด แต่ oscillates เกินกว่าระดับหนึ่งต่อกรอบการเคลื่อนไหว สามารถจะ fused เซ็นเซอร์สามให้ตรวจและ magnetometer จะใช้ไจโรสโคปที่เป็นจุดอ้างอิงยกเลิกดริฟท์ สามารถแบ่งการประมวลผลการเคลื่อนไหวทั้งหมดในสามขั้นตอนแยกต่างหาก: เตรียมข้อมูล ยกเลิกดริฟท์ และลงรายการบัญชี-ประมวลผลด้วย


A. ข้อมูลเตรียม

ขั้นตอนแรกของขั้นตอนการเตรียมจะรวมการอ่านตรวจและ magnetometer ใช้ API เป็น Android ควอเทอร์เนียนมีประมาณคร่าว ๆ ของการวางแนวของอุปกรณ์แสดงผลได้ การหมุนประกอบด้วยเสียงที่สามารถได้ไฟฟ้าเคร... โดยใช้ตัวกรองผ่านต่ำ ชุดแปลงใช้เพื่อให้ตรงกับข้อมูล
โปรแกรม 3D orthogonal ตั้งค่าคอนฟิกการ
สองขั้นตอนคือการ รวบรวมข้อมูลที่ไจโรสโคป และคำนวณการหมุนพื้นที่ของโลก ไจโรสโคปแสดงผลเร็วแองกูลาร์สามที่สอดคล้องกับ azimuth, pitch และม้วน ความเร็วในการแองกูลาร์จะถูกแปลงเป็นหมุนขึ้นเมื่อคูณขั้นเวลา ขั้นตอนเวลาคือ ช่วงเวลาระหว่าง samplings สองติดต่อกัน ผลรวมของส่วนเพิ่มการหมุนทำให้เกิดการหมุนเวียนพื้นที่โลก หมุนเวียน 2 แปลงจากออยเลอร์ quaternions เพื่อหลีกเลี่ยงการล็อก gimbal และ สำหรับเหตุผลด้านประสิทธิภาพ (multiplications ควอเทอร์เนียนเป็นเร็วกว่ามากโดยการคำนวณตรีโกณมิติ)


ยกเลิกดริฟท์ B.
ในบริบทนี้ ดริฟท์เป็นความแตกต่างระหว่างการหมุนของไจโรสโคปและหมุน accelerome-เธอ/magnetometer รวม กระแสข้อมูลสองข้อมูลมีการเปรียบเทียบเพื่อกำหนดสัมประสิทธิ์ดริฟท์ที่แสดง ด้วยอัตราเปอร์เซ็นต์ ดริฟท์ควบคุมจะเกิดเพื่อให้การหมุนของไจโรสโคปตรงค่อย ๆ หมุน ตรวจ/magnetometer กระบวนการนี้สามารถทำได้โดยใช้ควอเทอร์เนียนสอดแทรกเชิงเส้นและสัมประสิทธิ์ดริฟท์ การหมุนหลอมจะแทนของไจโรสโคปสะสมหมุนก่อนคำนวณเฟรมถัดไปของการเคลื่อนไหว ผลประกอบด้วยบางเสียงที่ไม่พึงประสงค์ที่สามารถสวมหน้ากากโดยใช้ตัวกรอง กรอง Kalman [14] เป็นทางเลือกนิยมการแก้ไขปัญหานี้

C. หลังประมวลผล
เมื่อยกเลิกดริฟท์เสร็จสมบูรณ์ ข้อมูลถูกทำความสะอาด และปรับให้เรียบ บางครั้ง บาง quaternions มี miscalculated เนื่องจากผิดพลาดเซ็นเซอร์หรือซอฟต์แวร์ใด ๆ ตัวทำความสะอาด traverses บันทึกการเปรียบเทียบทุกเฟรมเคลื่อนไหวกับรุ่นก่อนของ เฟรมจะถือว่าไม่ถูกต้องถ้ามันเกินขีดจำกัดของตัวกรอง ผิดพลาดใด ๆ ที่ทั้งหมดถูกยกเลิก และแทนค่าการสใหม่ ทำความสะอาดตาม ด้วยการปรับให้เรียบที่ใช้รูปแบบ Gaussian กับทุกเฟรมเคลื่อนไหวเพื่อกรองเสียงที่เหลือ ผู้ใช้สามารถปรับปรุง หรือปิดยอดราบเรียบขึ้นอยู่กับงานในมือ ตัวอย่าง เคลื่อนไหวอย่างคล่องแคล่วอาจต้องการภาพเคลื่อนไหวในขณะที่ข้อมูลดิบอาจจะต้องการสำหรับการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

V. เซ็นเซอร์ฟิวชั่นฟิวชั่นเซ็นเซอร์ของโปรแกรมประยุกต์อาศัย quaternion เชิงเส้นการแก้ไขที่จะรวมวัดการหมุนวน accelerometer และข้อมูล magnetometer ลูกข่างได้รับจากการดริฟท์ แต่ผลิตข้อมูลที่ปราศจากเสียงรบกวนที่ความถี่สูง การเร่งความเร็วและ netometers แม่เหล็กสามารถนำมารวมในการผลิตประมาณคร่าวๆของการหมุน สัญญาณที่เกิดขึ้นมีไม่ดริฟท์ที่เห็นได้ชัดเจน แต่แกว่งเกินกว่าระดับหนึ่งต่อกรอบของการเคลื่อนไหว สามเซ็นเซอร์สามารถหลอมรวมเพื่อให้ accelerometer และสนามแม่เหล็กที่ใช้โดยวัดการหมุนวนเป็นจุดอ้างอิงที่จะยกเลิกการดริฟท์ การประมวลผลการเคลื่อนไหวทั้งหมดจะแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนที่แยกต่างหาก: การเตรียมข้อมูลการยกเลิกดริฟท์และหลังการประมวลผลA. การเตรียมข้อมูลขั้นตอนแรกของขั้นตอนการเตรียมที่จะรวม accelerometer และ magnetometer การอ่านโดยใช้ API พื้นเมืองของ Android ผลที่ได้คือ quaternion เป็นตัวแทนประมาณคร่าวๆของการวางอุปกรณ์ การหมุนของมันมีสัญญาณรบกวนที่สามารถลดได้โดยการใช้ตัวกรอง low-pass ชุดของการเปลี่ยนแปลงที่ถูกนำไปใช้เพื่อให้ข้อมูลที่ตรงกับการตั้งค่าฉาก 3D เครื่องยนต์ของขั้นตอนที่สองคือการรวบรวมข้อมูลที่วัดการหมุนวนและคำนวณพื้นที่การหมุนของโลก วัดการหมุนวนออกสามความเร็วเชิงมุมสอดคล้องกับราบขว้างและม้วน ความเร็วเชิงมุมจะถูกแปลงเป็นเพิ่มขึ้นทีละวาระเมื่อคูณด้วยขั้นตอนเวลา ขั้นตอนเวลาเป็นช่วงเวลาระหว่างสองกลุ่มตัวอย่างต่อเนื่อง ผลรวมของการหมุนที่เพิ่มขึ้นก่อให้เกิดการหมุนของพื้นที่โลก ทั้งสองผลัดจะถูกแปลงจากออยเลอร์ที่จะ quaternions เพื่อหลีกเลี่ยงการล็อควงแหวนและสำหรับเหตุผลด้านประสิทธิภาพ (คูณ quaternion ได้เร็วกว่าการคำนวณตรีโกณมิติ) B. Drift ยกเลิกในบริบทนี้ดริฟท์คือความแตกต่างระหว่างการหมุนหมุนและ accelerome- ตรี / หมุน magnetometer รวม สองสายของข้อมูลจะถูกเมื่อเทียบกับการกำหนดค่าสัมประสิทธิ์การดริฟท์ที่เป็นตัวแทนจากอัตราร้อยละ ดริฟท์ควบคุมเพื่อให้เกิดการหมุนหมุนค่อยๆตรงกับ accelerometer / หมุนสนามแม่เหล็ก กระบวนการนี้จะทำได้โดยใช้การแก้ไข quaternion เชิงเส้นและสัมประสิทธิ์การดริฟท์ หมุนผสมจะแทนที่วัดการหมุนวนของการหมุนสะสมก่อนที่เฟรมถัดไปของการเคลื่อนไหวคือการคำนวณ ผลที่ได้มีสัญญาณรบกวนที่ไม่พึงประสงค์บางอย่างที่สามารถสวมหน้ากากใช้ตัวกรอง ทางเลือกที่นิยมการแก้ปัญหานี้เป็นตัวกรองคาลมาน [14] ซี โพสต์การประมวลผลเมื่อลอยยกเลิกเสร็จสมบูรณ์แล้วข้อมูลอาจมีการทำความสะอาดและเรียบ บางครั้งบางส่วนของ quaternions มีการคาดคะเนจากการเซ็นเซอร์หรือซอฟต์แวร์ที่ไม่ถูกต้อง กรองทำความสะอาดลัดเลาะบันทึกเพื่อเปรียบเทียบกรอบของการเคลื่อนไหวกับรุ่นก่อนหน้าทุก กรอบจะถือว่าไม่ถูกต้องถ้ามันเกินเกณฑ์ของตัวกรอง ความไม่ถูกต้องทั้งหมดจะถูกยกเลิกและแทนค่าหยันใหม่ ทำความสะอาดตามด้วยการปรับให้เรียบที่หน้ากากเสียนถูกนำไปใช้กับกรอบการเคลื่อนไหวของทุกการกรองเสียงรบกวนที่เหลืออยู่ ผู้ใช้สามารถปรับหรือปิดการใช้ปริมาณของการปรับให้เรียบขึ้นอยู่กับงานในมือ ตัวอย่างเช่นการเคลื่อนไหวได้อย่างคล่องแคล่วอาจจะต้องการสำหรับการเคลื่อนไหวในขณะที่ข้อมูลดิบอาจจะแนะนำสำหรับการศึกษาทางวิทยาศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

V

ฟิวชั่น ฟิวชั่น เซ็นเซอร์เซ็นเซอร์ของโปรแกรมเชิงเส้นการประมาณค่าในช่วงอัลเทอร์เนทีฟ อาศัยการรวมข้อมูล gyroscope , accelerometer และโปรแกรม . gyroscopes ประสบล่องลอยแต่สร้างเสียงฟรีข้อมูลที่ความถี่สูง accelerometers และนิตยสาร - netometers สามารถรวมกันเพื่อผลิตการประมาณที่หยาบของการหมุนเกิดสัญญาณไม่สามารถล่องลอยแต่ oscillates เกิน 1 องศาต่อเฟรมของการเคลื่อนไหว 3 สามารถผสมเพื่อให้เซ็นเซอร์ accelerometer และโปรแกรมจะถูกใช้โดยเครื่องมือวัดการหมุนวนเป็นจุดอ้างอิงเพื่อยกเลิกการล่องลอย การประมวลผลการเคลื่อนไหวทั้งหมดสามารถแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน : การเตรียมการแยกข้อมูล ดริฟท์ และการประมวลผล .



. . เตรียมข้อมูล
ขั้นตอนแรกของการเตรียมความพร้อมที่จะรวม accelerometer และการอ่านโปรแกรมใช้ API พื้นเมือง Android ผลที่ได้คืออัลเทอร์เนทีฟแทนการประมาณคร่าวๆ ของทิศทางของอุปกรณ์ การหมุนของมันมีเสียงที่สามารถลดการใช้วงจรกรองความถี่ต่ำผ่าน . ชุดของการใช้เพื่อให้ข้อมูลที่ตรงกับ
เครื่องยนต์ 3D เป็นวิธี การตั้งค่า
ขั้นตอนที่สองคือการ รวบรวมข้อมูล gyroscope และหาพื้นที่ของโลกหมุน เครื่องมือวัดการหมุนวนผลผลิตสามเชิงมุมความเร็วตามแนวราบ , สนามและม้วน ความเร็วเชิงมุมที่เพิ่มขึ้นจะถูกแปลงเป็นหมุนเมื่อคูณด้วยขั้นตอนที่เวลา เวลาขั้นตอนคือช่วงเวลาระหว่างติดต่อกัน 2 รายเป็น ผลรวมของการหมุนที่เพิ่มขึ้นก่อให้เกิดการหมุนพื้นที่โลก ส่วนรอบสองจะถูกแปลงจากออยเลอร์ในควอเทอร์เนียนเพื่อหลีกเลี่ยงการล็อคอ่านและสำหรับเหตุผลประสิทธิภาพ ( การคูณควอเทอร์เนียนจะเร็วกว่าตรีโกณมิติคำนวณ )


b ลอยยกเลิก
ในบริบทลอยคือความแตกต่างระหว่างการหมุนของมลายา และ accelerome - รวม 6 / โปรแกรมการหมุน สองกระแสข้อมูลเปรียบเทียบเพื่อหาลอยสัมประสิทธิ์ที่แสดงด้วยค่าร้อยละอัตราส่วน ลอยที่ควบคุมได้ชักนำให้ไจโรสโกปหมุนค่อยๆตรงกับ Accelerometer / โปรแกรมการหมุนกระบวนการนี้ได้ใช้ควอเทอร์เนียนเชิงเส้นการ Drift โดย ฟิวส์การหมุนจะแทนที่ของไจโรสโคปสะสมรอบก่อนที่เฟรมถัดไปของการเคลื่อนไหวจะคำนวณ . ผลที่ไม่พึงประสงค์มีบางเสียงที่สามารถสวมหน้ากากใช้ตัวกรอง เป็นทางเลือกที่นิยมวิธีนี้คือตัวกรองคาลมาน [ 14 ] .

C
โพสต์การประมวลผลเมื่อ Drift ยกเลิกเสร็จสมบูรณ์ ข้อมูลจะต้องสะอาดและเรียบ . บางครั้ง บางอย่างของควอเทอร์เนียนมีพลาดเนื่องจากเซ็นเซอร์หรือซอฟต์แวร์กรอง ทำความสะอาดกรองลัดเลาะบันทึกทุกเฟรมของการเคลื่อนไหวเพื่อเปรียบเทียบกับรุ่นก่อนของ . กรอบถือว่าไม่ถูกต้อง ถ้ามันเกินกว่าเกณฑ์ของตัวกรองทุกเที่ยงจะยกเลิกและแทนที่ขัดใหม่ค่า ทำความสะอาดตามเรียบที่หน้ากาก ) ใช้ทุกกรอบของการเคลื่อนไหวเพื่อกรองเสียงรบกวนใด ๆที่เหลือ ผู้ใช้สามารถปรับ หรือปิดยอดเรียบ ขึ้นอยู่กับงานในมือ ตัวอย่างเช่นการเคลื่อนไหวอย่างคล่องแคล่วอาจจะต้องการสำหรับภาพเคลื่อนไหวในขณะที่ข้อมูลที่อาจจะเป็นที่ต้องการสำหรับการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ .