我想估計在點a和點b之間佩戴IMU的人的軌跡。我知道x,y,z空間中點a和點b的確切位置以及人在點之間走動的時間。
使用來自IMU的數據和時間可以重建從點a移動到點b的人的軌跡嗎?
我想估計在點a和點b之間佩戴IMU的人的軌跡。我知道x,y,z空間中點a和點b的確切位置以及人在點之間走動的時間。
使用來自IMU的數據和時間可以重建從點a移動到點b的人的軌跡嗎?
這個問題對於SO來說太廣泛了。你可以寫一篇博士論文來回答這個問題,並且我認識那些擁有博士論文的人。
但是,是的,理論上是可行的。
不過,也有你必須處理幾件事情:
您的系統將會在一定程度上離散時間。其結果是您的頭寸估計將不平滑。提高採樣率是解決這個問題的方法之一,但這經常會增加測量的噪音。
可能的路徑是非唯一的。知道從a-b行駛所需的時間會輕微限制來自IMU的信息,但您仍然在兩者之間留下無限可能的路線。既然你提到你正在考慮一個人與Z分量在兩點之間行走,也許你可以使用地形和道路知識限制路線?
IMUs通過將加速度與速度和速度積分到位置來起作用。如果加速度有測量誤差,並且他們總是這樣做,那麼您對該位置估計的誤差將隨着時間的推移而增加。系統運行時間越長,結果就越分散。但是,如果您能夠使用道路/地形作爲約束條件,則可以重新啓動與已知空間點的集成;也就是說,如果您可以檢測到街道網格上的90度轉彎,則每次轉彎都會讓您有機會將積分器恢復到可行的初始狀態。
鑑於上述情況,您可能最需要問自己的最重要的問題是您的路徑重建中可以容忍多少錯誤。低誤差估計需要更好的(即更昂貴的)傳感器,更高的採樣率和更高階的積分器。
向我們展示您的代碼以及問題所在。 –