Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
PL
W pracy zaprezentowano sposób estymacji orientacji obiektu, w postaci kątów Eulera, w przestrzeni 3D z wykorzystaniem naiwnego filtru Kalmana. Wykorzystując założenie z systemów klasyfikacji bayesowskiej, że wektor pomiarowy prędkości kątowej modelujący pewne zdarzenie może być rozpatrywany jako zbiór trzech niezależnych zdarzeń, dokonano syntezy niezależnych filtrów Kalmana dla każdej z osi układu współrzędnych RPY. Zaprezentowano fuzję danych z rzeczywistego czujnika IMU integrującą dane pomiarowe z trójosiowych żyroskopów, akcelerometrów oraz magnetometrów.
EN
In the paper naive Kalman filter is presented for estimating orientation in 3D space. Using the assumption of Bayesian classification systems, the angular velocity vector is treated as three separate events. Therefore, tree independent Kalman filter are used to estimate Euler angles for each RPY coordinate system. Data fusion is presented for real IMU sensor which integrated data from triaxial gyroscope, accelerometer and magnetometer.
PL
W pracy zaprezentowano sposób estymacji orientacji obiektu w przestrzeni trójwymiarowej z wykorzystaniem filtru komplementarnego. Wykorzystano konstrukcję filtru komplementarnego dla każdego z trzech kątów Eulera. Fuzja danych w tej filtracji polega na poprawie kątów wyznaczonych z układu akcelerometrów i magnetometrów oraz kątów z żyroskopów, zakładając rozdzielność częstotliwościową zakłóceń w tych dwóch kanałach pomiarowych. Celem opracowania jest analiza metod wyznaczania kątów z żyroskopu na potrzeby filtru komplementarnego i ich wpływu na dokładność estymacji orientacji. Zaproponowano metodę niezależnego całkowania pomiarów z żyroskopów, całkowania prędkości kątowych po uprzednim przeliczeniu ich do układu nawigacyjnego oraz macierzowego całkowania równania rotacji. Analizę wykonano na danych z symulatora czujnika IMU oraz dla danych pomiarowych z rzeczywistego sensora IMU.
EN
In the paper complementary filter is presented for estimating 3D orientation. The main aim of this paper is to analyze methods of determining the angles from gyroscopes. Angles from gyro are calculated by integration measurements directly in sensor frame, by integration angles velocity after transformation to navigation frame and by strapdown integration. Analysis of the complementary filter is presented for data from real IMU sensor and for data from IMU signal simulator.
3
Content available remote Prototypowanie algorytmów sterowania w systemie Matlab/Simulink
PL
W artykule opisano podstawowe założenia metodologii tzw. projektowania, opierając się na modelu interesującej nowej techniki projektowania systemów wbudowanych (ang. embedded systems) oraz omówiono możliwości systemu Matlab/Simulink w tym zakresie. W końcowej części artykułu czytelnik odnajdzie dwa przykłady prototypowania dyskretnego regulatora typu PID oraz optymalnego LQ.
EN
The article presents basic principles of model-based design methodology an interesting new technique in the design of embedded systems. The authors use Matlab/Simulink system and MPC555 microcontroller to demonstrate a design of a discrete PID controller and an optimal LQ controller.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.