Precisión del acelerómetro y del giroscopio en un dispositivo móvil diferente

Question

Quiero implementar un sistema de localización interior usando los sensores de un dispositivo móvil (acelerómetro, brújula, giroscopio). Este problema ya fue discutido aquí en varios lugares como - here y here

El primer paso es decidir qué plataforma es la mejor para implementar dicho sistema. Las principales posibilidades son la pestaña Galaxy/Galaxy de Samsung, o el iphone/ipad. El criterio más importante es la precisión de los datos de los sensores. Sin embargo, esta comparación es muy complicada, ya que la precisión depende no solo del dispositivo en sí, sino también de las capas de software situadas encima.

¿Hay alguna investigación disponible sobre el tema? ¿Hay alguna diferencia entre los sensores de los teléfonos inteligentes y los de las tabletas?

Los enlaces a sitios web o artículos serían más votos

Gracias de antemano!

Ariel

Answer 1

he desarrollé la misma cosa para las tabletas Android. Cuando se trata de precisión de los sensores, existen grandes diferencias entre uno y otro. Las tabletas recientemente lanzadas tienden a tener mejores equipos.

Mejor en su precisión, pero también como un esfuerzo por proporcionar sensores del mismo constructor para dispositivos determinados.

Déjame explicarte. He trabajado con Galaxy Tabs 7.0 y 10.1. Los sensores de GT7 son proporcionados por varios constructores, lo que termina en disparidades relacionadas con las frecuencias de sondeo. Si tiene un acelerómetro de X y un giroscopio de Y, ambos utilizados en su frecuencia más grande (que desea para una mejor precisión), esas frecuencias no coincidirán. Uno podría ser alrededor de 10 ms, el otro alrededor de 15. Y eso es bastante molesto para los cálculos. Para el GT10, InvenSense compila todos los sensores en la tableta que utilicé. InvenSense crea sensores y soluciones de software para navegación inercial (le recomiendo que consulte su sitio web y algunos de sus documentos). No solo su precisión es excelente, sino que todos los sensores funcionarán juntos, y especialmente cuando se trata de frecuencias.

TL; DR - Prefiere usar el último equipo (y probablemente el más caro) para una mejor precisión y, afortunadamente, la adecuación entre los sensores.

Desarrollar un INS con sensores tan malos es algo complicado que puedo decir, pero puede hacerlo funcionar.

Answer 2

Aquí hay unas pocas notas generales para tener en cuenta: El problema de la sincronización del tiempo de las mediciones de los sensores se gestiona muy bien con los filtros de Kalman. El KF es muy poderoso, pero tomará un tiempo para aprenderlo e implementarlo. Es un gran salto.

Con KF puede realizar la fusión de datos de muchos tipos de sensores (giroscopios de velocidad, acelerómetros y mediciones de ángulo o posición de todo tipo) a velocidades de datos variables.

El método general se llama Data Fusion. Si el elemento que está rastreando se está moviendo, entonces el proceso se denomina "estimación de trayectoria". El algoritmo KF estima la posición, la velocidad y la aceleración del objeto a lo largo del tiempo, basándose en todas las mediciones y ciertas suposiciones sobre la capacidad de movimiento del objeto (el modelo dinámico).

Por ejemplo, si el objeto es una vaca, puede hacer ciertas suposiciones sobre la velocidad, la aceleración y la posición (estará en la superficie de la tierra). Si el objeto es un cohete, las suposiciones sobre los posibles movimientos serán diferentes. Conocer el 'modelo dinámico' del objeto aumenta la precisión de la estimación de la trayectoria.

Otra cosa agradable sobre el algoritmo KF es que ayuda a filtrar el ruido del sensor basado en un 'modelo de ruido' y un modelo de precisión del sensor. También puede modelar sesgos de sensor, derivas, etc.