Modellierung eines Lagereferenzsystems mit einer IMU: Unterschied zwischen den Versionen
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Diese Arbeit ist in Zusammenarbeit mit der Firma Müller Elektronik GmbH in Salzkotten entstanden. In diesem Rahmen soll eine Gewichtsermittlung mithilfe eines Schleppers erfolgen. Dafür sind die aktuelle Lage, die Neigung zur Seite (Rollwinkel) und nach vorne (Pitchwinkel) unerlässlich. Aufgrund dessen können Kompensationsrechnungen zur Gewichtsbestimmung durchgeführt werden. | |||
Diese Masterthesis beschreibt eine Möglichkeit, wie diese Winkel ermittelt werden können. Hierzu wird eine Inertiale Messeinheit (IMU), bestehend aus drei orthogonal angeordneten Gyroskopen und Beschleunigungssensoren, verwendet. Durch Sensordatenfusion, genauer mit das Kalmanfilter, werden die von den Sensoren aufgenommenen Messwerte weiterverarbeitet und eine Winkelberechnung durchgeführt. Weiterhin wird die Performance anhand ausgewählter Kriterien zwischen dem Erweiterten und dem Unscented Kalmanfilter miteinander verglichen und eine Auswahl für die spezielle Situation Lageermittlung in der Landwirtschaft wird getroffen. | |||
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Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Modell zu entwickeln, welches den Roll- und Pitchwinkel ermittelt. Hierzu soll das Modell mithilfe des Tools MATLAB erstellt werden und durch Sensordatenfusion die entsprechenden Winkel berechnet werden. Als Sensordatenfusion werden die zwei Filter Erweiterter Kalmanfilter und Unscented Kalmanfilter verwendet. Zum Ende der Arbeit wird eine Auswahl getroffen, welcher der beiden Filter für die Anwendung bei der Müller Elektronik GmbH durch ausgewählte Kriterien am besten passt. Das ausgewählte Filter soll möglichst ohne vorgefertigte MATLAB Funktionen auskommen, damit eine spätere Implementierung auf dem Mikrocontroller in der Programmiersprache C erfolgen kann. | |||
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# Einleitung | |||
## Relevanz des Themas | |||
## Vorstellung Müller Elektronik GmbH | |||
## Aufgabenstellung | |||
## Projektplanung | |||
## Übersicht über den Inhalt | |||
# Stand der Technik | |||
## Rotation und ihre Darstellung | |||
## Sensordatenfusion | |||
### Allgemeine Sensordatenfusion | |||
### Kalmanfilter | |||
## Inertiale Navigation | |||
## Sensorik | |||
### Gyroskop | |||
### Beschleunigungssensor | |||
# Modellentwicklung | |||
## Auswahl des Filters | |||
### Auswahlkriterien | |||
### Filtervorstellung | |||
## Hardware | |||
## Messwerte | |||
## Modell | |||
### Systemmodell | |||
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## Parameterbestimmung | |||
# Auswertung des Modell | |||
## Erweiterter Kalmanfilter | |||
## Unscented Kalmanfilter | |||
## Filtervergleich | |||
# Zusammenfassung und Ausblick | |||
## Zusammenfassung | |||
## Ausblick | |||
Anhang | |||
Quellenverzeichnis | |||
Eidesstattliche Versicherung | |||
Aktuelle Version vom 24. Februar 2022, 11:30 Uhr
Autor: Daniel Schwarz
Betreuer: Prof. Schneider
Art: Masterarbeit
Projektlaufzeit: 01.02.2022 - 01.08.2022
Kurzfassung
Diese Arbeit ist in Zusammenarbeit mit der Firma Müller Elektronik GmbH in Salzkotten entstanden. In diesem Rahmen soll eine Gewichtsermittlung mithilfe eines Schleppers erfolgen. Dafür sind die aktuelle Lage, die Neigung zur Seite (Rollwinkel) und nach vorne (Pitchwinkel) unerlässlich. Aufgrund dessen können Kompensationsrechnungen zur Gewichtsbestimmung durchgeführt werden.
Diese Masterthesis beschreibt eine Möglichkeit, wie diese Winkel ermittelt werden können. Hierzu wird eine Inertiale Messeinheit (IMU), bestehend aus drei orthogonal angeordneten Gyroskopen und Beschleunigungssensoren, verwendet. Durch Sensordatenfusion, genauer mit das Kalmanfilter, werden die von den Sensoren aufgenommenen Messwerte weiterverarbeitet und eine Winkelberechnung durchgeführt. Weiterhin wird die Performance anhand ausgewählter Kriterien zwischen dem Erweiterten und dem Unscented Kalmanfilter miteinander verglichen und eine Auswahl für die spezielle Situation Lageermittlung in der Landwirtschaft wird getroffen.
Ziel
Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein Modell zu entwickeln, welches den Roll- und Pitchwinkel ermittelt. Hierzu soll das Modell mithilfe des Tools MATLAB erstellt werden und durch Sensordatenfusion die entsprechenden Winkel berechnet werden. Als Sensordatenfusion werden die zwei Filter Erweiterter Kalmanfilter und Unscented Kalmanfilter verwendet. Zum Ende der Arbeit wird eine Auswahl getroffen, welcher der beiden Filter für die Anwendung bei der Müller Elektronik GmbH durch ausgewählte Kriterien am besten passt. Das ausgewählte Filter soll möglichst ohne vorgefertigte MATLAB Funktionen auskommen, damit eine spätere Implementierung auf dem Mikrocontroller in der Programmiersprache C erfolgen kann.
Inhaltsverzeichnis
Deckblatt
Sperrvermerk
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungen
Formelzeichen
- Einleitung
- Relevanz des Themas
- Vorstellung Müller Elektronik GmbH
- Aufgabenstellung
- Projektplanung
- Übersicht über den Inhalt
- Stand der Technik
- Rotation und ihre Darstellung
- Sensordatenfusion
- Allgemeine Sensordatenfusion
- Kalmanfilter
- Inertiale Navigation
- Sensorik
- Gyroskop
- Beschleunigungssensor
- Modellentwicklung
- Auswahl des Filters
- Auswahlkriterien
- Filtervorstellung
- Hardware
- Messwerte
- Modell
- Systemmodell
- Messmodell
- Parameterbestimmung
- Auswahl des Filters
- Auswertung des Modell
- Erweiterter Kalmanfilter
- Unscented Kalmanfilter
- Filtervergleich
- Zusammenfassung und Ausblick
- Zusammenfassung
- Ausblick
Anhang
Quellenverzeichnis
Eidesstattliche Versicherung
Siehe auch
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