Dozent:	Prof. Dr.-Ing. Schneider
Modul	Multisensorsysteme (Wahlpflichtprofil „Systems Design Engineering“), Wintersemester
Modulbezeichnung:	MTR-B-2-7.10
Modulverantwortung:	Ulrich Schneider
Lehrveranstaltung:	Praktikum Multisensorsysteme
Lektionen:	12,13 - Komplementärfilter

Komplementärfilter zur Neigungswinkelschätzung

Kippen Sie Ihr Handy über die kurze Seite.
Zeichnen Sie dabei Gyro- und Acc-Daten mit der MATLAB^®-App auf.
Berechnen Sie ThetaGyro ( $θ_{G}$ ) aus der Integration der passenden Gierrate (z. B. GyroX).
Berechnen Sie ThetaAcc ( $θ_{A}$ ) aus den passenden Beschleunigungswerten $θ_{A} = a t a n (\frac{A_{y}}{A_{z}})$ .
Filtern Sie ThetaAcc mittels Tiefpass.
Filtern Sie ThetaGyro mittels Hochpass.
Fusionieren Sie beide Werte mittels Komplementärfilter.
Stellen Sie das Ergebnis graphisch dar.
Diskutieren Sie Ihr Ergebnis.

Ergebnisdiskussion

$θ_{A}$ zeigt Rauschen. Daher wird dieses Signal mit einem Tiefpass gefiltert.
$θ_{G}$ zeigt eine Drift um 2° in 10 s. Daher wird dieses Signal mit einem Hochpass gefiltert.
Das Ergebnis des Komplementärfilters $θ_{K F}$ zeigt weder Offset noch Rauschen.
Die Filterung war erfolgreich bei Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\vartau“): {\displaystyle \vartau = 0.25\,s} .

Legen Sie das Handy flach auf den Tisch (Ruhezustand).
Drehen Sie das Handy langsam um die Z-Achse um 360°
Zeichnen Sie dabei Gyro- und Magnetometer-Daten mit der MATLAB^®-App auf.
Berechnen Sie PsiGyro ( $Ψ_{G}$ ) aus der Integration der passenden Gierrate (z. B. GyroX).
Berechnen Sie PsiMag ( $Ψ_{M}$ ) aus den Magnetometerwerten.
Filtern Sie PsiMag mittels Tiefpass.
Filtern Sie PsiGyro mittels Hochpass.
Fusionieren Sie beide Werte mittels Komplementärfilter.
Stellen Sie das Ergebnis graphisch dar.
Diskutieren Sie Ihr Ergebnis.