MTR Multisensorsysteme: Komplementärfilter

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

Abb. 1: Ergebnis der Neigungswinkelschätzung

• Kippen Sie Ihr Handy über die kurze Seite.
• Zeichnen Sie dabei Gyro- und Acc-Daten mit der MATLAB^®-App auf.
• Berechnen Sie ThetaGyro (${\theta }_G$) aus der Integration der passenden Gierrate (z. B. GyroX).
• Berechnen Sie ThetaAcc (${\theta }_A$) aus den passenden Beschleunigungswerten ${\theta }_A=atan(\frac{A_y}{A_z})$.
• 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

• ${\theta }_A$ zeigt Rauschen. Daher wird dieses Signal mit einem Tiefpass gefiltert.
• ${\theta }_G$ zeigt eine Drift um 2° in 10 s. Daher wird dieses Signal mit einem Hochpass gefiltert.
• Das Ergebnis des Komplementärfilters ${\theta }_{KF}$ zeigt weder Offset noch Rauschen.
• Die Filterung war erfolgreich bei $\tau =0.25s$.

Komplementärfilter zur Kurswinkelschätzung

• 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 (${\mathrm{\Psi }}_G$) aus der Integration der passenden Gierrate (z. B. GyroX).
• Berechnen Sie PsiMag (${\mathrm{\Psi }}_M$) 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.

Komplementärfilter zur Koppelnavigation

• Bestimmen Sie die Schrittlänge aus der Beschleunigung.
  • Messung der vertikalen Beschleunigung $a_z(t)$.
  • Filterung (Tiefpassfilter), um Rauschen zu reduzieren.
  • Integration $v(t)$ über die Zeit für Strecke
  • Maximaerkennung in der Beschleunigung (Hoch/Tal für jeden Schritt).
  • Verwende Schrittlängenmodell z. B. Weinberg-Formel
• Komplementärfilter
  • Beschleunigungssensor: liefert Höhe/Vertikalbeschleunigung → stabil über längere Zeit
  • Gyroskop: liefert Winkelgeschwindigkeit → schnelle Bewegungen erkennen

​

(t) mit Beschleunigungssensor.

Tips

• $a_{mag}=\sqrt{a_x^2+a_y^2+a_z^2}$
• Schrittlänge: $L=k\cdot \sqrt[4]{A_{Max}-A_{Min}}\approx 0,7m$
• $k$ : Kalibrierungsfaktor (typischerweise 0,4–0,45 für Erwachsene)

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