Kalman-Filter zur Bestimmung von Position und Geschwindigkeit

Bearbeiter: Hauke Ludwig

Abgabetermin: 28.11.2014

Für das entschuldigte Ferbleiben beim Praktikum am 06.11.14 wird die hier beschriebene Aufgabe bis zum Abgabetermin bearbeitet und Prof. Schneider vorgestellt. Gehen Sie systematisch in den in SDE vermittelten Schritten

• Theorie
• Konzept
• Modellierung
• Umsetzung
• Testing

vor.

Konzept

Als Aufgabenstellung ist ein Kalman-Filter zur Schätzung von Position und Geschwindigkeit zu entwickelt. Als Einstieg ist ein Konzept als PAP zu entwickeln.

Geschwindigkeitsaufzeichnung

Zeichnen Sie eine Rohdatensequenz von mindestens 30 s auf. Diese sollte nachfolgende Phasen umfassen

1. Stillstand
2. Beschleunigung
3. Konstante Geschwindigkeit
4. Verzögerung
5. Stillstand

Rohdaten sind die Flanken, die vom Hallsensor in der DS1104 ankommen.

Schnittstelle zu Matlab

Lesen Sie die aufgezeichneten Daten sequentiell in Matlab (nicht Simulink) ein.

Modellierung

Erstellen Sie ein System und Messmodell. Als Systemmodell ist ein Ruck-Null-Modell zu wählen.

Der Zustandsvektor lautet $\underline{x}={x \choose \dot{x}}$

Kalman Filter

Implementieren Sie basierend auf der Vorlesung ein Kalman-Filter zur Schätzung des Zustandsvektors. Hierzu dürfen keine Toolboxen verwendet werden.

Ergebnisdarstellung

Stellen Sie Messung und Schätzung in je einem Diagramm $x(t)$ und $\dot{x}(t)$ dar.

Code Review

Machen Sie für Herrn Petersen ein Code Review und dokumentieren Sie dieses in der Vorlage.

Modultest

Führen Sie für Ihre Quellen einen Komponententest durch und dokumentieren Sie diesen entsprechend der Vorlesung Reliability Engineering. Simulieren Sie hierzu die Eingangsdaten, stellen Sie die Ergebnisse dar und dieskutieren Sie diese.

Systemtest

Legen Sie einen Entwicklungszweig (Branch) an und führen Sie einen Systemtest auf dem Fahrzeug durch. Vergleichen Sie das Bisherige Fillter mit dem Ergebnis des Kalman-Filters.

Dokumentation

Dokumentieren Sie alle Daten in SVN und die Ergebnisse in diesem Artikel.