【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及传感器校准，具体的说，涉及了一种基于边缘计算的姿态传感器自校准方法。
技术介绍
1、传统的航空级姿态传感器有着非常优良的性能，但也存在成本过高和使用复杂的问题。相较之下目前大多数的消费级的姿态传感器成本比较低。因此这类姿态传感器在影视、游戏、医疗等行业中得到了广泛应用，例如民用电子产品、小型无人飞行器、人体姿态测量、实时监测等。
2、消费级的姿态传感器虽然集成度高、体积小、价格低，但也易受生产工艺、安装位置、环境变化等因素的影响，导致其存在输出误差较大、精度较低的问题。所以在使用之前必须经过校准才能保证输出的准确性。
3、姿态传感器的校准可分为独立校准和联合校准两类，其中存在着校准过程复杂或校准精度较低的问题。独立校准是各传感器之间相互独立校准，不存在误差传递，精度相对较高，但过程较复杂。联合校准的方法是把一种或者两种传感器进行校准后作为其他传感器的参考，过程相对简单，但是存在误差传递，精度相对较低。联合校准的方法目的是简化校准过程，提升校准效率。
4、但是无论采用什么样的校准方法，由于很少有同类多个传感器同时存在于一套系统中的情况，导致目前必要经历的一个环节，是需要借用到外部设备校准，区别在于应用难易程度上，导致整个校准过程变得冗长，该环节的存在，使得从校准方法的执行层面，效率还有进一步提升的可能。
5、如申请号为cn202210619485.7，专利技术名称为：一种基于边缘计算的ntc温度传感器校准方法的专利技术专利公开的方案中，所使用的校准方法仅仅是将处理过程放
6、为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种利用边缘计算减少外部设备介入进而提升效率的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，所述的姿态传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计，校准方法包括以下内容：
3、第一部分：建立传感器误差模型：v＝ku+b；
4、其中，u表示理想状态下传感器的测量值，v表示实际情况下传感器的输出值，b表示传感器的常值误差，k表示与传感器的比例项误差矩阵；
5、该误差模型的特点在于它综合考虑了传感器常见的误差来源，包括零偏误差、比例因子误差、非对准误差、非正交误差和罗差，使得该模型相对于其他考虑了部分误差来源的传感器误差模型更为全面。此外，这个模型在简化数学关系的同时，保留了传感器测量值与输出值之间的直接关联，使得模型更加贴近实际情况，提高了其适用性和准确性。这个模型考虑到了资源受限的环境，通过简化数学模型，使用一个误差模型同时适用于包括加速度计、陀螺仪和磁力计三个传感器，有利于在边缘端设备上进行实时计算和校准处理，从而满足边缘端设备对实时性和资源利用的要求，更适合于应用在资源有限的边缘端环境中；
6、第二部分：采集数据：
7、通过转动姿态传感器获取姿态传感器采集到的数据，对姿态传感器采集到的数据进行滤波处理，并将滤波处理后的数据发送至边缘端；
8、其中，通过设计一个边缘端自适应滤波器来处理数据的步骤如下：
9、步骤一：初始化滤波器的基础参数，包括`_cutoff_freq`(截止频率)、`_a1`、`_a2`、`_b0`、`_b1`、`_b2`等，这些参数在滤波过程中用于存储系数和先前的样本值；
10、步骤二：计算截止频率与采样频率的比值`fr`、角频率`ohm`和系数`c`；
11、
12、`fr＝sample_freq/cutoff_freq`
13、`ohm＝tan(π/fr)`
14、`c＝1.0+2.0*cos(π/4.0)*ohm+ohm^2`
15、步骤三：计算滤波器的系数`_a1`和`_a2`作为反馈系数，以及`_b0`、`_b1`、`_b2`作为前向系数；
16、`_a1＝(2.0*(ohm^2 1.0))/c`
17、`_a2＝(1.0 2.0*cos(π/4.0)*ohm+ohm^2)/c`
18、`_b0＝ohm^2/c`
19、`_b1＝2*_b0`
20、`_b2＝_b0`
21、步骤四：对于每个时间步骤，使用`lpf2papply`函数将输入样本送入滤波器，滤波过程如下：
22、`delay_element_0`表示当前的滤波器输出值，它基于输入样本和先前的滤波器输出计算：
23、delay_element_0＝sample-delay_element_1*_a1-delay_element_2*
24、_a2
25、在计算`delay_element_0`之后，检查是否存在nan或无穷大的情况，并进行处理以防止不良值传播。
26、最终的滤波器器输出`output`计算为：
27、output＝delay_element_0*_b0+delay_element_1*_b1+
28、delay_element_2*_b2
29、更新`delay_element_1`和`delay_element_2`的值，以备下一次迭代使用：
30、delay_element_2＝delay_element_1
31、delay_element_1＝delay_element_0
32、通过以上步骤，实现一个边缘端自适应滤波器，用于平滑输入信号并抑制高频噪声。
33、边缘端自适应滤波器通过计算截止频率与采样频率的比值和角频率得出系数，并在滤波过程中使用反馈系数和前向系数来实现信号滤波。该滤波器设计简单且计算参数较少，只需要计算截止频率与采样频率的比值和，根据这些参数计算滤波器的系数，相较于运算参数较多且算法复杂的滤波算法，边缘端自适应滤波器对计算资源要求较少，同时提供了陡峭的滚降衰减特性，能有效地减少传感器测量数据中来自震动或其他干扰产生的高频噪声和杂散信号。该滤波器适用于平滑输入信号并抑制噪声，并在边缘端实现良好的适配性。
34、第三部分：边缘端利用接收到的数据计算出校准参数；
35、边缘端需要包含一个处理单元，以及足够程序根据收到的数据计算并存储校准参数的内存空间，为满足低成本低功耗的要求，本专利技术采用的是以stm32l151为核心处理单元的硬件系统，根据姿态传感器采集的数据计算出常值误差矩阵b和比例项误差矩阵k，再根据u＝k-1(v-b)得到准确值；
36、具体的，采用边缘端误差校准算法对姿态传感器进行误差校准，以获得校准后的数据，针对边缘端环境的资源有限本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的姿态传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计，校准方法包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的零偏误差，是指测量的物理量为零时，传感器输出的测量数据不为零所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
3.根据权利要求1或2所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的比例因子误差，是指传感器各轴的比例因子不为1所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的非对准误差，是指传感器的坐标轴向与载体坐标系的坐标轴向未重合对准所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
5.根据权利要求1或2或4所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的非正交误差，是指传感器的三个坐标轴之间无法保证两两相互正交所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的姿态传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计，校准方法包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的零偏误差，是指测量的物理量为零时，传感器输出的测量数据不为零所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
3.根据权利要求1或2所述的基于边缘计算的姿态传感器自校准方法，其特征在于：所述的比例因子误差，是指传感器各轴的比例因子不为1所产生的误差，为加速度计、陀螺仪和磁力计都存在的误差。
4.根据权利要求3...
【专利技术属性】
技术研发人员：王超，杨朋霖，邢晨曦，王雷，段鹏松，杨聪，曹仰杰，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。