こんにちは,姿勢系の松下悠里です.

 

現在,Q-Liの姿勢推定プログラムを2種類作っています.

 

①拡張カルマンフィルタ 

「フィルタ」とは「与えられたものの特定成分を取り除くこと」です.日常生活でもよく使う言葉ですよね.カルマンフィルタは,人工衛星などのシステムで観測されたノイズ(雑音)を含むセンサの値から,求めたい量を推定するために用いられます.拡張カルマンフィルタは,カルマンフィルタ の中でもよりシステムが複雑な(専門的には非線形と言います)場合に使われます.

 

ひとまず,真値は適当な値を入れて,解析してみました.下のグラフは姿勢の推定値と真値です.

また,これは推定値と真値の誤差です.

この結果から,約1%の誤差で推定できていることを確認しました.うまくいっています!

 

②Davenport's q-method

①拡張カルマンフィルタはある時刻の量を推定する際に,1つ前の時刻の量を使って,一つずつ,順番に推定していきます.これを逐次処理と言います.それとは反対に,まとまったデータから姿勢を推定する手法をバッチ処理と言います.これは即時性のない場合に有効な処理の仕方です.バッチ処理による姿勢推定手法として,Davenport's q-methodという手法を導入して現在プログラムを作成しています.だいたい7割くらいはできています.

 

①②も現在は実際のセンサではなく,モデルを使っています.ここに実際のセンサデータを代入する必要があるので,姿勢のセンサの基盤を早めに作って,次回の担当日に報告します!

 

 

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