Аннотация 2
Введение 5
1 Построение теоретической модели и прогнозирование оценки отличий от реальных данных 6
1.1 Формирование задачи для дальнейшего исследование погрешностей 6
1.2 Составление задачи для дальнейшей реализации 11
1.3 Проблема интегрирования данных акселерометра 12
2 Применения акселерометра в системе определение местоположения как дополнительного датчика 21
2.1 Определение положения с помощью датчика акселерометра 21
2.2 Реализация приложения для измерения дистанции при помощи акселерометра на Android 22
3 Возможные применения, тестирование 32
Заключение 37
Список используемой литературы 38
В данной работе рассматривается вопрос возможности использования датчика акселерометра в качестве датчика линейного перемещения, и возникающие при этом проблемы при двойном интегрировании, для получения линейного перемещения. А также практическое использование данных датчика акселерометра в приложениях для мобильных устройств.
Для решения первого вопроса необходимо разработать математическую модель и показать возникающие погрешности при обработке данных с датчика акселерометра.
Так же необходимо показать, как везет себя погрешность на реальном устройстве акселерометра. Для этого нужно будет взять реальный акселерометр, и написать для него программу, для вывода нужных нам данных дистанции при измерение расстояния.
Определить основные проблемы, при использовании данных только датчика акселерометра для определения положения в пространстве.
В нынешнем мире уже нельзя представить жизнь без инерциальных датчиков. Они пропитали все слои отраслей, от телефонов, машин, до самолётов и ракет. Из всех инерциальных датчиков для определения местоположения подходит только акселерометр, о нём и будет идти речь.
Акселерометр - это датчик для измерения ускорения, который состоит в классе инерциальных датчиков. Если раньше этот датчик был достаточно большой, то сейчас их делают в размере от 1 микрометра до 100 микрометров.
Целью данной работы является поиск погрешностей акселерометра и возможными применениями датчика, примером датчика будет служить акселерометр ADXL345.
Предмет исследования: разработка модели получения данных акселерометра и исследование влияния частоты опроса акселерометра на погрешность измерения ускорения, возможные области применения акселерометра.
В данной работе мы рассмотрели вопрос об использовании датчика акселерометра в качестве датчика линейного перемещения, и возникающие при этом проблемы при двойном интегрировании, для получения линейного перемещения. Была представлена математическая модель, данные для которой были искусственно созданы, вывели графики, на которых видно, что погрешность накапливается очень быстро, и что по факту, при реальных замерах, погрешность может быть еще больше, так как не учтены многие внешние факторы.
Далее было принято решение в разработке мобильного приложения, чтобы наглядно показать на устройстве, где есть акселерометр, что при реальных измерениях есть эта погрешность и на сколько она большая.
При разработке мобильного приложения использовалась среда разработки Android Studio и язык программирования Java. В ходе разработки был написан код, который взаимодействовал с акселерометром внутри телефона на операционной системе Android. Важно было добавить в него только замеры с самого акселерометра и вычисление скорости и расстояния без каких-либо уменьшений погрешности, чтобы показать, как на самом деле обстоят дела с этим датчиком. Мобильное приложение было разработано, в его интерфейсе было выведено отображение скорости перемещения, дистанции пройденной с прибором и сами показания с акселерометра. В ходе проведения эксперимента, было сделано несколько замеров, чтобы усреднить данные и показать максимально точный результат.
Как и ожидалось после построения математической модели и оценки всех условий погрешности, реальные данные эксперимента, очень разнились с теми, что были показаны на устройстве. Таким образом можно сделать вывод, что использование только датчика акселерометра в определении дистанции является невозможным, без использования дополнительных датчиков, либо фильтров данных.
1. Дао Ван Ба Динамический метод исследования погрешностей триады акселерометров [Текст]: дис . канд. техн. наук: 05.11.03: защищена 22.01.15: утв. 15.07.14 / Дао Ван Ба. - Санкт-Петербург - 2015, - 113 с.
2. Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. : Горячая Линия - Телеком, 2009. 606 с.
3. Медникс З., Дорнин Л., Мик Б., Накамура М. П78 Программирование под Android. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2013. — 560 с.
4. Сатия Коматинени, Дейв Маклин. Android 4 для профессионалов. Создание приложений для планшетных компьютеров и смартфонов. ; под ред. Ю.Н. Артеменко. : Вильямс 2012. 880 с.
5. Фелкер, Донн. Ф38 Android: разработка приложений для чайников. : Пер. с англ. — М. : ООО “И.Д. Вильямс”, 2012. — 336 с.
6. A. Albarbar, A. Badri, J. K. Sinha, and A. Starr, “Performance evaluation of MEMS accelerometers,” Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, vol. 42, no. 5, pp. 790-795, 2009
7. B. Barshan and H. F. Durrant-Whyte, “Inertial navigation systems for mobile robots,” vol. 11, pp. 328-342, June 1995
8. D. H. Titterton and J. L. Weston, Strapdown inertial navigation technology. The Institution of Electrical Engineers, 2004.
9. D. R. P. R. B. M. Joseph M. Cooke, Michael J. Zyda, “Npsnet: Flight simulation dynamic modelling using quaternions,” Presence, vol. 1, pp. 404-420, 1994
10. E. Foxlin, “Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias kalman filter,” in Proc. Virtual Reality Annual International Symposium the IEEE 1996, pp. 185-194,267, Mar. 30-Apr. 3, 1996.
11. E. Foxlin, “Pedestrian tracking with shoe-mounted inertial sensors,” IEEE Comput. Graph. Appl., vol. 25, no. 6, pp. 38-46, 2005
12. E. R. Bachmann, X. Yun, and C. W. Peterson, “An investigation of the effects of magnetic variations on inertial/magnetic orientation sensors,” in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation ICRA ’04, vol. 2, pp. 1115-1122, Apr. 2004.
13. F. Mohd-Yasin, D. J. Nagel, and C. E. Korman, “Noise in MEMS,” Measurement Science and Technology, vol. 21, no. 1, pp. 12-21, 2009.
14. G. A. Aydemir and A. Saranl, “Characterization and calibration of MEMS inertial sensors for state and parameter estimation applications,” Measurement, vol. 45, no. 5, pp. 1210-1225, Jun. 2012.
15. G. Pang and H. Liu, “Evaluation of a Low-cost MEMS Accelerometer for Distance Measurement,” Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 30, no. 3, pp. 249 - 265, 2001.
...