VISION và IMU DATA FUSION các GIẢI PHÁP HÌNH THỨC KHÉP kín CHO THÁI độ, tốc đôc, QUY mô TUYỆT đối và xác ĐỊNH THIÊN vị

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG VIỆN ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN ĐIỆN TỬ TƯƠNG TỰ I ĐIỆN TỬ TƯƠNG TỰ I Sinh viên thực hiện: Trần Quang Huy 20172708 Phạm Thái Trung 20172876 Mã lớp: 124846 Sinh viên thực hiện: Trần Quang Huy 20172609 Phạm Thái Trung 20172876 Hà Nội, 6-2021 Hà Nội, 6-2021 MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH .6 VISION VÀ IMU DATA FUSION: CÁC GIẢI PHÁP HÌNH THỨC KHÉP KÍN CHO THÁI ĐỘ, TỐC ĐÔC, QUY MÔ TUYỆT ĐỐI VÀ XÁC ĐỊNH THIÊN VỊ I GIỚI THIỆU 10 II CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 13 III CÁC CHẾ ĐỘ QUAN SÁT VÀ CÁC HỘI CHỨNG LIÊN TỤC 16 A VẤN ĐỀ BẢN ĐỊA HÓA ĐƠN GIẢN 18 B TIÊU CHÍ XẾP HẠNG KHẢ NĂNG QUAN SÁT 20 C ĐỐI XỨNG LIÊN TỤC 22 IV HỆ THỐNG ĐƯỢC XEM XÉT 25 A Trường hợp với nhiều tính 27 B Trường hợp có thiên vị 28 V THUỘC TÍNH QUAN SÁT 29 A Trường hợp khơng có trọng lực 29 B Trường hợp có trọng lực .32 C Trường hợp với nhiều tính 33 D Trường hợp có thiên vị .34 E Trọng lực không xác định 36 VI KHẢ NĂNG QUAN SÁT ĐỐI VỚI CÁC ĐỐI TƯỢNG ĐẶC BIỆT VÀ MỘT SỐ HÌNH ẢNH MÁY ẢNH .36 A Quỹ đạo đặc biệt 36 B Số lượng quan sát máy ảnh tối thiểu 38 VII CÁC GIẢI PHÁP MẪU ĐÓNG ĐỂ XÁC ĐỊNH TẤT CẢ CÁC CHẾ ĐỘ QUAN SÁT 39 A Trường hợp khơng có trọng lực 39 B Trường hợp có trọng lực .42 C Trường hợp có thiên vị 48 VIII ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT 49 A ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA THUẬT TỐN THƠNG QUA MÔ PHỎNG MONTE CARLO 50 B Đánh giá hiệu suất liệu thực tế 57 IX KẾT LUẬN 58 PHỤ LỤC A 61 PHỤ LỤC B 62 PHỤ LỤC C 63 PHỤ LỤC D 65 ĐÁNH GIÁ 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 67 ƯỚC TÍNH TRẠNG THÁI DỰA TRÊN KHÁI NIỆM VỀ PHÂN TÍCH ĐỐI XỨNG LIÊN TỤC VÀ KHẢ NĂNG QUAN SÁT: TRƯỜNG HỢP HIỆU CHUẨN .71 I GIỚI THIỆU 73 A Các cơng trình liên quan hiệu chuẩn cảm biến robot di động 76 B Các cơng trình liên quan phân tích khả quan sát robot di động 77 C Đóng góp cấu trúc 79 II VÍ DỤ ĐƠN GIẢN VỀ ĐỊNH VỊ 80 III CÁC HỘI CHỨNG LIÊN TỤC VÀ TÍNH CHẤT KHẢ NĂNG QUAN SÁT .84 A Tiêu chí xếp hạng khả quan sát 84 B Phân hủy cục 86 C Đối xứng liên tục 87 IV VẤN ĐỀ VỀ PHÉP BIỆN CHỨNG NGOẠI THẤT ĐƠN GIẢN VÀ HIỆU CHUẨN CẢM BIẾN 92 A Xem xét hệ thống 92 B Tìm chế độ quan sát cho quỹ đạo tròn .96 C Các tính chất phân tích chức quan sát 102 V CHIẾN LƯỢC ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ HỆ THỐNG 107 A Xác định phương pháp 107 B Phương pháp tiếp cận bình phương tối thiểu đơn giản 108 C Ước tính thông số hiệu chuẩn .109 VI ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT 110 A Mô 111 B Thí nghiệm thực tế 121 VII KẾT LUẬN .125 PHỤ LỤC A 127 PHỤ LỤC B 127 PHỤ LỤC C 128 PHỤ LỤC D 129 TÀI LIỆU THAM KHẢO 130 73 KẾT HỢP DỮ LIỆU TẦM NHÌN VÀ IMU: XÁC ĐỊNH DẠNG KÍN VỀ QUY MƠ, TỐC ĐỘ VÀ THÁI ĐỘ TUYỆT ĐỐI 138 Giới thiệu 141 Hệ thống 144 2.1 Trường hợp với nhiều tính 147 2.2 Trường hợp với Bias 148 Thuộc tính khả quan sát 148 3.1 Trường hợp khơng có trọng lực .149 3.2 Trường hợp có trọng lực 151 3,3 Trường hợp với nhiều tính 151 3.4 Trường hợp với Bias 153 3.5 Lực hấp dẫn không xác định 154 Các điều kiện cần thiết để quan sát .155 Giải pháp dạng kín 157 5.1 Trường hợp khơng có Bias 157 5.2 Trường hợp với Bias 161 Thuật toán .161 Đánh giá hiệu suất 166 Kêt luận 167 Phụ lục A 168 9.1 Biểu thức ma trận xoay ≡ cách tích hợp tốc độ góc 168 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1: Xe trang bị gia tốc kế máy ảnh di chuyển dòng Máy ảnh thực ba quan sát tính F , tương ứng, từ cácđiểm A, B C Hình 2: Vấn đề địa hóa đơn giản .15 Hình 3: (a) Hai vị trí ban đầu A B khơng tái tạo quan sát tương tự (βA ≠ βB ) (b) Hai quỹ đạo định cung cấp quan sát mang giống lúc 16 Hình 4: Vị trí tính F, tăng tốc xe Av, tốc độ góc xe gia tốc hấp dẫn Ag 20 Hình 5: (a) Chuyển động 3-D điển hình tạo mơ chúng tôi; màu đỏ cho biết đặc điểm điểm (b) Đúng (chấm xanh) tốc độ xe ước tính (đĩa đỏ) 43 Hình 6: Góc cuộn (trái) cao độ (phải) thí nghiệm mơ Các chấm màu xanh cho biết thật mặt đất đĩa màu đỏ cho biết giá trị ước tính 43 Hình 7: (a) Ba thành phần thiên vị gia tốc kế; từ lên trên, thành phần x, y z (b) Ba thành phần gia tốc cung cấp gia tốc ba trục thí nghiệm thực tế (xem Phần VIII-B); từ lên trên, thành phần x, y z 44 Hình 8: Lỗi chế độ quan sát trung bình 100 mơ .45 Hình 9: Phân bố tiếng ồn góc cuộn (đường màu xanh) độ vừa vặn Gaussian tốt (đường màu đỏ) .47 Hình 10: (a) Quỹ đạo (sự thật mặt đất) tập liệu thực 3-D khoảng thời gian [200, 240] s (b) Tốc độ xe thí nghiệm 3-D thực Các chấm màu xanh cho biết thật mặt đất đĩa màu đỏ cho biết giá trị ước tính .47 Hình 11: Góc cuộn (trái) cao độ (phải) thí nghiệm 3-D thực Các chấm màu xanh cho biết thật mặt đất đĩa màu đỏ cho biết giá trị ước tính .48 Hình 12: Hai khung tham chiếu, tương ứng, gắn vào robot vàcảm biến chịu lực 77Hình 13: Các điểm đặc biệt mà biến dấu thay đổi giá trị chúng a) minh họa trường hợp k-nút không tồn b) chúng tồn 86 Hình 4: Các bước thực phương pháp xác định 89 Hình 5: Ước tính nút sau tham số 102 Hình 73.1: Vị trí đặc trưng (F), gia tốc xe (A), tốc độ góc xe (V) gia tốc trọng trường ( Ag) 122 Hình 73.2: Trong (a) quỹ đạo (chân lý mặt đất) tập liệu thực 3D khoảng thời gian [200, 240] s Ở (b) tốc độ xe thí nghiệm 3D thực Chấm màu xanh lam chân lý đĩa màu đỏ ghi giá trị ước tính .138 Hình 73.3: Góc cuộn (trái) cao độ (phải) thử nghiệm 3D thực Chấm màu xanh lam chân lý đĩa màu đỏ ghi giá trị ước tính .138 VISION VÀ IMU DATA FUSION: CÁC GIẢI PHÁP HÌNH THỨC KHÉP KÍN CHO THÁI ĐỘ, TỐC ĐƠC, QUY MƠ TUYỆT ĐỐI VÀ XÁC ĐỊNH THIÊN VỊ Agostino Martinelli TÓM TẮT Bài báo nghiên cứu vấn đề kết hợp liệu qn tính tầm nhìn Một cảm biến cấu thành máy ảnh mắt, ba máy đo gia tốc trực giao ba quay hồi chuyển trực giao xem xét Đóng góp giấy kết phân tích tất chế độ quan sát được, tức tất đại lượng vật lý xác định cách sử dụng thông tin liệu cảm biến thu thời gian ngắn khoảng thời gian Cụ thể, chế độ quan sát tốc độ thái độ (góc cuộn cao độ), tỷ lệ tuyệt đối độ lệch ảnh hưởng đến phép đo quán tính Điều trường hợp camera quan sát đặc điểm Kết phân tích chế độ quan sát nói dựa trên phân tích khả quan sát khơng tiêu chuẩn, điều hồn tồn giải thích cho hệ thống phi tuyến tính Đóng góp thứ hai dẫn xuất phân tích giải pháp dạng đóng, thể cách phân tích tất chế độ quan sát nói mặt hình ảnh phép đo qn tính thu thập thời gian ngắn khoảng thời gian Điều cho phép giới thiệu công cụ đơn giản phương pháp mạnh mẽ ước tính đồng thời tất chế độ quan sát mà khơng cần khởi tạo tiên nghiệm hiểu biết Cả phân tích khả quan sát suy giải pháp dạng đóng thực số bối cảnh khác nhau, kể trường hợp phép đo qn tính sai lệch khơng thiên vị, trường hợp nhiều tính năng, diện khơng có trọng lực Ngồi ra, tất bối cảnh này, mức tối thiểu số lượng hình ảnh camera cần thiết cho khả quan sát có nguồn gốc Hiệu suất phương pháp đề xuất đánh giá thông qua mô Monte Carlo mở rộng thí nghiệm thực tế Kết hợp liệu Vision IMU: Giải pháp dạng kín cho thái độ, tốc độ, quy mô tuyệt đối xác định thiên vị Thuật ngữ số —Robot khơng, thị giác máy tính, khả phục tùng phi tuyến, hợp cảm biến, điều hướng quán tính hỗ trợ thị giác I GIỚI THIỆU Trong năm gần đây, tầm nhìn cảm biến qn tính nhận quan tâm lớn cộng đồng người máy di động Các tín hiệu Hệ thống Định vị Toàn cầu (GPS) bị che khuất Ngoài ra, cảm biến có điểm bổ sung thú vị cung cấp thông tin phong phú để xây dựng hệ thống có khả định hướng lập đồ qn tính hỗ trợ tầm nhìn Hình 1: Xe trang bị gia tốc kế máy ảnh di chuyển dòng Máy ảnh thực ba quan sát tính F , tương ứng, từ cácđiểm A, B C 10 ... LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH .6 VISION VÀ IMU DATA FUSION: CÁC GIẢI PHÁP HÌNH THỨC KHÉP KÍN CHO THÁI ĐỘ, TỐC ĐÔC, QUY MÔ TUYỆT ĐỐI VÀ XÁC ĐỊNH THIÊN VỊ I GIỚI THIỆU ... đĩa màu đỏ ghi giá trị ước tính .138 VISION VÀ IMU DATA FUSION: CÁC GIẢI PHÁP HÌNH THỨC KHÉP KÍN CHO THÁI ĐỘ, TỐC ĐƠC, QUY MƠ TUYỆT ĐỐI VÀ XÁC ĐỊNH THIÊN VỊ Agostino Martinelli TÓM TẮT Bài báo... đề xuất đánh giá thông qua mô Monte Carlo mở rộng thí nghiệm thực tế Kết hợp liệu Vision IMU: Giải pháp dạng kín cho thái độ, tốc độ, quy mô tuyệt đối xác định thiên vị Thuật ngữ số —Robot khơng,