Quy tắc hợp cảm biến dựa trên đề cập đến sự kết hợp của dữ liệu INS lọc Kalman và vị trí GPS thô và thông tin hướng dựa trên một tập hợp các quy tắc, các ngưỡng, và trọng lượng. Những quy tắc này được thiết kế để bù đắp cho l i trong các dữ liệu GPS, ch ng hạn như sự trôi và nhiều con đường, trong khi vẫn c n sử dụng các dữ liệu GPS một cách hiệu quả để cập nhật ước lượng vị trí của tôi .
Ví dụ, tôi thấy rằng khi chiếc xe được dừng lại, bộ thu GPS có xu hướng trôi xung quanh thay đổi thất thường và các giá trị hướng biến thiên lớn, trong khi còn
Nguyễn Xuân Tiến
67
gần vị trí hiện tại. Nếu chúng ta làm trọng số đơn giản của dữ liệu GPS và INS, vị trí ước tính của tôi sẽ thực hiện theo các đầu ra GPS xung quanh và kết thúc với một giá trị hướng hoàn toàn sai. Vì vậy tôi đã thêm một nguyên tắc:
Nếu chúng ta gần như dừng lại (dựa trên GPS hoặc vận tốc INS), tôi hoàn toàn bỏ qua giá trị hướng GPS, có nghĩa là, tôi đặt bằng số không.
Một quy tắc đơn giản là:
Nếu dữ liệu GPS là "xấu" (quá xa vị trí hiện tại, quá ít vệ tinh, cân đối xấu, POS và HEAD bằng 0, chỉ hiệu quả chạy trên dẫn đường quán tính.Tuy nhiên, chúng ta phải cho phép các trường hợp không chắc rằng tôi đã làm một l i như vậy mà tôi nghĩ rằng các dữ liệu GPS là xấu khi nó thực sự tốt. Như vậy:
Nếu GPS đã có một cân đối vệ tinh tốt trong một thời gian dài, nhưng chúng ta đã giả định nó sẽ được xấu, chúng ta phải có sai sót, vì vậy tôi đặt POS và Head bằng 1. 'Một thời gian dài "Các cụm từ dùng để chỉ một lượng thời gian mà phải được xác định bởi thử nghiệm với hệ thống. Rõ ràng, những quy tắc này có thể khác nhau tùy thuộc vào hoạt động bên trong của một máy thu GPS đặc biệt, và các thông số phải được thay đổi thích hợp.
Một bản tóm tắt ngắn gọn về các quy tắc mà tôi thấy hữu ích, và tại sao chúng được bao gồm, được hiển thị dưới đây. Các cụm từ GPS tốt và GPS xấu cho thấy chỉ có dữ liệu GPS cần được xem là tốt hay xấu dựa trên các thông tin trạng thái từ nhận chính nó. Điều này phụ thuộc vào số lượng vệ tinh nhìn thấy, tín hiệu khỏe, vv Nếu GPS là tốt và tôi đã không khởi tạo ước tính vị trí của tôi, sau đó khởi tạo các vị trí ước tính và hướng bằng vị trí GPS và hướng.
Lưu ý rằng điều này có thể dẫn đến một vị trí ban đầu không phải là rất chính xác do vấn đề GPS. Tôi giả định rằng các thuật toán lọc sẽ sửa điều này trong một khoảng thời gian ngắn. Nếu không, GPS là tốt, vị trí GPS là gần với ước tính vị trí hiện tại, và vận tốc GPS là trong một tối thiểu lý thuyết, sau đó tôi làm một tổng trọng số dự toán hiện hành và vị trí GPS và hướng.
Nguyễn Xuân Tiến
68
Nói chung, tôi muốn điều này là quy luật mà luôn luôn thực hiện, cho thấy rằng dự toán hiện tại và các vị trí GPS phù hợp. Vận tốc GPS là cần thiết để có một trị giá tối thiểu vì đầu ra vị trí từ bộ thu GPS có xu hướng trôi ngược lại khi xe không chuyển động. Nếu GPS đã được tốt đối với một số lượng thời gian, nhưng vị trí GPS đã được quá xa từ vị trí ước tính của tôi để hợp nhất dữ liệu, tôi mở rộng ngưỡng một vị trí số lượng nhỏ và kiểm tra lại. Quy luật này là để bao phủ các sự kiện không chắc rằng vị trí ước tính của tôi đã được bỏ đi vì lý do nào. Mặc dù nó không phải là rất có thể, có thể cho ước tính của tôi để được ra khỏi vị trí chỉ đủ xa để các ước tính và các vị trí GPS được ngăn cách bởi một khoảng cách quá lớn để xem xét hợp lệ. Trong trường hợp này, tôi phát hiện rằng dữ liệu GPS đã được "tốt" cho một số lượng đáng kể thời gian, do đó, tôi giả định rằng ước tính của tôi là tắt và hội tụ ước tính của tôi đến vị trí GPS.
Nếu GPS đã được tốt trong một thời gian rất dài, nhưng vị trí GPS đã trôi dạt nhiều quá xa từ vị trí dự toán để hợp nhất trong một trong các trường hợp trên, tôi gán lại các ước tính vị trí đến vị trí GPS. Trong trường hợp này, tôi giả định rằng một số thất bại (nhưng tạm thời) nghiêm trọng đã xảy ra trong máy thu GPS hoặc các thiết bị cảm biến này gây ra ước tính của tôi để lệch đi xa từ vị trí sự thật mà chúng ta có thể không phải hợp nhất dữ liệu. Vì vậy, tôi quyết định dự toán của tôi chỉ đơn giản làm lại với các dữ liệu GPS và bắt đầu quá trình hợp nhất trên một lần nữa. Sau khi thêm các quy định trước đây tới thuật toán của tôi, quy tắc này không bao giờ được thực hiện trong dữ liệu mẫu của tôi. Đó là có thể, tuy nhiên, rằng sự kiện này sẽ xảy ra như trạng thái nghỉ cuối cùng này.
Lưu ý rằng tất cả các quy tắc sử dụng thuật ngữ như là "thời gian rất dài", "đóng", và "quá xa". Những giá trị này phải được xác định bằng thực nghiệm và tinh chỉnh các thông số cho đến khi hệ thống có được kết quả thỏa đáng. Trong một hệ thống dựa trên quy tắc, như được mô tả ở trên, vấn đề phát sinh liên quan đến việc sử dụng các giới hạn cứng thay cho thuật ngữ như 'đóng ' và "quá xa". Nếu dữ liệu chỉ vừa đủ vượt qua từ một thiết lập, ch ng hạn như 'đóng ', vào thiết lập khác, ch ng hạn như 'xa', hành vi của quá trình hợp nhất có thể đột ngột nhảy. Một giải
Nguyễn Xuân Tiến
69
pháp thay thế, thay thế các ngưỡng cứng với 'mờ' ngưỡng, là việc sử dụng logic mờ cho quá trình hợp nhất. Tôi mô tả một hệ thống logic mờ cho hợp nhất cảm biến trong phần sau đây.
