Objekto padėties nustatymo MEMS jutikliais metodų tyrimas

Abstract

Darbo tikslas yra sukurti objekto padėties nustatymo sistemą, taikant MEMS jutiklius ir mikrovaldiklį. Pradžioje yra išnagrinėjami esami įgyvendinti funkcionalumai ir apibrėžiama, kokie šiuo metu yra taikomi sprendimai uždaviniui spręsti. Atlikus analizę, sudarytas darbo planas išnagrinėti tris filtrus -- tiesinį (angl. linear), išplėstinį (angl. extended) ir sekamą (angl. unscented) Kalman filtrus. Išplėstas Kalman filtras industrijoje yra taikomas kaip standartas navigacinėse sistemose, sprendžiant netiesinio tipo uždavinius. Visi trys filtrai buvo įgyvendinti ,,Matlab'' aplinkoje ir atliktas filtrų rezultatų palyginimas. Buvo nustatyta -- blogiausiai netiesinį filtravimą atlieka tiesinis Kalman filtras, geriausiai - sekamas Kalman filtras. Labai arti buvo išplėstas ir sekamas Kalman filtrai. Po atliktos analizės sekamas Kalman filtras buvo įgyvendintas mikrovaldiklyje STM32.

The purpose of this work is to create a system, using MEMS sensors and micro controller. Firstly the solutions which are currently are applied to create these kind of systems are discussed. After analysis, the work plan is created to study three filters -- linear, extended and unscented Kalman filters. Extended Kalman filter is used very widely in the industry, it is the standard filter to use with navigation systems and solving non-linear problems. All three filter was implemented in \"Matlab\" environment and compared to each other. Comparison showed, that the worst of all was linear Kalman filter and the best was unscented Kalman filter. However, extended Kalman filter was really close to unscented Kalman filter. After analysis, unscented Kalman filter was chosen for implementation on STM32 platform.