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加速度から重力加速度の除去方法について

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yohehe

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ジャイロセンサーで得られたquaternionで加速度を基準座標系に戻し、位置推定のテストのプログラムをpythonで作成しております。
重力加速度の除去がうまくいかず困っております。
あくまでも推定値であることを前提に置いた上で、以下ローパス・ハイパスフィルタリングを行って重力加速度の除去の方法があると知りました。
以下でプログラミングを行なってみました。

#加速度データをacx,acy,aczとする。quaternionを用いて基準座標系に計算済
#ローパスフィルタ:時系列のデータの平滑化
#b:平滑化係数(0<b<1)平滑化したい場合はなるべくbの値は小さくする
#low(x,y,z)の初期値を設定する。
low_x=0
low_y=0
low_z=0
#bを平滑化係数とする

#一つ前の加速度
oldaccel_x=0
oldaccel_y=0
oldaccel_z=0
#一つ前の速度
oldspeed_x=0
oldspeed_y=0
oldspeed_z=0

#速度,距離の初期値を設定する。
speed_x=0
speed_y=0
speed_z=0
difference_x=0
difference_y=0
difference_z=0
#平滑化係数を0.1とする
b=0.4
#測定間隔 t=1/30
diff_X=[]
diff_Y=[]
diff_Z=[]

for i in range(len(acx)):
    #ローパスフィルタリング
    #ローパスフィルター(現在の値 = 係数 * ひとつ前の値 + (1 - 係数) * センサの値)
    low_x=low_x*b+acx[i]*(1-b)
    low_y=low_y*b+acy[i]*(1-b)
    low_z=low_z*b+acz[i]*(1-b)
    #ハイパスフィルタリングを行う
    #ハイパスフィルター(センサの値 - ローパスフィルターの値)
    highpass_x=acx[i]-low_x
    highpass_y=acy[i]-low_y
    highpass_z=acz[i]-low_z
    #速度計算(加速度の台形積分)
    speed_x=((highpass_x+oldaccel_x)*t)/2+speed_x
    oldaccel_x=highpass_x
    speed_y=((highpass_y+oldaccel_y)*t)/2+speed_y
    oldaccel_y=highpass_y
    speed_z=((highpass_z+oldaccel_z)*t)/2+speed_z
    oldaccel_z=highpass_z
    #変位計算
    difference_x=((speed_x+oldspeed_x)*t)/2+difference_x
    oldsppeed_x=speed_x
    difference_y=((speed_y+oldspeed_y)*t)/2+difference_y
    oldsppeed_y=speed_y
    difference_z=((speed_z+oldspeed_z)*t)/2+difference_z
    oldsppeed_z=speed_z
    diff_X.append(difference_x)
    diff_Y.append(difference_y)
    diff_Z.append(difference_z)


コード


この方法を用いるとデータが大きくずれるのですが、手法がまちがっておりますでしょうか。
この方法を用いて基準座標系から計算以外に
G=[1,0,0,-9.80665]、もしくはG=(0,0,-9.80665)として重力をquaternion表記して計算していく手法などをみかけました。
ノイズなどの問題もあり、あくまでも推定値での計算となるとは思われますが、重力加速度を加速度から除去する際の手法について望ましいと思われる方法などはありますでしょうか。

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回答 1

check解決した方法

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すみません、自己解決いたしました。

G=(0,0,-9.80665)と設定して、重力を基準座標系からセンサー座標系にquaternion行列を用いて変換。
加速度から重力加速度を差として除去することで進めてみます。

正確な手法であるかどうかなど課題はありますが。

ありがとうございました。

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