Matlab中的向量点乘-磁力计校准(Magnetometer-calibration)

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何使用MATLAB进行磁力计校准时实现向量点乘操作，详细讲解了相关代码和应用技巧。在MATLAB代码中的向量点乘磁力计校准技术涉及三个不同的脚本用于校准三轴磁力计，这些脚本需要针对硬/软铁磁干扰及比例因子进行调整。文中提出了三种校准程序：手动校准（MC）、非线性最小二乘法校准（NLLS）和修正的普通最小二乘法校准（ALQ）。这里将简要介绍这三种方法，并详细说明如何使用提供的脚本来解决每种方法的校准问题。值得注意的是，尽管存在非正交性和软铁磁干扰的影响，在这些校准程序中主要考虑比例因子及硬铁磁干扰作为测量偏差的主要来源。唯一能够同时处理所有上述偏差源（包括硬/软铁磁干扰、比例因子和非正交性）的方法是ALQ方法。该方法依据特定的研究文献开发而来，而MC和NLLS仅能解决强铁磁干扰（即偏移）及比例因子的问题。鉴于这些简化条件，定义一个简单的模型来描述磁力计如何感知外部磁场至关重要。磁力计的每个轴都测量参考磁场中的三个正交分量之一，通常可以是人造磁场或地磁场。理想情况下，磁力计输出应该是一个表示在自身坐标系中所测得的磁场方向向量。然而，在实际应用中会遇到各种干扰和误差需要校准处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Matlab中的向量点乘-磁力计校准(Magnetometer-calibration)

优质

本文章介绍了如何使用MATLAB进行磁力计校准时实现向量点乘操作，详细讲解了相关代码和应用技巧。在MATLAB代码中的向量点乘磁力计校准技术涉及三个不同的脚本用于校准三轴磁力计，这些脚本需要针对硬/软铁磁干扰及比例因子进行调整。文中提出了三种校准程序：手动校准（MC）、非线性最小二乘法校准（NLLS）和修正的普通最小二乘法校准（ALQ）。这里将简要介绍这三种方法，并详细说明如何使用提供的脚本来解决每种方法的校准问题。值得注意的是，尽管存在非正交性和软铁磁干扰的影响，在这些校准程序中主要考虑比例因子及硬铁磁干扰作为测量偏差的主要来源。唯一能够同时处理所有上述偏差源（包括硬/软铁磁干扰、比例因子和非正交性）的方法是ALQ方法。该方法依据特定的研究文献开发而来，而MC和NLLS仅能解决强铁磁干扰（即偏移）及比例因子的问题。鉴于这些简化条件，定义一个简单的模型来描述磁力计如何感知外部磁场至关重要。磁力计的每个轴都测量参考磁场中的三个正交分量之一，通常可以是人造磁场或地磁场。理想情况下，磁力计输出应该是一个表示在自身坐标系中所测得的磁场方向向量。然而，在实际应用中会遇到各种干扰和误差需要校准处理。

基于MATLAB的磁力计校准代码包RAR版

优质

这是一个RAR格式的资源包，包含了使用MATLAB进行磁力计校准的代码。它旨在帮助用户精确调整和优化其设备的性能参数。磁力计沿传感器的X、Y 和 Z 轴检测磁场强度。精确测量这些轴上的磁场对于传感器融合以及确定航向和方向至关重要。为了准确计算航向和方向，需要校准低成本MEMS磁力计以补偿环境噪声及制造缺陷。理想中的三轴磁力计在没有受到任何外部干扰的情况下沿正交的X、Y 和 Z 轴测量地球磁场强度。若让传感器旋转通过所有可能的方向，并在此过程中进行多次测量，则这些数据点应构成一个球体，其中球体半径代表了所测得的地磁场强度。然而，在实际应用中，磁力计会受到各种噪声源和制造缺陷的影响，导致其读数不准确。最显著的问题之一是硬铁效应，这是由于电路板上其他金属物体产生的固定干扰磁性场造成的。这种现象改变了理想球体的原点位置。另一个影响因素是软铁效应，它来源于传感器附近能够扭曲周围磁场分布的材料或物体。这些物质会拉伸和倾斜理想的测量范围，并使数据分布在椭圆面上而非完美的球面内。模拟这一效果的方法包括将IMU的地磁场矢量旋转至传感器坐标系中进行处理，随后再将其转换回全局参考框架。为了确保磁力计能准确地提供航向和方向信息，在使用前必须对其进行适当的校准以纠正上述问题。

Hand-Eye Calibration with Matlab: 实时校准的Matlab应用

优质

本项目介绍如何使用MATLAB进行手眼标定，并应用于实时系统中。通过精确的手眼参数计算，提升机器人视觉系统的性能和稳定性。使用Matlab进行手眼标定 1. 尽量在不同位置拍摄棋盘格图像，但要确保整个棋盘格都出现在视野内。 2. 在left文件夹中存放采集到的图片。 3. 坐标6.txt文件包含机械臂的位置和姿态数据。每一行有7个元素，分别是位置坐标和四元数（通过机械臂SDK反馈）。 4. 如何使用Matlab进行手眼标定？ 4.1 使用Matlab APP中的Camera Calibrator工具对图像的内参和外参进行标定，并将结果导出到工作空间中。 4.2 运行toolbox_stereo_eye_in_hand.m脚本以获得旋转矩阵和平移矩阵。

MPU9250磁力计校准算法研究

优质

本文深入探讨了针对MPU9250传感器的磁力计校准算法的研究与实现，旨在提升磁场数据的准确性和可靠性。基于MPU9250的磁力计算法采用纯C语言编写，适用于多种平台移植，并包含独立校准源代码。该代码使用旭泰公司的示例模板进行开发，支持三维或二维数据校准，维度越高则校准精度通常也更高。

MATLAB代码中的向量点乘-UUV：利用MATLAB语言模拟UUV动力学及控制

优质

本项目通过MATLAB编写代码，实现无人 underwater vehicle (UUV) 的动力学模型及其控制策略的仿真，重点在于运用向量点乘等数学运算优化算法。在Matlab代码中进行向量的点乘操作。欢迎使用uuv项目的Wiki！在这里您可以找到关于uuv存储库中的最新资讯。首先，该仓库提供了用于在Matlab/Simulink环境中模拟和控制单个无人水下航行器（UUV）所需的软件工具。当前状态为：代码尚未完全正常运行。目前实施的项目包括： 1. 推荐的Matlab/Simulink项目的目录格式； 2. 在Simulink中实现了一个包含质量、阻尼、静液压和向心力以及外部水流影响（暂时停用）的UUV六自由度动力学模块； 3. Simulink中的推力块，以螺旋桨转速为输入并输出6DOF推力矢量； 4. 一个简单的PID控制器用于调节俯仰、升降及偏航动作； 5. 基础视线引导系统； 6. 简单的轨迹生成和跟踪功能； 7. 绘图与动画展示（Matlab）的功能； 8. 预处理功能，包括从NTNU MinervaROV获取的数据。待完成事项： 1. 在Matlab中实现路径规划方法。 2. 完善Simulink/Matla相关的后续开发工作。

三轴磁力计的集成校准与磁干扰补偿

优质

本文探讨了三轴磁力计的集成校准技术及其在复杂环境中的磁干扰补偿方法，旨在提高传感器的数据精度和可靠性。 ### 三轴磁力计的集成校准与磁扰动补偿技术详解 #### 摘要本段落探讨了三轴磁力计在实际应用中所遇到的问题及其解决方案。由于制造工艺和技术限制，三轴磁力计往往存在测量误差。这些误差主要来源于内部参数偏差（如硬铁效应和软铁效应）以及外部环境中的不希望存在的磁场干扰。文章介绍了一种综合校准方法，该方法不仅能够校正传感器本身的偏差，还能有效补偿由硬铁和软铁材料导致的磁扰动。 #### 关键词解析 - **三轴磁力计**：一种可以同时测量三个相互垂直方向上磁场强度的传感器。 - **校准**：通过对传感器进行调整来减小或消除其固有偏差的过程。 - **磁扰动补偿**：通过算法或其他手段消除环境中不希望存在的磁场对测量结果的影响。 - **硬铁效应**：由于设备内部金属部件产生的永久磁场造成的偏差。 - **软铁效应**：由于设备周围的磁场对可被磁化的材料（如铁）产生感应磁场而造成的偏差。 - **非线性方程**：在解决校准问题时需要求解的一类数学模型。 #### 引言与背景三轴磁力计广泛应用于卫星、航空导航及自主水下航行器等领域。然而，这些设备的精度受到多种因素的影响，包括不同轴之间的尺度差异、偏置以及轴间的非正交性等。此外，在大多数实际应用场景中，不可避免地会受到外部不期望磁场的干扰，这些干扰可能来自设备内部的金属部件（硬铁效应）或周围环境中的铁磁性物质（软铁效应）。因此，开发一套有效的集成校准与磁扰动补偿方案显得尤为重要。 #### 实验设计与分析为验证所提出的集成校准方法的有效性，研究人员设计了一系列实验。这些实验涉及四种不同的磁扰动场景，并详细分析了硬铁和软铁材料对磁力计测量结果的影响。相较于传统的校准方法，新的校准策略无需计算伪线性参数，而是直接通过求解非线性方程组获得综合参数。实验中使用的设备包括无磁旋转平台、CZM-3质子磁力计、DM-050三轴磁力计、两个磁铁以及两个钢管。通过对这四种场景下的数据进行对比分析，结果表明，新方法在所有情况下均表现出更好的综合补偿性能，误差减少了几个数量级。 #### 实验结果具体来说，在大磁铁和钢管共同作用的情况下，经过补偿后，均方根误差（RMS Error）从10797.962纳特斯拉（nT）降低至15.309 nT，显示出了显著的改进效果。这一发现为三轴磁力计的校准和磁扰动补偿提供了一种实用的方法。 #### 结论本段落提出了一种集成校准与磁扰动补偿方法，旨在提高三轴磁力计在复杂环境下的测量精度。该方法通过直接求解非线性方程组的方式，有效地解决了硬铁效应和软铁效应带来的偏差问题，展示了显著的性能提升。对于进一步提升导航系统及其他依赖磁场测量的应用领域的可靠性和准确性具有重要意义。

地磁校准中的椭球拟合（MATLAB）

优质

本工作介绍了在MATLAB环境下进行的地磁场数据处理方法，重点阐述了椭球拟合技术在校准过程中的应用。通过优化算法提高地磁传感器测量精度与稳定性。基于最小二乘法的椭球拟合一直是经典的椭球拟合算法。

高维矩阵与向量在Matlab中的点乘（使用Permute函数）

优质

本文章介绍了如何在MATLAB中利用permute函数进行高维矩阵和向量之间的点乘操作，并探讨了其高效实现方法。今天遇到了一个问题：如何用一个n维的向量与一个m×k×n的矩阵进行点乘运算，并且避免使用循环结构。通过Matlab中的permute命令可以很好地解决这个问题。示例代码如下： ```matlab a = [1, 2, 3]; % 注意，Matlab中数组是按列存储的。 test = repmat(a, 3, 1, 3); % 将向量a复制成一个大小为3×3×3的矩阵。 % 查看生成的test矩阵 disp(test(:,:,1)); % 输出：[1 2 3; 1 2 3; 1 2 3] disp(test(:,:,2)); % 输出：[1 2 3; 1 2 3; 1 2 3] disp(test(:,:,3)); % 输出：[1 2 3; 1 2 3; 1 2 3] ``` 通过上述代码，可以将一个向量与三维矩阵进行点乘操作而无需使用循环结构。

Arduino_AHRS_System：精简的实时嵌入式姿态与航向参考系统，采用递归最小二乘法校准磁力计...

优质

Arduino_AHRS_System是一款基于Arduino平台开发的精简型实时嵌入式姿态和航向参考系统。该系统利用递归最小二乘法对磁力计进行高效校准，确保在各种环境下提供准确的姿态测量数据。在现代物联网与机器人技术领域，嵌入式系统扮演着关键角色，特别是在姿态和航向参考系统（AHRS）设计上发挥重要作用。Arduino_AHRS_System项目就是一个典型例子，它提供了一个紧凑且实时的解决方案，并特别适用于资源有限的Arduino平台。该项目运用递归最小二乘算法进行磁力计校准，并通过扩展卡尔曼滤波器与无迹卡尔曼滤波器实现传感器融合，从而提高姿态估计精度。磁力计是测量地球磁场的重要工具，在确定设备方向上发挥关键作用。然而，由于制造误差和环境因素的影响，需要对这些传感器的读数进行校正以确保准确性。递归最小二乘算法是一种在线学习方法，能够实时更新模型参数来减少错误累积，并且在不断接收新数据时逐步提高精度。在Arduino_AHRS_System项目中，RLS算法被用来纠正磁力计偏置和灵敏度问题，从而提供更精确的航向信息。传感器融合技术将多个传感器的数据结合在一起以获取更为可靠的状态估计，在AHRS系统设计中尤为重要。该项目采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）与无迹卡尔曼滤波器（UKF），这两种经典算法在非线性问题处理上各有优势，前者通过线性化方法简化复杂度，后者则利用随机采样技术提高精度。项目使用了Teensy 4.0开发板作为高性能微控制器平台，其快速的处理能力和较大的内存容量为复杂的传感器融合任务提供了可能。此外，该项目采用Arduino C++编程语言编写代码，便于理解和修改，适合不同水平的技术人员进行研究和应用开发。总之，通过RLS校准磁力计以及EKF与UKF实现数据融合技术的应用，Arduino_AHRS_System项目展示了如何在资源受限的嵌入式环境中构建高效且精确的姿态参考系统。这对于物联网及机器人领域的研究人员和技术爱好者来说是一套非常实用的技术工具包，有助于他们在硬件平台上开发出更先进的自主导航功能。

IMU Calibration-Gesture: 校准IMU并展示手势

优质

本项目旨在通过校准惯性测量单元（IMU）来提高其准确性，并结合手势识别技术，实现精准的手势控制应用。 IMUCalibration-Gesturecalibration for IMU and show gesture0 1. 读入数据：load(caldata.mat) 2. 运行校正算法：[Ta,Ka,Ba,Tg,Kg,Bg,Tm2a,Bm,Vm,mag_strength]=ImuCalibration_Gesture(cal_data) 3. 校正部分加速度、角速度 4. 磁力计算法mag2acc_matrix假设重力与磁向量的夹角不变，算法Cal_mag4acc_frame利用不同姿态下传感器感受到的磁通向量变化和姿态变化的相关性来计算参数。 5. 参数部分：cal_acc=Ta