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Dieses Papier präsentiert einen praktikablen, quaternion-basierten komplementären Beobachter (CO), der für die Schätzung der Haltungen starrer Körper entwickelt wurde. Wir behaupten, dass dieser Ansatz eine Alternative ist, um die Einschränkungen des erweiterten Kalman-Filters zu überwinden. Der CO verarbeitet Daten von einem kleinen Inertial-/Magnetmodul, das dreiachsige Drehgeschwindigkeitssensoren, Beschleunigungssensoren und Magnetometer umfasst, ohne auf GPS-Daten zurückzugreifen. Der vorgeschlagene Algorithmus integriert ein kinematisches Bewegungsmodell und verwendet eine zweischichtige Filterarchitektur. In letzterer verarbeitet der Levenberg-Marquardt-Algorithmus Beschleunigungs- und lokale Magnetfeldmessungen, um das zu erzeugen, was als Ausgang des Systems bezeichnet wird. Der Ausgang des Systems zusammen mit den Drehgeschwindigkeitsmessungen wird zu Messsignalen für den CO. Auf diese Weise wird das gesamte CO-Design erheblich vereinfacht. Die Effizienz des CO wird experimentell durch einen Industrieroboter und ein kommerzielles IMU während menschlicher Segmentbewegungsübungen untersucht. Diese Ergebnisse sind vielversprechend für Anwendungen im Bereich der menschlichen Bewegung, insbesondere für zukünftige ambulante Überwachung.
Fourati et al. (Fri,) haben diese Frage untersucht.