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Sensormodelle

Kalibrierung und Simulation für IMU, GPS und Entfernungssensoren

Führen Sie Sensormodellierung und -simulation für Beschleunigungsmesser, Magnetometer, Gyroskope, Höhenmesser, GPS, IMU und Entfernungssensoren durch. Analysieren Sie Sensorwerte, Sensorrauschen, Umgebungsbedingungen und andere Konfigurationsparameter. Generieren Sie Flugbahnen, um die Reise dieser Sensoren durch eine Welt zu emulieren und die Leistung Ihrer Sensoren zu kalibrieren.

Informationen zum Zusammenführen mehrerer Sensoren oder zur Verwendung anderer Lokalisierungsalgorithmen finden Sie unter Lokalisierung und Posenbestimmung.

Weitere Informationen zur GNSS-Lokalisierung und -Positionierung finden Sie unter GNSS-Positionierung.

Funktionen

alle erweitern

Höhenmesser

altimeterSensor Altimeter simulation model

GPS

`gpsSensor`	GPS receiver simulation model
`nmeaParser`	Parse data from standard and manufacturer-specific NMEA sentences sent from marine electronic devices
`gpsdev`	Connect to a GPS receiver connected to host computer

IMU

`imuSensor`	IMU simulation model
`accelparams`	Accelerometer sensor parameters
`accelcal`	Kalibrierungsparameter für Beschleunigungsmesser (Seit R2023b)
`linaccel`	Linear acceleration from accelerometer reading (Seit R2023b)
`magparams`	Magnetometer sensor parameters
`magcal`	Magnetometer calibration coefficients
`gyroparams`	Gyroscope sensor parameters
`allanvar`	Allan Varianz
`fractalcoef`	Filter coefficients for fractal noise generation (Seit R2023b)
`gravitydir`	Gravity direction vector for given orientation (Seit R2023b)
`tilt`	Tilt angle (Seit R2023b)
`compassAngle`	Navigational heading relative to north (Seit R2023b)

INS

insSensor Inertial navigation system and GNSS/GPS simulation model

Reichweite

rangeSensor Simulate range-bearing sensor readings

GNSS

`gnssSensor`	Simulate GNSS to generate position and velocity readings
`gnssMeasurementGenerator`	Simulate GNSS measurements for scenarios (Seit R2023a)

Rad-Encoder

`wheelEncoderUnicycle`	Simulate wheel encoder sensor readings for unicycle vehicle
`wheelEncoderBicycle`	Simulate wheel encoder sensor readings for bicycle vehicle
`wheelEncoderDifferentialDrive`	Simulate wheel encoder sensor readings for differential drive vehicle
`wheelEncoderAckermann`	Simulate wheel encoder sensor readings for Ackermann vehicle

Flugbahngeneratoren

`kinematicTrajectory`	Rate-driven trajectory generator
`waypointTrajectory`	Waypoint trajectory generator

Zeit-Scope

timescope Display time-domain signals

Blöcke

IMU	IMU simulation model
INS	Simulate INS sensor
GPS	Simulieren Sie GPS-Sensorwerte mit Rauschen (Seit R2021b)

Themen

Introduction to Simulating IMU Measurements
This example shows how to simulate inertial measurement unit (IMU) measurements using the imuSensor System object™.
Generate IMU Readings on a Double Pendulum
This example shows how to generate inertial measurement unit (IMU) readings from two IMU sensors mounted on the links of a double pendulum.
Model IMU, GPS, and INS/GPS
Model combinations of inertial sensors and GPS
Analyse des Trägheitssensorrauschens mithilfe der Allan-Varianz
Dieses Beispiel zeigt, wie die Allan-Varianz zur Bestimmung der Rauschparameter eines MEMS-Gyroskops verwendet wird.
Wheel Encoder Error Sources
Explore the various error sources of wheel encoders and how they affect the wheel odometry estimate.
Entfernen Sie Verzerrungen bei der Winkelgeschwindigkeitsmessung
Dieses Beispiel zeigt, wie man mit imufilter die Gyroskopverzerrung aus einer IMU entfernt.
Configure Time Scope MATLAB Object
Customize timescope properties and use measurement tools.
Simulieren Sie Trägheitssensorwerte aus einem Fahrszenario
Generieren Sie synthetische Sensordaten aus IMU, GPS und Radgebern mithilfe der Tools zur Fahrszenariogenerierung von Automated Driving Toolbox ™.
Simulate INS Block
In this example, you simulate an INS block by using the pose information of a vehicle undertaking a left-turn trajectory.

Enthaltene Beispiele

Magnetometer Calibration

Magnetometers detect magnetic field strength along a sensor's X,Y and Z axes. Accurate magnetic field measurements are essential for sensor fusion and the determination of heading and orientation.

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Generate Off-Centered IMU Readings

Generate inertial measurement unit (IMU) readings from a sensor that is mounted on a ground vehicle. Depending on the location of the sensor, the IMU accelerations are different.

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Gesture Recognition Using Inertial Measurement Units

Recognize gestures based on a handheld inertial measurement unit (IMU). Gesture recognition is a subfield of the general Human Activity Recognition (HAR) field. In this example, you use quaternion dynamic time warping and clustering to build a template matching algorithm to classify five gestures.

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IMU Sensor Fusion with Simulink

Generate and fuse IMU sensor data using Simulink®. You can accurately model the behavior of an accelerometer, a gyroscope, and a magnetometer and fuse their outputs to compute orientation.

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