gyroparams

ジャイロスコープ センサー パラメーター

説明

gyroparams クラスは、ジャイロスコープ センサー パラメーター オブジェクトを作成します。imuSensor で IMU をシミュレートするときに、このオブジェクトを使用してジャイロスコープをモデル化できます。gyroparams モデル化の詳細については、imuSensor のAlgorithmsのセクションを参照してください。

作成

構文

params = gyroparams

params = gyroparams(Name,Value)

説明

params = gyroparams は、理想的なジャイロスコープ センサー パラメーター オブジェクトを既定値で返します。

params = gyroparams(Name,Value) は、1 つ以上の Name,Value のペアの引数を使用して gyroparams オブジェクトのプロパティを構成します。Name はプロパティ名で、Value は対応する値です。Name は一重引用符 ('') で囲む必要があります。名前と値のペアの引数を複数、任意の順序で、Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように指定できます。指定されていないプロパティはすべて既定値を取ります。

プロパティ

MeasurementRange — センサーの最大読み取り値 (rad/s)

Inf (既定値) | 実数の正のスカラー

センサーの最大読み取り値 (rad/s 単位)。実数の正のスカラーとして指定します。

データ型: single | double

Resolution — センサー測定の分解能 ((rad/s)/LSB)

0 (既定値) | 実数の非負のスカラー

センサー測定の分解能 ((rad/s)/LSB 単位)。実数の非負のスカラーとして指定します。ここで、LSB は最下位ビットの頭字語です。

データ型: single | double

ConstantBias — 定数のセンサー オフセット バイアス (rad/s)

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

定数のセンサー オフセット バイアス (rad/s 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

AxesMisalignment — センサーの座標軸のせん断変形 (%)

diag([100 100 100]) (既定値) | スカラー | 3 要素行ベクトル | 3 行 3 列の行列

センサーの座標軸のせん断変形 (パーセント単位)。スカラー、3 要素行ベクトル、または 3 行 3 列の行列として指定します。行列の対角要素では、各座標軸のずれの影響が考慮されます。非対角要素では、座標軸間のずれの影響が考慮されます。測定された状態 v_measure は、真の状態 v_true から、ずれ行列を介して次のように取得されます。

$$v_{measure}=\frac{1}{100}M{v}_{true}=\frac{1}{100}\left[\begin{array}{ccc}{m}_{11}& m_{12}& m_{13}\\ m_{21}& m_{22}& m_{23}\\ m_{31}& m_{32}& m_{33}\end{array}\right]v_{true}$$

• このプロパティをスカラーとして指定すると、行列の非対角要素はすべて指定したスカラーの値を取り、対角要素はすべて 100 となる。

• このプロパティをベクトル [a b c] として指定すると、m₂₁ = m₃₁ = a、m₁₂ = m₃₂ = b、m₁₃ = m₂₃ = c となる。対角要素はすべて 100。

データ型: single | double

NoiseDensity — センサー ノイズのパワー スペクトル密度 ((rad/s)/√Hz)

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

センサー ノイズのパワー スペクトル密度 ((rad/s)/√Hz 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。このプロパティは角度のランダム ウォーク (ARW) に対応します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

BiasInstabilityCoefficients — バイアス不安定性ノイズ生成用のフィルター係数

fractalcoef (既定値) | 構造体

バイアス不安定性ノイズ生成用のフィルター係数。構造体として指定します。この構造体には次のフィールドが含まれます。

• Numerator — 分子係数。実数値ベクトルとして指定します。

• Denominator — 分母係数。実数値ベクトルとして指定します。

フラクタル ノイズの係数を指定するには、関数 fractalcoef を使用します。

例: struct(Numerator=1,Denominator=[1 -0.5])

データ型: struct

BiasInstability — バイアス オフセットの不安定性 (rad/s)

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

バイアス オフセットの不安定性 (rad/s 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

RandomWalk — センサーの積分されたホワイト ノイズ ((rad/s)(√Hz))

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

センサーの積分されたホワイト ノイズ ((rad/s)(√Hz) 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

NoiseType — ランダム ノイズのタイプ

"double-sided" (既定値) | "single-sided"

ランダム ノイズのタイプ。以下として指定します。

• "double-sided" — ランダム ノイズ係数のスケール係数は 2 です。

• "single-sided" — ランダム ノイズ係数のスケール係数は 1 です。

データ型: char | string

TemperatureBias — 温度によるセンサー バイアス ((rad/s)/℃)

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

温度によるセンサー バイアス ((rad/s)/℃ 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

TemperatureScaleFactor — 温度によるスケール係数誤差 (%/℃)

[0 0 0] (既定値) | 範囲 [0,100] の実数スカラー | 範囲 [0,100] の実数の 3 要素行ベクトル

温度によるスケール係数誤差 (%/℃ 単位)。0 ～ 100 の範囲の値をもつ実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

AccelerationBias — 線形加速度によるセンサー バイアス (rad/s)/(m/s²)

[0 0 0] (既定値) | 実数スカラー | 実数の 3 要素行ベクトル

線形加速度によるセンサー バイアス ((rad/s)/(m/s²) 単位)。実数のスカラーまたは 3 要素行ベクトルとして指定します。任意のスカラー入力は、各要素が入力スカラー値をもつ実数の 3 要素行ベクトルに変換されます。

データ型: single | double

例

定常入力からジャイロスコープ データを生成

imuSensor オブジェクトのジャイロスコープ データを、定常入力から生成します。

センサーの最大読み取り値が 4.363 $\mathrm{rad}/\mathrm{s}$ で分解能が 1.332e-4 $\left(\mathrm{rad}/\mathrm{s}\right)/\mathrm{LSB}$ のジャイロスコープ パラメーター オブジェクトを生成します。定数オフセット バイアスは 0.349 $\mathrm{rad}/\mathrm{s}$ です。センサーのパワー スペクトル密度は 8.727e-4 $rad/s/\sqrt{Hz}$ です。温度によるバイアスは 0.349 $\left(\mathrm{rad}/{\mathrm{s}}^2\right)$$$/{}^{0}C$$ です。温度によるスケール係数誤差は 0.02 %$$/{}^{0}C$$ です。センサーの座標軸は 2 % せん断変形します。線形加速度によるセンサー バイアスは 0.178e-3 $$(rad/s)/(m/s^2)$$ です。

params = gyroparams('MeasurementRange',4.363,'Resolution',1.332e-04,'ConstantBias',0.349,'NoiseDensity',8.727e-4,'TemperatureBias',0.349,'TemperatureScaleFactor',0.02,'AxesMisalignment',2,'AccelerationBias',0.178e-3);

100 Hz のサンプル レートを 1000 個のサンプルにわたり使用します。ジャイロスコープ パラメーター オブジェクトを使用して、imuSensor オブジェクトを作成します。

Fs = 100;
numSamples = 1000;
t = 0:1/Fs:(numSamples-1)/Fs;

imu = imuSensor('accel-gyro','SampleRate', Fs, 'Gyroscope', params);

imuSensor オブジェクトからジャイロスコープ データを生成します。

orient = quaternion.ones(numSamples, 1);
acc = zeros(numSamples, 3);
angvel = zeros(numSamples, 3);
 
[~, gyroData] = imu(acc, angvel, orient);

結果のジャイロスコープ データをプロットします。

plot(t, gyroData)
title('Gyroscope')
xlabel('s')
ylabel('rad/s')

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

バージョン履歴

R2018b で導入

R2023b: バイアス不安定性ノイズの係数とノイズ タイプの指定

gyroparams オブジェクトの新しい BiasInstabilityCoefficients プロパティを使用して、バイアス不安定性ノイズの生成に使用する伝達関数の係数を指定できます。さらに、このオブジェクトの新しい NoiseType プロパティを使用して、ノイズ係数のスケール係数を 1 または 2 として設定できます。

参考

accelparams | magparams | imuSensor

トピック

• Model IMU, GPS, and INS/GPS