センサー モデル

IMU、GPS および距離センサーのキャリブレーションとシミュレーション

加速度計、磁力計、ジャイロスコープ、高度計、GPS、IMU および距離センサーについて、センサーのモデリングとシミュレーションを実行します。センサーの読み取り値、センサー ノイズ、環境条件およびその他の構成パラメーターを解析します。軌跡を生成して、ワールド内でのこれらのセンサーの移動をエミュレートし、センサーのパフォーマンスのキャリブレーションを行います。

複数のセンサーを融合する場合、または他の位置推定アルゴリズムを使用する場合は、位置推定と姿勢推定を参照してください。

GNSS 位置推定と測位の詳細については、GNSS 測位を参照してください。

関数

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altimeterSensorAltimeter simulation model
gpsSensorGPS 受信機シミュレーション モデル
nmeaParserParse data from standard and manufacturer-specific NMEA sentences sent from marine electronic devices
gpsdevConnect to a GPS receiver connected to host computer
imuSensorIMU simulation model
accelparams加速度計センサー パラメーター
accelcal加速度計のキャリブレーション パラメーター (R2023b 以降)
linaccelLinear acceleration from accelerometer reading (R2023b 以降)
magparams磁力計センサー パラメーター
magcalMagnetometer calibration coefficients
gyroparamsジャイロスコープ センサー パラメーター
allanvarアラン分散
fractalcoefFilter coefficients for fractal noise generation (R2023b 以降)
gravitydirGravity direction vector for given orientation (R2023b 以降)
tilt傾斜角 (R2023b 以降)
compassAngleNavigational heading relative to north (R2023b 以降)
insSensor慣性ナビゲーション システムと GNSS/GPS のシミュレーション モデル
rangeSensorSimulate range-bearing sensor readings
gnssSensorSimulate GNSS to generate position and velocity readings
gnssMeasurementGeneratorSimulate GNSS measurements for scenarios (R2023a 以降)
wheelEncoderUnicycleSimulate wheel encoder sensor readings for unicycle vehicle
wheelEncoderBicycleSimulate wheel encoder sensor readings for bicycle vehicle
wheelEncoderDifferentialDriveSimulate wheel encoder sensor readings for differential drive vehicle
wheelEncoderAckermannSimulate wheel encoder sensor readings for Ackermann vehicle
kinematicTrajectoryRate-driven trajectory generator
waypointTrajectoryウェイポイント軌跡ジェネレーター
timescopeDisplay time-domain signals

ブロック

IMUIMU simulation model
INSSimulate INS sensor
GPSノイズのある GPS センサー読み取りのシミュレーション (R2021b 以降)

トピック

  • IMU 測定のシミュレーションの概要

    この例では、imuSensor System object™ を使用して慣性計測ユニット (IMU) 測定をシミュレートする方法を示します。

  • 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. The double pendulum is modeled using Simscape™ Multibody™. For a step-by-step example of building a simple pendulum using Simscape Multibody, see 単純な振子のモデル化 (Simscape Multibody).

  • Model IMU, GPS, and INS/GPS

    Model combinations of inertial sensors and GPS

  • アラン分散を使用した慣性センサーのノイズ解析

    この例では、アラン分散を使用して MEMS ジャイロスコープのノイズ パラメーターを特定する方法を示します。

  • Wheel Encoder Error Sources

    Explore the various error sources of wheel encoders and how they affect the wheel odometry estimate. After defining a ground truth trajectory, change parameters for wheel radius bias, wheel position noise, wheel slippage, and track width for the various wheel encoder objects. Notice the affects of changing these parameters on the output trajectory from the wheel encoder sensor models.

  • 角速度測定からのバイアスの削除

    この例では、imufilter を使用して IMU からジャイロスコープのバイアスを削除する方法を説明します。

  • Configure Time Scope MATLAB Object

    Customize timescope properties and use measurement tools.

  • Simulate Inertial Sensor Readings from a Driving Scenario

    Generate synthetic sensor data from IMU, GPS, and wheel encoders using driving scenario generation tools from Automated Driving Toolbox™. The drivingScenario object simulates the driving scenario and sensor data is generated from the imuSensor, gpsSensor, and wheelEncoderAckermann objects.

  • INS ブロックのシミュレーション

    この例では、左折の軌跡をたどるビークルの姿勢情報を使用して INS ブロックをシミュレートします。

注目の例

磁力計キャリブレーション

磁力計キャリブレーション

磁力計は、センサーの X、Y、および Z 軸に沿って磁場の強さを検出します。正確な磁場測定は、センサー フュージョンと機首方位と方向の判別に不可欠です。

Generate Off-Centered IMU Readings

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.

Gesture Recognition Using Inertial Measurement Units

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.

Simulink を使用した IMU センサー フュージョン

Simulink を使用した IMU センサー フュージョン

この例では、Simulink® を使用して IMU センサー データを生成および融合する方法を説明します。加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計の動作を正確にモデル化し、それらの出力を融合して向きを計算できます。