该设备具有完整的驱动系统，能够以最大约8mph（3.6m / s）的速度向任何方向移动，最大加速度约为2g。但是，存在一些简化约束。一方面，该领域几乎是平坦的。地板由坚硬的泡沫制成，因此略有下沉，但地板是平坦的，除了已知角度的坡度（达到几度）。除碰撞之外，该设备不会升到地面之上。
精度比简单性更受青睐，因此，欢迎软件方面改善系统的任何数学方法。
在我最终选择加速度计作为位置跟踪方法之前，我想先了解一下我可以得到多少精度以及最佳的实现方法。
#1 楼
首先，这是您可以使用这些传感器执行的操作。假设您不是一直在加速，则可以使用加速度计来知道哪个方向是“向下”（陀螺仪也可以用于更快的更新）。如果没有任何磁场干扰，您也可以使用指南针来知道向前的方向。通常，这可以使用扩展卡尔曼滤波器或直接非线性算法进行姿态估计（有时也称为SO3）来完成。不幸的是，对于位置估计，该传感器组的唯一选择是集成传感器加速度计。在一个足够的理想世界中，但在现实世界中，所有加速度计都具有偏置误差。随着时间的流逝，这只会不断增加您的位置和速度估算值的误差。您可以通过
$$
e_p = \ frac {1} {2} a_b t ^ 2
$$
来估计错误，其中$ e_p $是位置错误，$ a_b $是加速度计偏差，$ t $是时间。在您的情况下，您可以将其取反以估计60s之后的0.010m误差要求加速度计偏差小于5.6e-6m / s ^ 2，这在低成本的加速度计中是不会发现的。
要达到亚厘米精度，您将需要另一个传感器。通常人们会为此目的使用相机或激光扫描仪。
#2 楼
您的车辆的机械原理在这里并不十分相关；我会假设您的车辆在传感器上引起的运动将在其规格范围内。整个体积已写在“传感器融合”上，这是将多个传感器（例如，陀螺仪，加速度计和指南针）。准确地100％执行此操作是不可能的，因此目标始终是对可能随时间累积的错误设置一些已知界限。您将需要自己进行研究，因为最佳选择很大程度上取决于您（和您的CPU）的数学能力。这是一篇讨论使用陀螺仪，加速度计和指南针的传感器融合系统的开发文档，以便您了解所涉及的内容。
在短期内，您可以做的一件事就是开始表征每个传感器-相对于地面真相，它们的精度和准确性是多少？您从他们的测量中得到什么样的延迟？此特性将帮助您以后更准确地组合其测量结果。
评论
$ \ begingroup $
我正在努力跟上这个话题；您链接到的报告很有趣。 +1
$ \ endgroup $
– uhoh
17年9月21日在4:30
$ \ begingroup $
鉴于自动驾驶汽车领域的最新创新，是否有任何更新？考虑到已经有将近4年了，这里的问题不再是非常相关的，但是鉴于您对该主题的了解，我很想知道是否有任何有趣的进展
$ \ endgroup $
–环境主义者
17年9月21日在5:04
$ \ begingroup $
不幸的是，这些测量仪器的物理特性并未改变。但是，随着计算能力的提高，越来越多的公司开始提供这3种传感器的集成封装。最后我看了看（完全公开，是在一段时间之前），这些传感器的成本反映了问题的难度-它们并不便宜。
$ \ endgroup $
–伊恩
17年9月21日在10:34
评论
我认为您要的是不可能的。我们可以查看您的组件的数据表吗？通常，我会担心您的传感器的准确性和带宽。从理论上讲，如果您具有完美的精度和无限的带宽，则可以通过双重集成找到自己的位置。实际上，这些传感器（便宜的传感器）带宽低且准确性不高，因此错误会淹没您在那里可能存在的任何信号。那么，亚厘米意味着什么？ 1mm？