Judesių sekimas: Išsamus jutiklių duomenų sujungimo algoritmų analizavimas

Judesių sekimas – objekto padėties ir orientacijos erdvėje nustatymo procesas jam judant – yra kritiškai svarbus įvairioms programoms. Nuo tikslių robotų judesių gamyboje iki įtraukiančių patirčių papildytoje ir virtualioje realybėje, tikslus judesių sekimas leidžia daugybei naujovių. Šios technologijos pagrindas yra jutiklių duomenų sujungimas (angl. sensor fusion) – įvairių jutiklių duomenų derinimo menas, siekiant gauti tikslesnį ir patikimesnį judesio įvertinimą nei būtų galima pasiekti naudojant vieną jutiklį.

Kodėl jutiklių duomenų sujungimas?

Pavieniai jutikliai turi apribojimų. Apsvarstykite šiuos pavyzdžius:

• Akselerometrai: Matuoja tiesinį pagreitį, tačiau yra jautrūs triukšmui ir svyravimams, negali tiesiogiai nustatyti orientacijos.
• Giroskopai: Matuoja kampinį greitį, tačiau jų matavimai laikui bėgant svyruoja, todėl kaupiasi klaidų vertinant orientaciją.
• Magnetometrai: Matuoja magnetinius laukus, suteikdami orientacijos su Žemės magnetiniu lauku atžvilgiu nuorodą. Tačiau jie yra jautrūs netoliese esančių objektų magnetiniams sutrikimams.
• Kameros: Suteikia vaizdinę informaciją sekimui, tačiau gali būti paveiktos apšvietimo sąlygų, uždengimų ir skaičiavimo sąnaudų.
• GPS (Global Positioning System): Suteikia absoliučią padėties informaciją, tačiau jo tikslumas ribotas, ypač patalpose, ir gali būti nepatikimas miestų kanjonuose ar po tankia lapija.

Jutiklių duomenų sujungimas sprendžia šiuos apribojimus, sumanųjį derinant skirtingų jutiklių stipriąsias puses ir mažinant jų trūkumus. Naudojant algoritmus, skirtus jutiklių duomenims sverti ir filtruoti, galime gauti tikslesnį, patikimesnį ir tvirtesnį judesio įvertinimą.

Dažniausiai naudojami jutikliai judesių sekimo sistemose

Keli jutiklių tipai dažniausiai naudojami judesių sekimo sistemose:

• Inerciniai matavimo blokai (IMU): Tai dažnai daugelio judesių sekimo sistemų pagrindas. IMU sujungia akselerometrus, giroskopus ir kartais magnetometrus, kad pateiktų išsamų inercinių matavimų rinkinį.
• Optiniai jutikliai (Kameros): Kameros fiksuoja vaizdinę informaciją, kuri gali būti naudojama objekto padėties ir orientacijos sekimui. Tokios technikos kaip vizualinė odometrija ir tuo pačiu metu lokalizavimas ir kartografavimas (SLAM) labai priklauso nuo kamerų duomenų. Stereo kameros suteikia informaciją apie atstumą, pagerindamos sekimo tikslumą.
• Magnetiniai jutikliai (Magnetometrai): Magnetometrai matuoja Žemės magnetinį lauką, suteikdami nuorodą antraštės ir orientacijos nustatymui.
• GPS/GNSS imtuvai: Pasaulinės navigacijos palydovinės sistemos (GNSS), tokios kaip GPS, GLONASS, Galileo ir BeiDou, teikia absoliučios padėties informaciją. Dažniausiai jos naudojamos lauke.
• Ultrasplėstinio diapazono (UWB) radijo ryšio įrenginiai: UWB radijo ryšio įrenginiai leidžia tiksliai matuoti atstumą tarp prietaisų, kuriuos galima naudoti lokalizavimui ir sekimui, ypač patalpose, kur GPS neprieinamas.
• Barometrai: Matuoja atmosferos slėgį, suteikdami informaciją apie aukštį.

Jutiklių duomenų sujungimo algoritmai: tikslaus judesių sekimo raktas

Jutiklių duomenų sujungimo efektyvumas labai priklauso nuo algoritmų, naudojamų jutiklių duomenims derinti. Štai keleto dažniausiai naudojamų ir galingiausių jutiklių duomenų sujungimo algoritmų apžvalga:

1. Kalmanas filtras (KF)

Kalmano filtras yra plačiai naudojamas ir fundamentalus jutiklių duomenų sujungimo algoritmas. Tai rekursyvus vertintojas, kuris prognozuoja sistemos būsenę (pvz., padėtį, greitį, orientaciją), o tada atnaujina prognozę remdamasis naujais jutiklių matavimais. KF daro prielaidą, kad ir sistemos dinamika, ir jutiklių matavimai gali būti modeliuojami kaip tiesiniai Gauso procesai.

Kaip veikia:

1. Prognozavimo žingsnis: KF naudoja matematinį sistemos modelį, kad prognozuotų kitą būseną remdamasis dabartine būsena ir valdymo įvestimis. Jis taip pat apskaičiuoja neapibrėžtumą (kovarianciją), susijusį su prognozuota būsena.
2. Atnaujinimo žingsnis: Kai pasiekiamas naujas jutiklio matavimas, KF palygina matavimą su prognozuota būsena. Remdamasis matavimo neapibrėžtumu (suteikiamu jutiklio) ir prognozuotos būsenos neapibrėžtumu, KF apskaičiuoja Kalman gain (Kaimano stiprinimą). Šis stiprinimas nustato, kiek svorio suteikti matavimui atnaujinant būsenos vertinimą.
3. Būsenos atnaujinimas: KF atnaujina būsenos vertinimą, derindamas prognozuotą būseną ir pasvertą matavimą.
4. Kovariacijos atnaujinimas: KF taip pat atnaujina kovariacijos matricą, kad atspindėtų pagerėjusį būsenos vertinimo tikrumą po matavimo įtraukimo.

Privalumai:

• Optimalus tiesinis vertintojas (esant Gauso prielaidoms).
• Skaičiavimo požiūriu efektyvus.
• Gerai suprantamas ir plačiai dokumentuotas.

Trūkumai:

• Daroma prielaida, kad sistemos dinamika ir triukšmas yra tiesiniai ir Gauso pasiskirstymo. Tai gali būti apribojimas daugelyje realaus pasaulio programų, kur sistemos yra nelinearios.

Pavyzdys: Apsvarstykite drono aukščio sekimą naudojant barometrą ir akselerometrą. Kalmanas filtras gali sujungti triukšmingus barometro rodmenis su pagreičio duomenimis, kad gautų tikslesnį ir stabilesnį aukščio įvertinimą.

2. Išplėstinis Kalmanas filtras (EKF)

Išplėstinis Kalmanas filtras (EKF) yra Kalmano filtro išplėtimas, galintis tvarkyti nelinearią sistemos dinamiką ir matavimo modelius. Jis nelinearines funkcijas tiesina naudodamas pirmos eilės Teiloro eilutės plėtinį apie dabartinį būsenos vertinimą.

Kaip veikia:

EKF atlieka panašų prognozavimo ir atnaujinimo procesą kaip KF, tačiau su šiais pakeitimais:

1. Tiesinimas: Prieš prognozavimo ir atnaujinimo veiksmus, EKF tiesina nelinearią sistemą ir matavimo modelius naudodamas Jacobian (Jakobio) matricas. Šios matricos atspindi nelinearių funkcijų dalines išvestines pagal būsenos kintamuosius.
2. Prognozavimas ir atnaujinimas: Prognozavimo ir atnaujinimo veiksmai atliekami naudojant tiesintus modelius.

Privalumai:

• Gali tvarkyti nelinearias sistemas.
• Plačiai naudojamas daugelyje programų.

Trūkumai:

• Tiesinimas gali įnešti klaidų, ypač kai sistema yra labai nelineari.
• EKF tikslumas priklauso nuo tiesinimo kokybės.
• Jacobian matricų skaičiavimas gali būti brangus skaičiavimo požiūriu.

Pavyzdys: Roboto orientacijos vertinimas naudojant IMU (akselerometrą, giroskopą ir magnetometrą). Ryšys tarp jutiklių matavimų ir roboto orientacijos yra nelinearus, todėl reikia naudoti EKF.

3. Neišdainuotas Kalmanas filtras (UKF)

Neišdainuotas Kalmanas filtras (UKF) yra dar vienas Kalmano filtro išplėtimas, skirtas tvarkyti nelinearias sistemas. Skirtingai nei EKF, kuris tiesina sistemą naudodamas Teiloro eilutės plėtinį, UKF naudoja deterministinę atrankos techniką, vadinamą neišdainuota transformacija, kad apytiksliai įvertintų būsenos kintamųjų tikimybės pasiskirstymą.

Kaip veikia:

1. Sigma taškų generavimas: UKF generuoja kruopščiai parinktų atrankos taškų rinkinį, vadinamų sigma taškais, kurie atspindi būsenos kintamųjų tikimybės pasiskirstymą.
2. Nelineari transformacija: Kiekvienas sigma taškas yra perduodamas per nelinearią sistemą ir matavimo modelius.
3. Vidurkio ir kovariacijos vertinimas: Apskaičiuojami transformuotų sigma taškų vidurkis ir kovariacija. Šie vertinimai atspindi prognozuojamą būseną ir jos neapibrėžtumą.
4. Atnaujinimo žingsnis: Atnaujinimo žingsnis panašus į KF ir EKF, tačiau naudoja transformuotus sigma taškus ir jų statistiką, kad apskaičiuotų Kalman gain ir atnaujintų būsenos vertinimą.

Privalumai:

• Paprastai tikslesnis nei EKF itin nelinearoms sistemoms.
• Nereikia skaičiuoti Jacobian matricų, kurios gali būti brangios skaičiavimo požiūriu ir klaidos linkusios.

Trūkumai:

• Brangesnis skaičiavimo požiūriu nei EKF, ypač aukštadimenėms būsenos erdvėms.

Pavyzdys: Savarankiškai važiuojančio automobilio pozicijos (padėties ir orientacijos) sekimas naudojant GPS, IMU ir kamerų duomenis. Ryšys tarp jutiklių matavimų ir automobilio pozicijos yra labai nelinearus, todėl UKF yra tinkamas pasirinkimas.

4. Komplementarus filtras

Komplementarus filtras yra paprastesnė alternatyva Kalmano filtrų šeimai. Jis ypač tinka derinant giroskopų ir akselerometrų duomenis orientacijos vertinimui. Jis išnaudoja šių jutiklių komplementariąsias savybes: giroskopai suteikia tikslius trumpalaikius orientacijos pokyčius, o akselerometrai suteikia ilgalaikę nuorodą į Žemės gravitacijos vektorių.

Kaip veikia:

1. Aukšto dažnio filtras giroskopo duomenims: Giroskopo duomenys yra perduodami per aukšto dažnio filtrą, kuris pašalina ilgalaikį giroskopo signalo dreifavimą. Tai fiksuoja trumpalaikius orientacijos pokyčius.
2. Žemo dažnio filtras akselerometro duomenims: Akselerometro duomenys naudojami orientacijai įvertinti, dažniausiai naudojant trigonometrines funkcijas. Šis įvertinimas tada perduodamas per žemo dažnio filtrą, kuris išlygina triukšmą ir suteikia ilgalaikę nuorodą.
3. Filtruotų signalų derinimas: Aukšto ir žemo dažnio filtrų išėjimai yra derinami, kad būtų sukurtas galutinis orientacijos įvertinimas. Filtrų atjungimo dažnis nustato santykinį giroskopo ir akselerometro duomenų svorį.

Privalumai:

• Paprasta įgyvendinti ir skaičiavimo požiūriu efektyvu.
• Tvirtas triukšmui ir dreifavimui.
• Nereikalauja išsamaus sistemos modelio.

Trūkumai:

• Mažiau tikslus nei Kalmano filtru grįsti metodai, ypač dinamiškoje aplinkoje.
• Veikimas priklauso nuo tinkamo filtro atjungimo dažnio pasirinkimo.

Pavyzdys: Kameros kardaninio laikiklio orientacijos stabilizavimas. Komplementarus filtras gali sujungti giroskopo ir akselerometro duomenis, kad kompensuotų nepageidaujamus kameros judesius.

5. Nuolydžio mažinimo algoritmai

Nuolydžio mažinimo algoritmai gali būti naudojami jutiklių duomenų sujungimui, ypač kai ryšys tarp jutiklių matavimų ir norimos būsenos išreiškiamas kaip optimizavimo problema. Šie algoritmai iteratyviai koreguoja būsenos vertinimą, kad sumažintų kaštų funkciją, kuri atspindi klaidą tarp prognozuojamų matavimų ir faktinių jutiklių matavimų.

Kaip veikia:

1. Kaštų funkcijos apibrėžimas: Apibrėžkite kaštų funkciją, kuri kiekybiškai įvertina skirtumą tarp prognozuojamų jutiklių matavimų (remiantis dabartiniu būsenos vertinimu) ir faktinių jutiklių matavimų.
2. Nuolydžio apskaičiavimas: Apskaičiuokite kaštų funkcijos nuolydį pagal būsenos kintamuosius. Nuolydis rodo didžiausio kaštų funkcijos kilimo kryptį.
3. Būsenos atnaujinimas: Atnaujinkite būsenos vertinimą, judėdami priešinga kryptimi nei nuolydis. Žingsnio dydį lemia mokymosi spartos koeficientas.
4. Kartojimas: Pakartokite 2 ir 3 veiksmus, kol kaštų funkcija konverguos į minimumą.

Privalumai:

• Gali tvarkyti sudėtingus, nelinearius ryšius tarp jutiklių matavimų ir būsenos.
• Lankstus ir gali būti pritaikytas skirtingoms jutiklių konfigūracijoms.

Trūkumai:

• Gali būti brangus skaičiavimo požiūriu, ypač aukštadimenėms būsenos erdvėms.
• Jautrus mokymosi spartos koeficiento pasirinkimui.
• Gali konverguoti į vietinį minimumą, o ne globalųjį.

Pavyzdys: Objekto pozicijos vertinimo patikslinimas, mažinant jo taškų perprojekcijos klaidą kameros vaizdo įraše. Nuolydžio mažinimas gali būti naudojamas pozicijos vertinimui koreguoti, kol prognozuojamos taškų vietos atitiks pastebėtas taškų vietas vaizde.

Veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti renkantis jutiklių duomenų sujungimo algoritmą

Tinkamo jutiklių duomenų sujungimo algoritmo pasirinkimas priklauso nuo daugelio veiksnių, įskaitant:

• Sistemos dinamika: Ar sistema tiesinė, ar nelineari? Labai nelinearioms sistemoms gali prireikti EKF ar UKF.
• Jutiklių triukšmas: Kokios jutiklių triukšmo charakteristikos? Kalmanas filtras daro prielaidą dėl Gauso triukšmo, o kiti algoritmai gali būti tvirtesni prieš ne Gauso triukšmą.
• Skaičiavimo ištekliai: Kiek apdorojimo galios yra prieinama? Komplementarus filtras yra skaičiavimo požiūriu efektyvus, o UKF gali būti labiau reikalaujantis.
• Tikslumo reikalavimai: Koks tikslumo lygis reikalingas programai? Kalmano filtru grįsti metodai paprastai suteikia didesnį tikslumą nei Komplementarus filtras.
• Realaus laiko apribojimai: Ar programai reikalingas realaus laiko veikimas? Algoritmas turi būti pakankamai greitas, kad galėtų apdoroti jutiklių duomenis ir atnaujinti būsenos vertinimą per reikiamą laikotarpį.
• Įgyvendinimo sudėtingumas: Kiek sudėtinga algoritmas įgyvendinti ir sureguliuoti? Komplementarus filtras yra santykinai paprastas, o Kalmano filtru grįsti metodai gali būti sudėtingesni.

Judesių sekimo ir jutiklių duomenų sujungimo pritaikymas realiame pasaulyje

Judesių sekimas ir jutiklių duomenų sujungimas yra esminės technologijos įvairiose srityse:

• Robotika: Robotų navigacija, lokalizavimas ir valdymas sudėtingoje aplinkoje. Pavyzdžiai apima autonominius mobiliuosius robotus sandėliuose, chirurginius robotus ir povandeninius tyrinėtojų robotus.
• Papildyta (AR) ir virtualioji (VR) realybė: Vartotojo galvos ir rankų judesių sekimas, siekiant sukurti įtraukiančias ir interaktyvias patirtis. Įsivaizduokite, kad naudojate AR, kad ant realaus pasaulio objektų pateiktumėte instrukcijas techninei priežiūrai ar mokymui.
• Inercinės navigacijos sistemos (INS): Transporto priemonių (lėktuvų, laivų, kosminių laivų) padėties ir orientacijos nustatymas be išorinių nuorodų, tokių kaip GPS. Tai itin svarbu situacijose, kai GPS neprieinamas arba nepatikimas.
• Nešiojami įrenginiai: Vartotojo aktyvumo ir judesių sekimas fitneso stebėjimui, sveikatos stebėjimui ir gestų atpažinimui. Išmanieji laikrodžiai ir fitneso sekikliai naudoja IMU ir jutiklių duomenų sujungimo algoritmus, kad įvertintų žingsnių skaičių, nueitą atstumą ir miego kokybę.
• Autonominės transporto priemonės: Transporto priemonės padėties, orientacijos ir greičio sekimas saugiai ir patikimai navigacijai. Jutiklių duomenų sujungimas derina GPS, IMU, kamerų ir radarų duomenis, kad būtų sukurtas išsamus aplinkos suvokimas.
• Dronai: Drono skrydžio stabilizavimas, navigavimas tarp kliūčių, oro fotografija ir filmavimas.
• Sporto analizė: Sportininkų judesių sekimas analizuojant jų pasirodymą ir teikiant grįžtamąjį ryšį.
• Animacija ir judesio fiksavimas: Aktorių judesių fiksavimas animacijos ir kompiuterinių žaidimų kūrimui.
• Sveikatos priežiūra: Pacientų judesių stebėjimas ir kritimų aptikimas senelių priežiūrai ir reabilitacijai.

Judesių sekimo ateitis

Judesių sekimo sritis nuolat tobulėja, vyksta nuolatiniai tyrimai ir plėtra keliose srityse:

• Gilusis mokymasis jutiklių duomenų sujungimui: Giliojo neuroninio tinklo naudojimas, siekiant išmokti sudėtingus ryšius tarp jutiklių duomenų ir sistemos būsenos. Gilusis mokymasis gali pagerinti jutiklių duomenų sujungimo algoritmų tikslumą ir patikimumą, ypač sudėtingose aplinkose.
• Decentralizuotas jutiklių duomenų sujungimas: Jutiklių duomenų sujungimo algoritmų kūrimas, kurie gali būti įgyvendinami paskirstytuose jutiklių tinkluose. Tai ypač svarbu tokioms programoms kaip išmanieji miestai ir pramonės daiktų internetas, kur įvairių jutiklių duomenys turi būti derinami decentralizuotai.
• Atsparumas jutiklių gedimams: Jutiklių duomenų sujungimo algoritmų, kurie yra atsparūs jutiklių gedimams ir išskirtinėms reikšmėms, projektavimas. Tai svarbu saugos kritinėms programoms, kur vieno jutiklio gedimas gali turėti katastrofinių pasekmių.
• Energijos efektyvus jutiklių duomenų sujungimas: Jutiklių duomenų sujungimo algoritmų, kurie sumažina energijos suvartojimą, leidžiant ilgesnį baterijos veikimo laiką nešiojamiems įrenginiams ir kitoms baterijomis maitinamoms programoms, kūrimas.
• Konteksto atspindintis jutiklių duomenų sujungimas: Kontekstinės informacijos (pvz., vietos, aplinkos, vartotojo aktyvumo) įtraukimas į jutiklių duomenų sujungimo procesą, siekiant pagerinti rezultatų tikslumą ir aktualumą.

Išvada

Judesių sekimas ir jutiklių duomenų sujungimas yra galingos technologijos, keičiančios pramonės šakas ir atveriančios naujas galimybes. Suprasdami pagrindinius principus, tyrinėdami skirtingus algoritmus ir atsižvelgdami į veiksnius, turinčius įtakos našumui, inžinieriai ir tyrėjai gali panaudoti jutiklių duomenų sujungimo galią, kurdami novatoriškus sprendimus įvairioms programoms. Kadangi jutiklių technologija toliau tobulėja, o skaičiavimo ištekliai tampa lengviau prieinami, judesių sekimo ateitis yra šviesi, su potencialu revoliucionizuoti tai, kaip mes sąveikaujame su mus supančiu pasauliu. Nepriklausomai nuo to, ar jūsų programa susijusi su robotika, AR/VR ar inercine navigacija, tvirtas jutiklių duomenų sujungimo principų supratimas yra būtinas sėkmei.