Hallo, ich versuche derzeit mit dem MPU6050 verschiedene Gesten zu erkennen. Einmal die Rotation und die Bewegung entlang der Achsen. Die Kombination beider Sachen bereitet mir jedoch die meisten Probleme. Die Sensorwerte auszulesen, skalieren usw. war bisher kein Problem; Diese Werte richtig zu verwenden jedoch schon. Folgende Ansätze für die Rotation hatte ich bereits schon probiert, jedoch endeten alle im selben Misserfolg: - Rotation/Neigung anhang einer Winkelberechnung zu ermitteln - Neutralposition (Acceleration auf z-Achse mit ungefähr 9,81) und mit Hilfe des Gyroskopes erkennen in welche Richtung man rotiert, danach wieder in die Neutralposition zu gehen, um weitere Rotationen zu erkennen - Neigung anhand des Wechsels der Beschleunigung (z sinkt, x steigt) Verbinde ich jedoch nun die Ansätze mit einer Beschleunigungserkennung entlang bspw. der x-Achse tritt folgendes Problem auf: Bspw: Eine Bewegung nach rechts wird erkannt, wenn z ungefähr 9,81 beträgt und x einen steigenden Wert hat Funktioniert soweit, aber: Neige ich den Sensor, steigt mein Accelerator-Sensorwert für die X-Achse und der für die z-Achse sinkt, dieser jedoch nicht schnell genug. Dies interpretiert mein Programm ebenso als Rechtsbewegung, da halt Z weiterhin nahe der 9,81 ist und X ansteigt. Sieht jemand eine Möglichkeit dies zu unterbinden, oder hätte einen Vorschläg wie ich die Sensorwerte anders interpretieren könnte? Würde mich sehr freuen! Grüße, Alexander
Alexander S. schrieb: > Sieht jemand eine Möglichkeit dies zu unterbinden, oder hätte einen > Vorschläg wie ich die Sensorwerte anders interpretieren könnte? Das ganze hört sich irgendwie nach Sensor-Fusion mittels Kalman-Filter an: Do als Einstiegdie Wiki und danach gibt es zur vertiefung noch tausende Artikel im iNet zu dem Thema "Sensor Fusion Kalman": https://de.wikipedia.org/wiki/Kalman-Filter z.B.: https://reposit.haw-hamburg.de/handle/20.500.12738/8460
Irgend W. schrieb: > Das ganze hört sich irgendwie nach Sensor-Fusion mittels Kalman-Filter > an: Ist dies nicht ein kleiner Overkill, wenn jegendlich Neigungen und lineare Bewegungen erkannt werden wollen? Sowas wie hier im Video gezeigt ist, will ich nicht hinaus https://www.youtube.com/watch?v=qmd6CVrlHOM Bzw. ist die Kombination mit Hilfe des Kalman-Filters nicht nur hilfreich, wenn ich genaue Pitch, Yaw und Roll Winkel haben will?
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