Smart Pen:последний проект для ECE5725

Введение

В настоящее время для получения результатов рукописного ввода люди часто полагаются на емкостный сенсорный экран, стилус или другие подобные устройства. Они функциональны и точны, но не всегда гибки. Наш проект объединяет Raspberry Pi с IMU для создания продукта, который может отслеживать движение и очень быстро генерировать траекторию. Мы разработали систему, которая не нуждается в какой-либо конкретной поверхности или других средствах ввода для поддержки, и она отвечает только на IMU и его датчики. При подключении IMU к Raspberry Pi, когда устройство IMU перемещается, данные датчика будут передаваться от IMU к Raspberry Pi. Затем с помощью нашей программы и алгоритма восстановите движение ИДУ. Движение будет записано и сохранено в Raspberry Pi. С PyGame движение также может отображаться на TFT-экране Raspberry Pi. С помощью небольшой и удобной кнопки функция записи может начинаться и заканчиваться очень гибко. Пользователи также могут прикрепить наше устройство к другим вещам, чтобы отслеживать свои движения. Таким образом, наше устройство представляет собой работоспособное решение для отслеживания рукописного ввода, отслеживания движений и т. Д.

Цель

Цель проекта - разработать отдельный модуль, который можно надеть на ручку, робота или даже людей, чтобы отслеживать и записывать движение объекта. Пользователи могут использовать этот модуль и присоединять его к другим своим устройствам, поэтому, когда объект перемещается, наше устройство может восстанавливать и отслеживать его траекторию и отображать движение в горизонтальной плоскости в мировой рамке на экране. Очень классическим приложением является то, что пользователи могут использовать его как ручку, поэтому их записи будут записаны и сохранены как изображение. Особенностью этого проекта является то, что отслеживание не отвечает ни на каком конкретном самолете, и его можно применить на любом самолете, даже в воздухе. Расположение или наклон устройства также не повлияют на конечный результат.

Мы используем Raspberry Pi и Inertial Measurement Unit в качестве основных компонентов нашего проекта. Также PyGame используется для отображения траектории на Raspberry Pi.

Калибровка IMU

Из-за неточности изготовления 3 оси акселерометров и 3-осевые гироскопы обычно смещены, что приводит к ошибке между углом Эйлера двух координат. Необходима калибровка. Используя технику 6-позиционной калибровки, мы устанавливаем 6-позиционную калибровку следующим образом:

Используя самодельную калибровочную таблицу (Рисунок XX), мы фиксируем imu в 6 положениях и записываем показания. Данные калибровки, собранные в этих шести положениях, следующие:

Данные ускорения после калибровки следующие (Ax, Ay, Az - данные после калибровки, а ax, ay, az - необработанные данные):

Sensor Fusion для необработанных данных

Расчет кватерниона:

Кватернион - это представление ориентации и вращения объекта, и вычислить вращение вектора легче, чем углы Эйлера. Транзакция между кватернионом и углом Эйлера показана ниже:

q =cosθ2 + sinθ2cosα⋅i + sinθ2cosβ2⋅j + sinθ2cosγ⋅k

q =λ + P1i + P2j + P3k

Вращение кватерниона:

Для фиксированного вектора V, скоординированного в кадре XYZ, он может быть представлен в кватернионе:

V =0 + Vxi + Vyj + Vzk

Если рамка поворачивается на q, становится X’Y’Z ’, координата V в X’Y’Z’ может быть представлена ​​как:

V ′ =0 + V′xi ′ + V′yj ′ + V′zk ′

Тогда V =q∘V′∘q − 1

Однако использования необработанных данных, сгенерированных гироскопом, по-прежнему недостаточно, из-за несоосности, упомянутой в части калибровки, необходимо учитывать вектор силы тяжести, полученный акселерометром. Функция «UpdateIMU» используется для вычисления ошибки между вектором силы тяжести, вычисленным гироскопом, и вектором силы тяжести, измеренным акселерометром. Эта функция была запущена 2000 раз на начальном стационарном этапе без движений и вращений и с использованием обратной связи для вычисления ошибки. Функция показана ниже:

 123456789 

 def UpdateIMU (self, Gyr, Acc):if np.linalg.norm (Acc) ==0:warnings.warn («Величина акселерометра равна нулю. Обновление алгоритма прервано.») return else:Acc =np.array (Acc / np.linalg.norm (Acc)) v =np.array ([[2 * (self.q [1] * self.q [3] - self.q [0] * self.q [2])], [2 * (self.q [0] * self.q [1] + self.q [2] * self.q [3])], [self.q [0] ** 2 - self.q [1] ** 2 - self.q [2] ** 2 + self.q [3] ** 2]]) 

Переменные «Acc» и «v» являются нормализованным вектором силы тяжести, вычисленным акселерометром и гироскопом, тогда угловое отклонение (ошибка) между двумя векторами может быть представлено с помощью их взаимного произведения:

 1 

 error =np.cross (v, np.transpose ([Acc]), axis =0) 

Вычисленную ошибку также можно интегрировать для обновления показаний гироскопа с использованием цикла отрицательной обратной связи PI (вот почему нам нужно запустить эту функцию 2000 раз, чтобы цикл PI мог сойтись):

 12 

 self.IntError =self.IntError + errorRef =Gyr - np.transpose (self.Kp * error + self.Ki * self.IntError) 

Затем кватернион можно было бы вычислить по скорректированным данным гироскопа:

 1234 

 pDot =np.multiply (0.5, self.quaternProd_single (self.q, [0, Ref [0,0], Ref [0,1], Ref [0,2]])) self. q =self.q + pDot * self.SamplePeriod; self.q =self.q / np.linalg.norm (self.q); self.Quaternion =self.quaternConj (self.q); 

Подробнее:Smart Pen:финальный проект для ECE5725