Если на плоскости выбрать какие-нибудь два взаимно перпендикулярных вектора единичной длины (рис. 7), то произвольный вектор в той же плоскости можно разложить по направлениям этих двух векторов, т. е. представить его в виде
где - числа, равные проекциям вектора на направления осей Так как проекция на ось равна произведению длины на косинус угла с осью, то, вспоминая определение скалярного произведения, мы можем написать
Аналогично, если в трехмерном пространстве выбрать какие-нибудь три взаимно перпендикулярных вектора единичной длины, то произвольный векторов этом пространстве можно представить в виде
В гильбертовом пространстве также можно рассматривать системы попарно ортогональных векторов этого пространства, т. е. функций
Такие системы функций называются ортогональными системами функций и играют большую роль в анализе. Они встречаются в самых различных вопросах математической физики, интегральных уравнений, приближенных вычислений, теории функций действительного переменного и т. п. Упорядочение и объединение понятий, относящихся к таким системам, были одним из стимулов, приведших в начале XX в. к созданию общего понятия гильбертова пространства.
Дадим точные определения. Система функций
называется ортогональной, если любые две функции этой системы ортогональны между собой, т. е. если
В трехмерном пространстве мы требовали, чтобы длины векторов системы равнялись единице. Вспомнив определение длины вектора, мы видим, что в случае гильбертова пространства это требование записывается так:
Система функций, удовлетворяющая требованиям (13) и (14), называется ортогональной и нормированной.
Приведем примеры таких систем функций.
1. На интервале рассмотрим последовательность функций
Каждые две функции из этой последовательности ортогональны между собой. Это проверяется простым вычислением соответствующих интегралов. Квадрат длины вектора в гильбертовом пространстве есть интеграл от квадрата функции. Таким образом, квадраты длин векторов последовательности
суть интегралы
т. e. последовательность наших векторов ортогональна, но не нормирована. Длина первого вектора последовательности равна а все
остальные имеют длину . Поделив каждый вектор на его длину, мы получим ортогональную и нормированную систему тригонометрических функций
Эта система является исторически одним из первых и наиболее важных примеров ортогональных систем. Она возникла в работах Эйлера, Д. Бернулли, Даламбера в связи с задачей о колебаниях струны. Ее изучение сыграло существенную роль в развитии всего анализа.
Появление ортогональной системы тригонометрических функций в связи с задачей о колебаниях струны не случайно. Каждая задача о малых колебаниях среды приводит к некоторой системе ортогональных функций, описывающих так называемые собственные колебания данной системы (см. § 4). Например, в связи с задачей о колебаниях сферы появляются так называемые сферические функции, в связи с задачей о колебаниях круглой мембраны или цилиндра появляются так называемые цилиндрические функции и т. д.
2. Можно привести пример ортогональной системы функций, каждая функция которой является многочленом. Таким примером является последовательность многочленов Лежандра
т. е. есть (с точностью до постоянного множителя) производная порядка от . Выпишем первые несколько многочленов этой последовательности:
Очевидно, что вообще есть многочлен степени. Мы предоставляем читателю самому убедиться, что эти многочлены представляют собой ортогональную последовательность на интервале
Общую теорию ортогональных многочленов (так называемые ортогональные многочлены с весом) развил замечательный русский математик П. Л. Чебышев во второй половине XIX в.
Разложение по ортогональным системам функций. Подобно тому как в трехмерном пространстве каждый вектор можно представить
в виде линейной комбинации трех попарно ортогональных векторов единичной длины
в функциональном пространстве возникает задача о разложении произвольной функции в ряд по ортогональной и нормированной системе функций, т. е. о представлении функции в виде
При этом сходимость ряда (15) к функции понимается в смысле расстояния между элементами в гильбертовом пространстве. Это значит, что среднее квадратичное уклонение частичной суммы ряда от функции стремится к нулю при , т. е.
Такая сходимость называется обычно «сходимостью в среднем».
Разложения по тем или иным системам ортогональных функций часто встречаются в анализе и являются важным методом для решения задач математической физики. Так, например, если ортогональная система есть система тригонометрических функций на интервале
то такое разложение есть классическое разложение функции в тригонометрический ряд
Предположим, что разложение (15) возможно для любой функции из гильбертова пространства, и найдем коэффициенты такого разложения. Для этого умножим обе части равенства скалярно на одну и ту же функцию нашей системы. Мы получим равенство
из которого в силу того, что при определяется значение коэффициента
Мы видим, что, как и в обычном трехмерном пространстве (см. начало этого параграфа), коэффициенты равны проекциям вектора на направления векторов .
Вспоминая определение скалярного произведения, получаем, что коэффициенты разложения функции по ортогональной и нормированной системе функций
определяются по формулам
В качестве примера рассмотрим ортогональную нормированную тригонометрическую систему функций, приведенную выше:
Мы получили формулу для вычисления коэффициентов разложения функции в тригонометрический ряд в предположении, конечно, что это разложение возможно.
Мы установили вид коэффициентов разложения (18) функции по ортогональной системе функций в предположении, что такое разложение имеет место. Однако бесконечная ортогональная система функций может оказаться недостаточной для того, чтобы по ней можно было разложить любую функцию из гильбертова про странства. Чтобы такое разложение было возможно, система ортогональных функцийдолжна удовлетворять дополнительному условию - так называемому условию полноты.
Ортогональная система функций называется полной, если к ней нельзя добавить ни одной, не равной тождественно нулю функции, ортогональной ко всем функциям системы.
Легко привести пример неполной ортогональной системы. Для этого возьмем какую-нибудь ортогональную систему, например ту же
систему тригонометрических функций, и исключим одну из функций этой системы, например Оставшаяся бесконечная система функций
будет по прежнему ортогональной, конечно, не будет полной, так как исключенная нами функция : ортогональна ко всем функциям системы.
Если система функций не полна, то не всякую функцию из гильбертова пространства можно по ней разложить. Действительно, если мы попытаемся разложить по такой системе нулевую функцию ортогональную ко всем функциям системы, то, в силу формул (18), все коэффициенты окажутся равными нулю, в то время как функция не равна нулю.
Имеет место следующая теорема: если задана полная ортогональная и нормированная система функций в гильбертовом пространстве то всякую функцию можно разложить в ряд по функциям этой системы
При этом коэффициенты разложения равны проекциям векторов на элементы ортогональной нормированной системы
Имеющаяся в § 2 теорема Пифагора в гильбертовом пространстве позволяет найти интересное соотношение между коэффициентами и функцией Обозначим через разность между и суммой первых членов ее ряда, т. е.
Равно нулю:
.Ортогональная система в случае её полноты может быть использована в качестве базиса пространства. При этом разложение любого элемента может быть вычислено по формулам: , где .
Случай, когда норма всех элементов , называется ортонормированной системой .
Ортогонализация
Любая полная линейно независимая система в конечномерном пространстве является базисом. От простого базиса, следовательно, можно перейти к ортонормированному базису.
Ортогональное разложение
При разложении векторов векторного пространства по ортонормированному базису упрощается вычисление скалярного произведения: , где и .
См. также
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Ортогональная система" в других словарях:
1) О … Математическая энциклопедия
- (отгреч. orthogonios прямоугольный) конечная или счётная система ф ций, принадлежащих (сепара бельному) гильбертову пространству L2(a,b)(квадратично интегрируемых ф ций) и удовлетворяющих условиям Ф ция g(x)наз. весом О. с. ф.,* означает… … Физическая энциклопедия
Система функций??n(х)?, n=1, 2,..., заданных на отрезке ОРТОГОНАЛЬНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ линейное преобразование евклидова векторного пространства, сохраняющее неизменными длины или (что эквивалентно этому) скалярные произведения векторов … Большой Энциклопедический словарь
Система функций {φn(х)}, n = 1, 2, ..., заданных на отрезке [а, b] и удовлетворяющих следующему условию ортогональности: при k≠l, где ρ(х) некоторая функция, называемая весом. Например, тригонометрическая система 1, sin х, cos х, sin 2х,… … Энциклопедический словарь
Система ф ций {(фn(х)}, п=1, 2, ..., заданных на отрезке [а, b] и удовлетворяющих след, условию ортогональности при k не равно l, где р(х) нек рая ф ция, наз. весом. Напр., тригонометрич. система 1, sin х, cosх, sin 2х, cos 2x,... О.с.ф. с весом… … Естествознание. Энциклопедический словарь
Система функций {(φn (x)}, n = 1, 2,..., ортогональных с весом ρ (х) на отрезке [а, b], т. е. таких, что Примеры. Тригонометрическая система 1, cos nx, sin nx; n = 1, 2,..., О. с. ф. с весом 1 на отрезке [ π, π]. Бесселя … Большая советская энциклопедия
Ортогональными называются координаты в которых метрический тензор имеет диагональный вид. где d В ортогональных системах координат q = (q1, q², …, qd) координатные поверхности ортогональны друг другу. В частности, в декартовой системе координат… … Википедия
ортогональная многоканальная система - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN ortogonal multiplex …
система координат (фотограмметрического) снимка - Правая ортогональная пространственная система координат, фиксируемая на фотограмметрическом снимке изображениями координатных меток. [ГОСТ Р 51833 2001] Тематики фотограмметрия … Справочник технического переводчика
система - 4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей. Примечание 1 Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги. Примечание 2 На практике… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Конструктивного исполнения ПЛМ представляют собой БИС, выполненную в виде системы ортогональных шин, в узлах которой располагаются базовые полупроводниковые элементы -транзисторы или диоды. Настройка ПЛМ на требуемое логическое преобразование (программирование ПЛМ) заключается в соответствующей организации связей между базовыми логическими элементами. Программирование ПЛМ выполняется либо при ее изготовлении, либо пользователем с помощью прибора -программатора. Благодаря -таким свойствам ПЛМ, как простота структурной организации и высокая скорость выполнения логических преобразовании, а также сравнительно низкая стоимость, определяемая технологичностью и массовым производством , ПЛМ находят широкое применение в качестве элементной базы при проектировании вычислительных систем и систем автоматизации производства.
Не существует хороших "механических систем", которым можно было бы следовать даже на этом уровне. По моему мнению, вообще никогда и не было успешной "механической" системы, которая описывалась бы линейной моделью . Не существует и теперь и, по всей вероятности, никогда не будет существовать, даже с использованием искусственного интеллекта , аналоговых процессоров, генетических алгоритмов , ортогональных регрессий и нейронных сетей.
Поясним смысл нормы - G. В (пг+1)-мерном пространстве вводится косоугольная система координат , одной осью которой является прямая Хе, а второй осью - пг-мерная гиперплоскость G, ортогональная g. Всякий вектор х может быть представлен в виде
Параболическая регрессия и система ортогональных по-
Ограничимся для определенности случаем т = 2 (переход к общему случаю т > 2 осуществляется очевидным образом без каких-либо затруднений) и представим функцию регрессии в системе базисных функций if>0 (л), (х), ip2 to) являющихся ортогональными (на совокупности наблюденных
Взаимная ортогональность полиномов (7- (JK) (на системе наблюдений xlt к. .., хп) означает, что
При таком планировании, называемом ортогональным, матрица Х Х станет диагональной, т.е. система нормальных уравнений распадается на k+l независимых уравнений
Система точек с выполнением условия ортогональности (план 1-го порядка)
Очевидно, что тензор деформаций в твердом движении обращается в нуль. Можно показать, что верно и обратное если во всех точках среды тензор деформации равен нулю, то закон движения в некоторой прямоугольной системе координат наблюдателя имеет вид (3.31) с ортогональной матрицей а а. Таким образом, твердое движение можно определить как движение сплошной среды, при котором расстояние между любыми двумя точками среды в процессе движения не меняется.
Два вектора называются ортогональными, если их скалярное произведение равно нулю. Система векторов называется ортогональной, если векторы этой системы попарно ортогональны.
О Пример. Система векторов = (, О,. . ., 0), е% = = (О, 1,. . ., 0), . .., е = (0, 0,. . . , 1) ортогональна.
Оператор Фредгол ма с ядром k (to - TI, 4 - 12) обладает в гильбертовом пространстве (согласно теореме Гильберта) полной ортогональной системой собственных векторов . Это значит, что фг(т) образуют полный базис в Lz(to, Т). Поэтому Я сЯ.
Ортогональная система н-енулевых векторов линейно независима.
Приведенный способ пострюения ортогональной системы векторов t/i, УЪ,. ..> ym+t по заданной линейно неза-
Для биотехнической системы бурения скважин, где объем физической работы остается значительным, исследования биомеханической и двигательно-силовой сфер деятельности представляют особый интерес. Состав и структура трудовых движений , количество, динамические и статические нагрузки и развиваемые усилия изучались нами на буровых установках Уралмаш-ЗД при помощи стереоскопической киносъемки (двумя синхронно действующими камерами по специальной методике при частоте 24 кадра в 1 с) и ганиографического метода с применением трехканального медицинского осциллографа. Жесткое закрепление оптических осей, параллельных друг другу и перпендикулярных к линии базиса (объекта киносъемки), позволило количественно изучать (на основе перспективно-ортогональных сопряженных проекций по кинокадрам, как показано на рис. 48) рабочие позы, траектории перемещения центров тяжести работающих при выполнении отдельных операций, приемы, действия и определять усилия, энергозатраты и др.
Перспективным подходом к определению независимых альтернатив необходимо признать выявление независимых синтетических факторных показателей. Исходная система факторных показателей Xi трансформируется в систему новых синтетических независимых между собой факторных показателей FJ, которые представляют собой ортогональные компоненты системы показателей Хг. Трансформация производится с помощью методов компонентного анализа 1. Математиче-
Одной из составных частей ADAD является модуль для трехмерного проектирования сложных систем трубопроводов. Графическая база данных модуля содержит объемные элементы трубопроводов (соединения, краны, фланцы, трубы). Выбранный из библиотеки элемент автоматически приводится в соответствие с характеристиками трубопроводной системы проектируемой модели. Модуль осуществляет обработку чертежей и создает двух-и трехмерные изображения, включая построение изометрических моделей и ортогональных проекций объектов. Предусмотрен выбор деталей для трубопроводов, видов покрытий и типов изоляций согласно заданной спецификации.
Из соотношений (2.49) видно, как следует строить решение уравнений (2.47). Сначала строится полярное разложение тензора of и определяются тензоры р "ь нцц,- Поскольку тензоры а "ь и р I равны, матрица s имеет вид (2.44), (2.45) в главной системе координат тензора р. Фиксируем матрицу Su. Тогда aad = lp labsd. По aad из уравнения aad = = biljд х ad вычисляется au. "Ортогональная часть" дисторсии находится из (2.49) id = nib sd.
Остальные ветв, условию (2.5 1) не удовлетворяют. Докажем это утверждение. Матри-ца х = A 5, f = X Mfs ортогональна. Обозначим через X j матрицу, соответствующую первой матрице s" (2.44), а через Х й - матрицу, соответствующую любому другому выбору матрицы sa (2.44). Сумма " а + Аза по построению s" равна либо удвоенному значению одного из диагональных
О чём речь
Появление на Хабре поста о фильтре Маджвика было по-своему символическим событием. Видимо, всеобщее увлечение дронами возродило интерес к задаче оценивания ориентации тела по инерциальным измерениям. При этом традиционные методы, основанные на фильтре Калмана, перестали удовлетворять публику - то ли из-за высоких требований к вычислительным ресурсам, неприемлемых для дронов, то ли из-за сложной и неинтуитивной настройки параметров.
Пост сопровождался весьма компактной и эффективной реализацией фильтра на C. Однако судя по комментариям, физический смысл этого кода, а равно и всей статьи, для кого-то остался туманным. Что ж, признаем честно: фильтр Маджвика - самый замысловатый из группы фильтров, основанных в общем-то на очень простых и элегантных принципах. Эти принципы я и рассмотрю в своём посте. Кода здесь не будет. Мой пост - не рассказ о какой-то конкретной реализации алгоритма оценивания ориентации, а скорее приглашение к изобретению собственных вариаций на заданную тему, которых может быть очень много.
Представление ориентации
Вспомним основы. Чтобы оценить ориентацию тела в пространстве, нужно для начала выбрать какие-то параметры, которые в совокупности однозначно определяют эту ориентацию, т.е. по сути ориентацию связанной системы координат относительно условно неподвижной системы - например, географической системы NED (North, East, Down). Затем нужно составить кинематические уравнения, т.е. выразить скорость изменения этих параметров через угловую скорость от гироскопов. Наконец, нужно ввести в расчёт векторные измерения от акселерометров, магнитометров и т.д. Вот самые употребительные способы представления ориентации:
Углы Эйлера - крен (roll, ), тангаж (pitch, ), курс (heading, ). Это самый наглядный и самый лаконичный набор параметров ориентации: количество параметров в точности равно количеству вращательных степеней свободы. Для этих углов можно записать кинематические уравнения Эйлера . Их очень любят в теоретической механике, но в задачах навигации они малопригодны. Во-первых, знание углов не позволяет напрямую преобразовать компоненты какого-либо вектора из связанной в географическую систему координат или наоборот. Во-вторых, при тангаже ±90 градусов кинематические уравнения вырождаются, крен и курс становятся неопределёнными.
Матрица поворота
- матрица размера 3×3, на которую нужно умножить любой вектор в связанной системе координат, чтобы получить тот же вектор в географической системе: . Матрица всегда ортогональна, т.е. . Кинематическое уравнение для неё имеет вид .
Здесь - матрица из компонент угловой скорости, измеренных гироскопами в связанной системе координат:
Матрица поворота чуть менее наглядна, чем углы Эйлера, зато в отличие от них позволяет непосредственно преобразовывать векторы и ни при каком угловом положении не лишается смысла. С вычислительной точки зрения её главный недостаток - избыточность: ради трёх степеней свободы вводятся сразу девять параметров, и все их нужно обновлять согласно кинематическому уравнению. Задачу можно слегка упростить, воспользовавшись ортогональностью матрицы.
Кватернион поворота - радикальное, но очень неинтуитивное средство против избыточности и вырождения. Это четырёхкомпонентный объект - не число, не вектор и не матрица. На кватернион можно смотреть с двух ракурсов. Во-первых, как на формальную сумму скаляра и вектора , где - единичные векторы осей (что, конечно, звучит абсурдно). Во-вторых, как на обобщение комплексных чисел, где теперь используется не одна, а три разных мнимых единицы (что звучит не менее абсурдно). Как кватернион связан с поворотом? Через теорему Эйлера: тело всегда можно перевести из одной заданной ориентации в другую одним конечным поворотом на некоторый угол вокруг некоторой оси с направляющим вектором . Эти угол и ось можно объединить в кватернион: . Как и матрицу, кватернион можно использовать для непосредственного преобразования любого вектора из одной системы координат в другую: . Как видно, кватернионное представление ориентации тоже страдает от избыточности, но намного меньше, чем матричное: лишний параметр всего один. Обстоятельный обзор кватернионов уже был на Хабре. Там шла речь о геометрии и 3D-графике. Нас же интересует ещё и кинематика, поскольку скорость изменения кватерниона нужно связать с измеряемой угловой скоростью. Соответствующее кинематическое уравнение имеет вид , где вектор тоже считается кватернионом с нулевой скалярной частью.
Схемы фильтров
Самый наивный подход к вычислению ориентации - вооружиться кинематическим уравнением и обновлять в соответствии с ним любой понравившийся нам набор параметров. Например, если мы выбрали матрицу поворота, то можем написать цикл с чем-нибудь в духе C += С * Omega * dt . Результат разочарует. Гироскопы, особенно MEMS, имеют большие и нестабильные смещения нуля - в результате даже в полном покое вычисляемая ориентация будет иметь неограниченно накапливающуюся ошибку (дрейф). Все ухищрения, придуманные Махони, Маджвиком и многими другими, не исключая и меня, были направлены на компенсацию этого дрейфа за счёт вовлечения измерений от акселерометров, магнитометров, приёмников GNSS, лагов и т.д. Так родилось целое семейство фильтров ориентации, опирающихся на простой базовый принцип.
Базовый принцип. Для компенсации дрейфа ориентации нужно прибавить к измеренной гироскопами угловой скорости дополнительную управляющую угловую скорость, построенную на основе векторных измерений других датчиков. Вектор управляющей угловой скорости должен стремиться совместить направления измеренных векторов с их известными истинными направлениями.
Здесь заключён совершенно иной подход, чем в построении корректирующего слагаемого фильтра Калмана. Главное отличие именно в том, что управляющая угловая скорость - не слагаемое, а множитель при оцениваемой величине (матрице или кватернионе). Отсюда вытекают важные преимущества:
- Оценивающий фильтр можно строить для самой ориентации, а не для малых отклонений ориентации от той, которую дают гироскопы. При этом оцениваемые величины будут автоматически удовлетворять всем требованиям, которые налагает задача: матрица будет ортогональной, кватернион - нормированным.
- Физический смысл управляющей угловой скорости намного яснее, чем корректирующего слагаемого в фильтре Калмана. Все манипуляции делаются с векторами и матрицами в обычном трёхмерном физическом пространстве, а не в абстрактном многомерном пространстве состояний. Это заметно упрощает доработку и настройку фильтра, а в качестве бонуса позволяет избавиться от матриц большой размерности и тяжеловесных матричных библиотек.
Теперь посмотрим, как эта идея реализуется в конкретных вариантах фильтров.
Фильтр Махони. Вся зубодробительная математика оригинальной статьи Махони написана ради обоснования несложных уравнений (32). Перепишем их в наших обозначениях. Если отвлечься от оценивания смещений нуля гироскопов, то останутся два ключевых уравнения - собственно кинематическое уравнение для матрицы поворота (с управляющей угловой скоростью в виде матрицы ) и закон формирования этой самой скорости в виде вектора . Предположим для простоты, что ни ускорений, ни магнитных наводок нет, и благодаря этому нам доступны измерения ускорения свободного падения от акселерометров и напряжённости магнитного поля Земли от магнитометров. Оба вектора измеряются датчиками в связанной системе координат, а в географической системе их положение заведомо известно: направлен вверх, - на магнитный север. Тогда уравнения фильтра Махони будут выглядеть так:
Посмотрим внимательно на второе уравнение. Первое слагаемое в правой части - это векторное произведение. Первый множитель в нём - измеренное ускорение свободного падения, второй - истинное. Поскольку множители обязаны быть в одной системе координат, то второй множитель преобразуется к связанной системе умножением на . Угловая скорость, построенная как векторное произведение, перпендикулярна плоскости векторов-множителей. Она позволяет поворачивать расчётное положение связанной системы координат, пока векторы-множители не совпадут по направлению - тогда векторное произведение обнулится и поворот прекратится. Коэффициент задаёт жёсткость такой обратной связи. Второе слагаемое выполняет аналогичную операцию с магнитным вектором. По сути фильтр Махони воплощает хорошо известный тезис: знание двух неколлинеарных векторов в двух разных системах координат позволяет однозначно восстановить взаимную ориентацию этих систем. Если векторов больше двух, то это даст полезную избыточность измерений. Если вектор всего один, то одну вращательную степень свободы (движение вокруг этого вектора) зафиксировать не удастся. Например, если дан только вектор , то можно скорректировать дрейф крена и тангажа, но не курса.
Разумеется, в фильтре Махони необязательно пользоваться матрицей поворота. Есть и неканонические кватернионные варианты.
Виртуальная гироплатформа. В фильтре Махони мы прилагали управляющую угловую скорость к связанной системе координат. Но можно приложить её и к расчётному положению географической системы координат. Кинематическое уравнение тогда примет вид
Оказывается, такой подход открывает путь к очень плодотворным физическим аналогиям. Достаточно вспомнить то, с чего начиналась гироскопическая техника, - курсовертикали и инерциальные навигационные системы на основе гиростабилизированной платформы в кардановом подвесе.
www.theairlinepilots.com
Задачей платформы там была материализация географической системы координат. Ориентация носителя измерялась относительно этой платформы датчиками углов на рамах подвеса. Если гироскопы имели дрейф, то вслед за ними дрейфовала и платформа, и в показаниях датчиков углов накапливались ошибки. Чтобы эти ошибки устранить, вводилась обратная связь от акселерометров, установленных на платформе. Например, отклонение платформы от горизонта вокруг северной оси воспринималось акселерометром восточной оси. Этот сигнал позволял задать управляющую угловую скорость , возвращающую платформу в горизонт.
Теми же самыми наглядными понятиями мы можем пользоваться и в своей задаче. Выписанное кинематическое уравнение нужно тогда читать так: скорость изменения ориентации представляет собой разность двух вращательных движений - абсолютного движения носителя (первое слагаемое) и абсолютного движения виртуальной гироплатформы (второе слагаемое). Аналогию можно распространить и на закон формирования управляющей угловой скорости. Вектор олицетворяет показания акселерометров, якобы стоящих на гироплатформе. Тогда из физических соображений можно написать:
К точно такому же результату можно было бы прийти и формальным путём, сделав векторное перемножение в духе фильтра Махони, но теперь уже не в связанной, а в географической системе координат. Только нужно ли это?
Первый намёк на полезную аналогию платформенной и бесплатформенной инерциальной навигации появляется, видимо, в древнем патенте «Боинга». Затем эта идея активно разрабатывалась Салычевым, а в последнее время - и мной тоже. Очевидные преимущества такого подхода:
- Управляющую угловую скорость можно формировать на основе понятных физических принципов.
- Естественным образом оказываются разделены горизонтальные и курсовой каналы, очень различные по своим свойствам и способам коррекции. В фильтре Махони они смешаны.
- Удобно компенсировать влияние ускорений за счёт привлечения данных GNSS, которые выдаются именно в географических, а не связанных осях.
- Легко обобщить алгоритм на случай высокоточной инерциальной навигации, где приходится учитывать форму и вращение Земли. Как это сделать в схеме Махони, я не представляю.
Фильтр Маджвика. Маджвик избрал трудный путь. Если Махони, судя по всему, интуитивно пришёл к своему решению, а потом обосновал его математически, то Маджвик с самого начала проявил себя формалистом. Он взялся решать задачу оптимизации. Рассудил он так. Зададим ориентацию кватернионом поворота. В идеальном случае расчётное направление какого-нибудь измеряемого вектора (пусть у нас это будет ) совпадает с истинным. Тогда будет . В реальности это не всегда достижимо (особенно если векторов больше чем два), но можно попробовать минимизировать отклонение от точного равенства. Для этого введём критерий минимизации
Минимизация требует градиентного спуска - движения маленькими шагами в сторону, противоположную градиенту , т.е. противоположную наискорейшему возрастанию функции . Кстати, Маджвик допускает ошибку: во всех своих работах он вообще не вводит и настойчиво пишет вместо , хотя фактически вычисляет именно .
Градиентный спуск в итоге приводит к следующему условию: для компенсации дрейфа ориентации нужно добавить к скорости изменения кватерниона из кинематического уравнения новое отрицательное слагаемое, пропорциональное :
Здесь Маджвик немного отступает от нашего «базового принципа»: он добавляет корректирующий член не к угловой скорости, а к скорости изменения кватерниона, а это не совсем одно и то же. В итоге может оказаться, что обновлённый кватернион перестанет быть единичным и, соответственно, утратит способность представлять ориентацию. Поэтому для фильтра Маджвика искусственная нормировка кватерниона - жизненно важная операция, в то время как для других фильтров - желательная, не необязательная.
Влияние ускорений
До сих пор предполагалось, что истинных ускорений нет и акселерометры измеряют только ускорение свободного падения . Это позволяло получить эталон вертикали и с его помощью скомпенсировать дрейф крена и тангажа. Однако в общем случае акселерометры, независимо от своего принципа действия, измеряют кажущееся ускорение - векторную разность истинного ускорения и ускорения свободного падения . Направление кажущегося ускорения не совпадает с вертикалью, и в оценках крена и тангажа появляются ошибки, вызванные ускорениями.
Это легко проиллюстрировать с помощью аналогии виртуальной гироплатформы. Её система коррекции устроена так, что платформа останавливается в том угловом положении, в котором обнуляются сигналы акселерометров, якобы установленных на ней, т.е. когда измеряемый вектор становится перпендикулярен осям чувствительности акселерометров. Если ускорений нет, это положение совпадает с горизонтом. Когда возникают горизонтальные ускорения, гироплатформа отклоняется. Можно сказать, что гироплатформа похожа на сильно задемпфированный маятник или отвес.
В комментариях к посту о фильтре Маджвика промелькнул вопрос о том, можно ли надеяться на то, что этот фильтр менее восприимчив к ускорениям, чем, например, фильтр Махони. Увы, все описанные здесь фильтры эксплуатируют одни и те же физические принципы и поэтому страдают от одних и тех же проблем. Обмануть физику математикой нельзя. Что же тогда делать?
Самый простой и грубый способ придумали ещё в середине прошлого века для авиационных гировертикалей: уменьшать или вовсе обнулять управляющую угловую скорость при наличии ускорений или угловой скорости курса (которая свидетельствует о входе в вираж). Тот же метод можно перенести и в нынешние бесплатформенные системы. Об ускорениях при этом нужно судить по значениям , а не , которые в вираже сами по себе нулевые. Однако в величине не всегда можно отличить истинные ускорения от проекций ускорения свободного падения, обусловленных тем самым наклоном гироплатформы, который требуется устранить. Поэтому метод работает ненадёжно - зато не требует никаких дополнительных датчиков.
Более точный способ основан на использовании внешних измерений скорости от приёмника GNSS. Если известна скорость , то её можно численно продифференцировать и получить истинное ускорение . Тогда разность будет в точности равна независимо от движения носителя. Ей можно пользоваться как эталоном вертикали. Например, можно задать управляющие угловые скорости гироплатформы в виде
Смещения нуля датчиков
Печальной особенностью гироскопов и акселерометров потребительского класса являются большие нестабильности смещений нуля по времени и по температуре. Для их устранения недостаточно одной только заводской или лабораторной калибровки - нужно дооценивание во время работы.
Гироскопы. Разберёмся со смещениями нуля гироскопов . Расчётное положение связанной системы координат уходит от своего истинного положения с угловой скоростью, определяемой двумя противодействующими факторами - смещениями нуля гироскопов и управляющей угловой скоростью: . Если системе коррекции (например, в фильтре Махони) удалось остановить уход, то в установившемся режиме окажется . Иными словами, в управляющей угловой скорости заключена информация о неизвестном действующем возмущении . Поэтому можно применить компенсационное оценивание : мы не знаем величины возмущения непосредственно, однако знаем, какое корректирующее воздействие нужно, чтобы его уравновесить. На этом основано оценивание смещений нуля гироскопов. Например, у Махони оценка обновляется по закону
Однако результат у него получается странный: оценки достигают 0,04 рад/с. Такой нестабильности смещений нуля не бывает даже у самых скверных гироскопов. Подозреваю, проблема связана с тем, что Махони не использует GNSS или другие внешние датчики - и в полной мере страдает от влияния ускорений. Только по вертикальной оси, где ускорения не вредят, оценка выглядит более или менее здравой:
Mahony et al., 2008
Акселерометры. Оценить смещения нуля акселерометров намного сложнее. Информацию о них приходится извлекать из той же управляющей угловой скорости . Однако в прямолинейном движении эффект смещений нуля акселерометров неотличим от наклона носителя или перекоса установки блока датчиков на нём. Никакой добавки к акселерометры не создают. Добавка появляется только при развороте, что и позволяет разделить и независимо оценить погрешности гироскопов и акселерометров. Пример того, как это можно сделать, есть в моей статье. Вот картинки оттуда:
Вместо заключения:, а что же с фильтром Калмана?
У меня нет сомнения, что описанные здесь фильтры почти всегда будут иметь преимущество перед традиционным фильтром Калмана в отношении быстродействия, компактности кода и удобства настройки - для этого они и создавались. Что касается точности оценивания, то здесь всё не столь однозначно. Мне встречались неудачно спроектированные фильтры Калмана, которые и по точности заметно проигрывали фильтру с виртуальной гироплатформой. Маджвик также доказывал выгоды своего фильтра относительно каких-то калмановских оценок. Однако для одной и той же задачи оценивания ориентации можно соорудить не менее десятка разных схем фильтра Калмана, и у каждой будет бесчисленное количество вариантов настройки. У меня нет никаких поводов думать, что фильтр Махони или Маджвика окажется точнее лучшего из возможных фильтров Калмана. И конечно, за калмановским подходом всегда останется преимущество универсальности: он не налагает никаких жёстких ограничений на конкретные динамические свойства оцениваемой системы.
