Комментарии 10
>>>со временем накапливается ошибка и ориентация всей системы со временем смещается
Вот это пожалуй самый серьёзный недостаток Oculus, если вам действительно полностью удалось его решить, то это же очень здорово!
Вот это пожалуй самый серьёзный недостаток Oculus, если вам действительно полностью удалось его решить, то это же очень здорово!
Насколько я знаю, как раз-таки связка из гироскоп+акселерометр+компас позволяют не накапливать ошибку ориентации: по акселерометру всегда можно узнать «опорный вектор» силы тяжести, а по компасу — магнитного поля Земли. Смешивая эти показания с интегралом гироскопа с помощью фильтра Калмана или комплементарного фильтра — получаем довольно точно ориентацию без накапливания ошибки.
Действительно, даже самый дешевый акселерометр в долгосрочной перспективе дает правильное направление вектора силы тяжести, но в краткосрочной, когда на систему действуют иные внешние силы (система двинулась с неким ускорением в произвольную сторону) для компенсации используются данные гироскопа. В итоге положение вектора гравитации становится верным как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе. Остается найти угол относительно этого вектора, который и определит абсолютную ориентацию системы. Показания магнетометра (актуально для дешевых, используемых в потребительской электронике), действительно, можно считать опорными, но лишь в среднесрочной перспективе по ряду причин, например воздействие внешних электромагнитных полей, погрешностей при производстве и т.д. (не просто же нас заставляют трясти смартфон при использовании карт, причем периодически). В итоге, все равно, надо искать источник данных, не дающих дрифта в долгосрочной перспективе. Таким источником в данном случае и является внешняя камера (при условии что она сама не движется).
Для отслеживания положения подвижного объекта в некоей неподвижной СК нужно проецировать ускорения из СК связанной жестко с подвижным объектом в СК неподвижную. Затем дважды интегрировать следует спроецированные ускорения для получения текущих координат. Ни комплиментарный, ни калмановского типа фитр не устраняют полностью ошибку акселерометров и гироскопов. В итоге вы интегрируете дважды двойную ошибку — от акселерометра и от гироскопа.
Без внешнего референса ошибку не погасить. Зато внешний референс может обладать очень низким быстродействием, если накопление ошибок медленное. Так работают БИНС, комплексированные со спутниковыми системами навигации и/или ориентации.
Без внешнего референса ошибку не погасить. Зато внешний референс может обладать очень низким быстродействием, если накопление ошибок медленное. Так работают БИНС, комплексированные со спутниковыми системами навигации и/или ориентации.
Я, возможно чего-то не понимаю, но я ни разу не видел нормально работющего электронного компаса — во всех мобильных устройствах они работают нормально только в сельской местности, а в городе показывают с ошибкой
Вам бы с этими сойтись:
www.youtube.com/channel/UCqNO2PNJYx9G5yepVEm09bg
www.youtube.com/channel/UCqNO2PNJYx9G5yepVEm09bg
Хотелось бы услышать технические подробности вашего решения, такие как точность позиционирвания. И к чему подключены эти камеры, кто выполняет трекинг по ним? тот же PC что выводит картинку, или есть промежуточный вычислитель?
Если я правильно понял, второй прототип DK2 делает то же самое, тогда в чем отличие вашей системы (кроме более высокой частоты кадров)? Насколько я понимаю, такой апгрейд не из дешевых?
Если я правильно понял, второй прототип DK2 делает то же самое, тогда в чем отличие вашей системы (кроме более высокой частоты кадров)? Насколько я понимаю, такой апгрейд не из дешевых?
Скорость трекинга (минимальная задержка) + стабильность (работает когда пользователь отвернулся от камеры) + простота решения (использование маркеров-наклеек вместо сетки светодиодов).
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Делаем Oculus Rift чуточку лучше