Подробный спидометр для мобильного приложения Опции

[Альварез]

Добрый день,
во время разработки мобильного приложения возникла сложность со спидометром.
Приложение не автомобильное, скорости планируются небольшие, возможно использование в закрытых пространствах, крайне важно точно измерять разгон и торможение в реальном времени, и самое главное - смартфон не обязательно будет зафиксирован в одном положении, так как, возможно, будет лежать в кармане или в сумке, например, велосипедиста.
Сейчас спидометр работает только на показателях GPS, но это очень грубое представление, которое годится больше для автомобилистов, перемещающихся по относительно ровным дорогам на больших скоростях.
Нужно подключить акселерометр, но пока не получается, потому что для его корректной работы смартфон нужно четко фиксировать креплением в одном положении, чтобы не сбивались оси X, Y и Z, только тогда он будет работать корректно.
В нашем же случае предполагаются небольшие погрешности в положении в пространстве, которые будут эти оси постоянно сбивать, значит нужен алгоритм, который будет учитывать эти погрешности и выдавать честный результат.
Вдруг кто то сталкивался с подобной проблемой, подскажите пожалуйста как быть?
Заранее спасибо.

[Rst7]

В проектах мозгов для БПЛА комплексные многоканальные компасы используются, там все описанные проблемы решаются.

Все, что я видел в интернетах не содержит попыток интегрирования данных акселерометров.

На выходе получаются динамические коэффициенты точности для каждого из источников координаты, и собсно координаты объекта, причем они получаются на порядок точнее, чем точность составляющих компонентов компаса.

Компас - это компас. ИНС - это ИНС. У них задачи разные. Ну и не дает компас координат, только направление.

Ну пока что самый писк в самолетиках - это камера, смотрящая вниз, дальше считается optic flow, в пачке с GPS на выходе вполне уверенные координаты с хорошей динамикой.

А идеализировать Калмановский фильтр не надо. Всегда можно найти/придумать/сделать ситуацию, в которой он, например, станет неустойчивым. Я, естественно, про реальный объект типа самолетика, а не про упрощенные варианты из учебника.

[a123-flex]

Все, что я видел в интернетах не содержит попыток интегрирования данных акселерометров.

Точно не могу сейчас в архиве статейку найти. Но вот нашел конкретно по вашему вопросу: NASA-TM-74839 от 1977 года)
А вот что выпадает по поиску про NASA:
http://edge.rit.edu/edge/P07106/public/Doc...Kong_Thesis.pdf

Компас - это компас. ИНС - это ИНС. У них задачи разные. Ну и не дает компас координат, только направление.

Вы правы. Но ИНС трудное слово)

А идеализировать Калмановский фильтр не надо. Всегда можно найти/придумать/сделать ситуацию, в которой он, например, станет неустойчивым. Я, естественно, про реальный объект типа самолетика, а не про упрощенные варианты из учебника.

Всякий инструмент можно сломать неправильным использованием. Кальмановский фильтр сглаживает шумы основываясь на физической модели обьекта управления и процесса - сломайте модель или процесс, и разумеется, фильтр перестанет работать. Но в рамках заданных условий этот фильтр хорош.

Вопрос фильтрации совсем не двадцать пятый: шумы акселерометров действительно большие.