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Oliver Arend

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Oliver Arend

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Beitrag 7635803 [Alter Beitrag07. September 2015 um 23:02]

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Ein Kalman-Filter mit einer einzigen Zustandsvariable und konstantem Gain scheint nichts großartig anderes als Achims exponentielle Glättung zu sein.

Daher bietet es sich schon an, den Gain immer neu zu berechnen. Das von mir oben verlinkte Tutorial zeigt das ganz gut. Und selbst eine 2x2-Matrix invertieren kriegt auch ein Microcontroller in brauchbarer Zeit locker hin.

Oliver
AchimO

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Beitrag 7635804 [Alter Beitrag08. September 2015 um 18:00]

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Heute habe ich mal Testflüge gemacht, um zu sehen, wie sich mein AltiWR im Vergleich zu
- PerfectFlite Stratologger CF
- Altus Metrum MicroPeak
verhält.

AltiWR gab im ersten Fall die erreichte Höhe mit 52,14 m an:


Der Stratologger ermittelte 171 Fuß entsprechend 52,13 m:



Der MicroPeak kam auf 52,5 m:





Im zweiten Fall gab AltiWR die Höhe mit 68,82 m an:



Der Stratologger kam auf 226 Fuß entsprechend 68,90 m:



Damit bin ich schon mal sehr zufrieden, denn die Abweichungen sind geringer, als die vom Hersteller angegebene Genauigkeit der Sensoren es erwarten lässt. Natürlich wäre auch ein Vergleich bei größeren Höhen sinnvoll.

laminare necesse est!

Im übrigen bin ich der Meinung, dass die Raketenvereine einem Verband beitreten sollten!
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Beitrag 7635805 [Alter Beitrag08. September 2015 um 18:17]

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Ich hätte natürlich auch gerne einen Test mit dem Altimax gemacht, aber da ich meinen auf dem RJD geschrottet habe ...

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Lschreyer

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Beitrag 7635806 [Alter Beitrag08. September 2015 um 19:58]

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Tja, da kann ich momentan nicht aushelfen, Altimax ist erst mal Ende.
Es gibt auch zuviele neue Altimeter momentan als dass sich das noch lohnen würde, ich denke daher nicht, dass ich da noch einmal aktiv werde. An jede Ecke entstehen Arduino-basierte Altimeter die wirklich gut funktionieren. Einen wirklichen Bedarf für integrierte Altimeter gibt es daher kaum noch. Wenn ich mir dann die Entwiklung der Stabilisierung anschaue, dürfte es nicht mehr lange dauern und es gibt einen rundum-Glücklich-Altimeter auf Arduino-Basis der neben der Bergung auch gleich die Stabilisierung übernimmt.

Elektronisch gesehen kommen goldene Zeiten auf, das steht fest :-) Endlich Scale-Modelle ohne Flossen, Rolli dürfte sich darüber besonders freuen.

Always keep the pointy side up!
AchimO

Poseidon

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Beitrag 7635807 [Alter Beitrag08. September 2015 um 20:13]

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Da müsste der Arduino aber mehr Programmspeicherplatz bekommen. Mit den jetzigen 32 kB ist da nicht viel Staat zu machen. Und ob er wirklich dafür schnell genug ist, um eine Stabilisierung hinzubekommen bei unseren Geschwindigkeiten? Aber vielleicht gibt es dafür dann ja mal einen Coprozessor dafür ...

Gruß Achim

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Beitrag 7635811 [Alter Beitrag08. September 2015 um 21:24]

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Schafft der. Ganz locker. Ein Beispiel ist in Manching geflogen.

Oliver
Leo_N

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Beitrag 7635814 [Alter Beitrag09. September 2015 um 06:46]

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Zitat:
Original geschrieben von Oliver Arend

Schafft der. Ganz locker. Ein Beispiel ist in Manching geflogen.

Oliver




Das war der beeindruckendste elektronisch stabilisierter Flug den ich je gesehen habe. Perfekt!

Schade das es kein Video vom Flug gibt.

Gruß,

Leo

Meine Flotte @ https://www.leo.nutz.de/Rockets.php
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Beitrag 7635817 [Alter Beitrag09. September 2015 um 10:01]

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Ohne den Thread völlig zerschießen zu wollen -- zum Thema Stabilisierung ist mir gerade dass hier begegnet: https://www.youtube.com/watch?v=v5wIdlIym_I Ein fahrradfahrender Roboter!

Oliver

Geändert von Oliver Arend am 09. September 2015 um 10:02

AchimO

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Beitrag 7655199 [Alter Beitrag24. Februar 2023 um 17:11]

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Man möge mir verzeihen, wenn ich diesen doch schon etwas angestaubten Thread wieder aufwärme. Aber das, was ich posten will, passt am besten hier.

In Zuge der Beschäftigung mit der Telemetrie habe ich mir noch einmal das Kalmanfilter angesehen. Dabei bin ich auf die Arduino-Library SimpleKalmanFilter von Denys Sene gestoßen:

https://github.com/denyssene/SimpleKalmanFilter

Ein Hinweis im Readme führt auf Michel van Briezen, von dem es zum Kalmanfilter sehr empfehlenswerte Vorlesungen im Netz gibt:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLX2gX-ftPVXU3oUFNATxGXY90AULiqnWT

Angesichts der Vielzahl einsetzbarer Filter interessierte mich deren Leistung im Vergleich, also vom:

- SimpleKalmanFilter
- dem von Boris du Reau
- dem von Thomas Müller (ThomasM)
- und im Vergleich noch dem Exponentialfilter

Dazu habe ich die Flugdaten vom Anfang dieses Threads hergenommen und die verschiedenen Filter darüber laufen lassen. Als Prozessor für die Tests wurde ein Arduino Nano 33 IOT verwendet. Der hat ausreichend Speicher, so dass man die Testdaten im Programm mit ablegen kann. Die Ergebnisse will ich hier kurz darstellen.

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AchimO

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Beitrag 7655200 [Alter Beitrag24. Februar 2023 um 17:27]

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SimpleKalmanFilter:

Wie man vielleicht aus dem Namen schon herleitet, berücksichtigt das Filter nicht(!) das Zustandsmodell, sprich die Bewegungsgleichungen des Objekts

p_pred = p + dt * v + dt * dt * 0.5 * a;
v_pred = v + dt * a;
a_pred = a;

pred steht für 'predicted'

Es berücksichtigt nur die eine Zustandsvariable 'altitude', in der obigen Terminologie also p. Es wird aber immer wieder der Kalman-Gain neu berechnet.

Das Prozessrauschen q kann angegeben werden und wird im folgenden variiert. Es gibt ein Beispiel dazu, in dem q = 0.01 festgelegt wurde.

Für q = 0.01 sieht das Diagramm so aus:



Für q = 0.05:



Für q = 0.1


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