BNO055とRTK Heading角基準での精度評価実験で、データの統計処理で困ったので、
新しい方法を考えました。
●データ処理でやりにくい課題
BNO yaw角もRTK Heading角も０－３６０度で出力されますが、ぐるぐる回転していると360度を超えると０度から始まるので、数値として断続してしまって、計算処理しにくい。
●解決策
①回転角を累積して足していって、距離を出す感覚で、角度を累積数に換算する
１回転が終わって、360度こえて２度になったら、３６０度たして３６２度として
２回転目がおわって、720度が３度になったら、７２０度足して７２３度とします。
メリット：折り返しで、BNOとRTKの誤差が大きくなっていたのが、折り返しがなくなるので
フラットな直線として、全箇所統計計算にのるようになった。
デメリット：円回転のみ、一般の運動で使える方法かどうかは不明
②統計処理にのるので直線回帰式を求めて、その式で逆算して誤差を求める
BNO yaw角とRTK Heading角の周期を補間したデータを
XYプロットして、相関グラフにして直線回帰式を求めて、得られた回帰式を
BNO yaw角で計算させて、得られたデータとRTK Heading角の周期補間したデータを比較します。回帰式で最小二乗法で、最もばらつきが少ない処理をしているのでその誤差をＢＮＯの誤差とします。
●前回までのやりかた
生データは、折り返しが激しく、両者を比較するために、前回までは、VBAで周期を合わせた後に差分をとって、誤差のレンジでみてました。
●今回からの統計処理
①回転速度での差を実験した。2.5m/secと勢いよく回す高速と0.5m/sec付近で手でゆっくりと押しながら回す低速の２水準で、誤差を測定
②直線回帰して、誤差を茶色の線でプロットすると、スタートは、＋１５度誤差
だんだん減少してー１０度と変化しました。
③低速では、±４度レンジに収まってます。明らかに低速のほうがばらつきが少ないです。
●考察
①基準となるＲＴＫ Ｈｅａｄｉｎｇ角の速度特性が分ってないので、速度特性を調べる必要がある。絶対的な角度基準として、エンコーダで角度のマーキングする必要がある。
②ＢＮＯのyaw角の速度依存性があるなら、センサフュージョンの影響なので、リニアの加速度、各加速度もデータとしてログして速度変化による影響をみる必要がある。
●以後
いろいろな条件をふりながら、様子をみてみます。
ＲＴＫの速度特性の基礎実験の準備もしていきます。
ＢＮＯの全データログもプログラム変更しておきます。
