Med framstegen inom mikroelektromekaniska systemteknik (MEMS) blir magnetiska och tröghetssensorer mer och mer exakta, lätta, mindre i storlek samt låga kostnader, vilket i sin tur ökar deras tillämpningar i mänsklig rörelseanalys. Det finns dock fortfarande utmaningar när det gäller uppskattning av sensororientering, där magnetiska störningar utgör ett av de hinder som begränsar deras praktiska tillämpning. Syftet med detta papper är att systematiskt analysera exakt hur magnetiska störningar påverkar attityden och kursuppskattningen för en magnetisk och tröghetssensor. För det första gick vi igenom fyra huvudkomponenter som handlar om magnetisk störning, nämligen frikoppling av attityduppskattning från magnetisk avläsning, gyrosidig uppskattning, adaptiva strategier för att kompensera magnetisk störning och sensorfusionsalgoritmer. Vi granskar och analyserar egenskaperna hos befintliga metoder för varje komponent. För det andra genomfördes fyra representativa fusionsmetoder för att förstå varje komponent vid avstötning av magnetiska störningar, inklusive algoritmer för lutningsnedstigning, förbättrat explicit kompletterande filter, dubbellinjärt Kalman-filter och utökat Kalman-filter. Slutligen har ett nytt standardiserat provningsförfarande utvecklats för att objektivt bedöma varje metods prestanda mot magnetiska störningar. Baserat på testresultaten undersöktes de befintliga sensorfusionsmetodernas styrka och svaghet lätt, och förslag lades fram för att välja en lämplig sensorfusionsalgoritm eller utveckla en ny sensorfusionsmetod.
I Fan et al. REF-sensorfusionsalgoritmer användes för bedömning av sensorförvrängningar och adaptiva strategier.
How Magnetic Disturbance Influences the Attitude and Heading in Magnetic and Inertial Sensor-Based Orientation Estimation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}