gyroparams

陀螺仪传感器参数

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描述

的gyroparams类创建一个陀螺仪传感器参数对象。你可以使用这个对象来模拟一个陀螺仪时，与IMU免疫传感器。看到算法的部分免疫传感器的细节gyroparams建模。

创建

语法

params = gyroparams

参数=回转参数（名称、值）

描述

参数个数= gyroparams返回具有默认值的理想陀螺仪传感器参数对象。

参数个数=回转参数(名称,值）配置gyroparams使用一个或多个名称,值配对参数。的名字是一个属性名和价值是对应的值。的名字必须出现在单引号内(”）.可以以任意顺序指定多个名称-值对参数名称1，值1，…，名称，值。任何未指定的属性都采用默认值。

属性

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`MeasurementRange`- - - - - -最大传感器读数(rad/s)
`Inf`(默认)|真正积极的标量

传感器的最大读数，单位为rad/s，指定为实正标量。

数据类型:单|双

`决议`- - - - - -传感器测量的分辨率（（rad/s）/LSB）
`0`(默认)|实非负标量

传感器测量的分辨率（rad/s）/LSB，指定为实非负标量。这里，LSB是最低有效位的首字母缩写。

数据类型:单|双

`ConstantBias`- - - - - -恒定传感器偏移偏置（rad/s）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

以rad/s为单位的恒定传感器偏移偏差，指定为实标量或3元素行向量。任何标量输入都转换为实3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`轴错位`- - - - - -传感器轴倾斜（%）
`诊断（[100]）`(默认)|范围为[0100]的标量|范围为[0100]的3元素行向量|范围[0,100]的3 × 3矩阵

传感器轴倾斜百分比，指定为标量、3元素行向量或3×3矩阵，其值范围为0来100.矩阵的对角线元素说明了各轴的未对准效应。非对角线元素说明了交叉轴的未对准效应。测量状态v_测量是从真实状态中获得的v_测量通过错位矩阵，如下所示：

$v_{米 e 一个年代 u r e} ＝ \frac{1}{100} 米 v_{t r u e} ＝ \frac{1}{100} (\begin{matrix} 米_{11} & 米_{12} & 米_{13} \\ 米_{21} & 米_{22} & 米_{23} \\ 米_{31} & 米_{32} & 米_{33} \end{matrix} ］ v_{t r u e}$

如果将属性指定为标量，则矩阵的所有非对角元素都取指定标量的值，并且所有对角元素都为100。
如果将特性指定为向量[一个bc),然后米₂₁＝米₃₁＝一个，米₁₂＝米₃₂＝b和米₁₃＝米₂₃＝c. 所有对角线元素都是100。

数据类型:单|双

`噪音`- - - - - -传感器噪声的功率谱密度（（rad/s）/√赫兹）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

传感器噪声的功率谱密度，单位为(rad/s)/√Hz，指定为实标量或三元素行向量。这个属性对应于角度随机游走(ARW)。任何标量输入都被转换为一个实的3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`双星稳定性`- - - - - -偏置偏移的不稳定性(rad/s)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

偏置偏移的不稳定性(单位为rad/s)，指定为实标量或三元素行向量。任何标量输入都被转换为一个实的3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`随机散步`- - - - - -传感器综合白噪声((rad/s)(√Hz))
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

传感器的集成白噪声（rad/s）(√Hz），指定为实标量或3元素行向量。任何标量输入都转换为实3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`TemperatureBias`- - - - - -传感器温度偏差((rad/s)/℃)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

传感器对温度的偏差((rad/s)/℃)，指定为实标量或3元素行向量。任何标量输入都被转换为一个实的3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`温度刻度因子`- - - - - -温度比例因子误差(%/℃)
`[0 0 0]`(默认)|[0,100]范围内的实标量|范围为[0100]的实3元素行向量

温度的比例因子误差(%/℃)，指定为实标量或值从0到100的3元素行向量。任何标量输入都被转换为一个实的3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

`加速偏压`- - - - - -线性加速度传感器偏差（rad/s）/（m/s²）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

传感器的线性加速度偏差(rad/s)/(m/s)²)，指定为实标量或3元素行向量。任何标量输入都被转换为一个实的3元素行向量，其中每个元素都有输入标量值。

数据类型:单|双

例子

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从静止输入生成陀螺仪数据

打开实时脚本

从静止输入生成imuSensor对象的陀螺仪数据。

生成一个陀螺仪参数对象，最大传感器读数为4.363 $rad / 年代$ 分辨率为1.332e-4 $（ rad / 年代） / LSB$ 。常数偏移偏差为0.349 $rad / 年代$ 。该传感器的功率谱密度为8.727e-4 $\begin{array}{l} r 一个 d / 年代 / \sqrt{H z} \\ 。的偏见从…起温度是 0.349 r 一个 d / 年代 /^{0} C \end{array}$ 。温度偏差为0.349 $（ rad / {年代}^{2} ）$ $/^{0} C$ . 温度的比例因子误差为0.2% $/^{0} C$ . 传感器轴倾斜2%。线性加速度产生的传感器偏差为0.178e-3 $（ r 一个 d / 年代） / （米 / {年代}^{2} ）$

参数=回转参数(“测量技术”, 4.363,“决议”1.332 e-04“ConstantBias”,0.349,“噪音”，8.727e-4，“温度比亚斯”,0.349,“温度校准系数”, 0.02,“AxesMisalignment”2.“AccelerationBias”0.178 e - 3);

使用100 Hz的采样率，间隔超过1000个样本。使用陀螺仪参数对象创建imuSensor对象。

Fs = 100;numSamples = 1000;t = 0:1 / Fs:(numSamples-1) / Fs;imu = imuSensor (“accel-gyro”，“SampleRate”Fs,“陀螺”，参数）；

从imussensor对象生成陀螺仪数据。

东方=四元数。(numSamples, 1);acc = 0 (numSamples, 3);角度= 0 (numSamples, 3);[~， gyroData] = imu(acc，角度，方向);

绘制结果陀螺仪数据。

情节(t, gyroData)标题(“陀螺”)xlabel(“年代”)伊拉贝尔(“rad / s”）

图中包含一个轴对象。标题为Gyroscope的轴对象包含3个类型为line的对象。

扩展功能

C/C++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

另请参阅

加速度参数|magparams|免疫传感器

主题

IMU、GPS和INS/GPS型号

介绍了R2018b

gyroparams

描述

创建

语法

描述

属性

`MeasurementRange`- - - - - -最大传感器读数(rad/s)
`Inf`(默认)|真正积极的标量

`决议`- - - - - -传感器测量的分辨率（（rad/s）/LSB）
`0`(默认)|实非负标量

`ConstantBias`- - - - - -恒定传感器偏移偏置（rad/s）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`轴错位`- - - - - -传感器轴倾斜（%）
`诊断（[100]）`(默认)|范围为[0100]的标量|范围为[0100]的3元素行向量|范围[0,100]的3 × 3矩阵

`噪音`- - - - - -传感器噪声的功率谱密度（（rad/s）/√赫兹）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`双星稳定性`- - - - - -偏置偏移的不稳定性(rad/s)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`随机散步`- - - - - -传感器综合白噪声((rad/s)(√Hz))
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`TemperatureBias`- - - - - -传感器温度偏差((rad/s)/℃)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`温度刻度因子`- - - - - -温度比例因子误差(%/℃)
`[0 0 0]`(默认)|[0,100]范围内的实标量|范围为[0100]的实3元素行向量

`加速偏压`- - - - - -线性加速度传感器偏差（rad/s）/（m/s²）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

例子

从静止输入生成陀螺仪数据

扩展功能

C/C++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

另请参阅

主题

传感器融合和跟踪工具箱文档

万博1manbetx

自主系统的传感器融合与跟踪

gyroparams

描述

创建

语法

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属性

MeasurementRange- - - - - -最大传感器读数(rad/s)Inf(默认)|真正积极的标量

决议- - - - - -传感器测量的分辨率（（rad/s）/LSB）0(默认)|实非负标量

ConstantBias- - - - - -恒定传感器偏移偏置（rad/s）[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

轴错位- - - - - -传感器轴倾斜（%）诊断（[100]）(默认)|范围为[0100]的标量|范围为[0100]的3元素行向量|范围[0,100]的3 × 3矩阵

噪音- - - - - -传感器噪声的功率谱密度（（rad/s）/√赫兹）[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

双星稳定性- - - - - -偏置偏移的不稳定性(rad/s)[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

随机散步- - - - - -传感器综合白噪声((rad/s)(√Hz))[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

TemperatureBias- - - - - -传感器温度偏差((rad/s)/℃)[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

温度刻度因子- - - - - -温度比例因子误差(%/℃)[0 0 0](默认)|[0,100]范围内的实标量|范围为[0100]的实3元素行向量

加速偏压- - - - - -线性加速度传感器偏差（rad/s）/（m/s2）[0 0 0](默认)|真正的标量|实三元行向量

例子

从静止输入生成陀螺仪数据

扩展功能

C/C++代码生成使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

另请参阅

主题

传感器融合和跟踪工具箱文档

万博1manbetx

自主系统的传感器融合与跟踪

`MeasurementRange`- - - - - -最大传感器读数(rad/s)
`Inf`(默认)|真正积极的标量

`决议`- - - - - -传感器测量的分辨率（（rad/s）/LSB）
`0`(默认)|实非负标量

`ConstantBias`- - - - - -恒定传感器偏移偏置（rad/s）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`轴错位`- - - - - -传感器轴倾斜（%）
`诊断（[100]）`(默认)|范围为[0100]的标量|范围为[0100]的3元素行向量|范围[0,100]的3 × 3矩阵

`噪音`- - - - - -传感器噪声的功率谱密度（（rad/s）/√赫兹）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`双星稳定性`- - - - - -偏置偏移的不稳定性(rad/s)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`随机散步`- - - - - -传感器综合白噪声((rad/s)(√Hz))
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`TemperatureBias`- - - - - -传感器温度偏差((rad/s)/℃)
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

`温度刻度因子`- - - - - -温度比例因子误差(%/℃)
`[0 0 0]`(默认)|[0,100]范围内的实标量|范围为[0100]的实3元素行向量

`加速偏压`- - - - - -线性加速度传感器偏差（rad/s）/（m/s²）
`[0 0 0]`(默认)|真正的标量|实三元行向量

C/C++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.