Positionsbestimmung

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Moridin Auf diesen Beitrag antworten »
Positionsbestimmung
Hallo an alle, ganz kurz: ich schreibe gerade meine Abschlussarbeit und ich habe sehr viel zu tun dabei, darum könnte ich etwas "Hilfe" in einem Bereich meiner Arbeit ganz gut gebrauchen.

In meiner Arbeit geht es darum das ich ein Simulink Modell füttern muss mit Daten, das sind alle Möglichen Fahrzeugdaten die es so gibt.

Unter anderem muss ich auch herausfinden welche Position ein Objekt
genau hat. Es ist nun so, dass ich auch verschiedenen Quellen "gleiche" Daten erhalte. Sagen wir einmal von Q1 bekomme ich 10 Objekte und von Q2 bekomme ich 15 Objekte, so jetzt muss ich eine art Mapping machen um zu finden welches Objekt welches ist. Dafür habe ich schon einige Ideen, z.b. Bekomme ich immer die X und Y Position im gleichen Koordinatensystem so das ich ja Winkel und die Resultierende berechnen kann. Hiermit könnte man ja ganz gut überprüfen ob das Objekt rechts, links vor oder hinter mir ist und wenn die Daten, sagen wir einmal X,Y, alpha,A "gleich" sind ist es eben das gleiche Objekt.

Jetzt habe ich aber ein Problem, beide Quellen haben Varianzen sprich Abweichungen und für mich wäre es nun wichtig das gleiche Objekt auch sicher zu treffen. Hierfür brauch ich eine Art Ausgleichsrechnung, etwas mit dem ich sicher sein kann, dass ich die Fehler reduziere und somit sicher sein kann, dass ich das richtige Objekt gefunden habe.

Meine Frage ist also wie kann ich sicher sein, dass ich auch das richtige Objekt habe und Berücksichtigung der Fehler!?

Ich wäre schon dankbar, wenn ihr mir vielleicht einfach ein paar Algortihemen (die Namen davon) sagen könntet mit denen man so etwas genau machen kann? Damit ich mir Bücher beschaffen kann und das dann in Simulink umsetztbar wird!!! Bin über jede Hilfe dankbar!!

Gruß Moridin
Iridium Auf diesen Beitrag antworten »

Hi,

Meine spontanen Gedanken dazu (ohne Anspruch, dein Problem wirklich zu lösen):

Ich habe es so verstanden, daß du den Ort eines Objektes bestimmen willst, indem du das Objekt unter verschiedenen Positionen des Meßgeräts anpeilst (bzw. eine Menge von Objekten erfasst). Das ist im Prinzip ein Problem, das man über Koordinatentransformationen lösen können sollte, indem man die Meßergebnisse alle auf ein Referenzkoordinatensystem zurückführt. Wie man genau die Fehler berücksichtigt erscheint mir eine Definitionssache zu sein. Man muß sicher sowas wie eine obere Grenze der Abweichung zweier Messungen definieren, ab der man eine Ortsbestimmung nicht mehr sinnvoll vornehmen kann. Ob es dafür ein "natürliches" Maß gibt, d.h. eines, das durch eine statistische Theorie begründbar ist, weiß ich nicht (wenn dann ergibt sich das vielleicht aus der Fehlerfortpflanzungstheorie). Auch wird man eine Ortsbestimmung naheliegender Objekte natürlich nur im Rahmen des Fehlers vornehmen können, d.h. wenn die Objekte näher liegen, dann sind deren Orte innerhalb eines bestimmten Bereiches nicht mehr bestimmbar. Das Grundproblem erscheint mir aber so gängig, daß es bestimmt schon gelöst wurde (z.B. wenn es um sowas geht wie Vermessungstechnik allgemein, Navigation in der Seefahrt, GPS-Methode, Astronomische Experimente). Ich würde auch mal im Physikerforum nachfragen, falls du das noch nicht getan hast.

Gruß
Moridin Auf diesen Beitrag antworten »

Da keine geschrieben hatte hab ich erst gar nicht mehr danach geschaut, danke erst mal für die Antwort.

Also ich sehe mein Problem jetzt etwas besser:

ich bekomem Sensordaten und Funkdaten. Jetzt muss ich ein Matching zwischen beiden machen sprich Sensordatensatz 2 muss zu Funkdaten 1 passen und dann kann ich das weiterverarbeiten.

Bin gerade dabei mir das mit den kleinsten Fehlerquadraten anzuschauen, da es alles nicht so genau sein muss. Aber so richtig bin ich nich nicht weitergekommen, ich hab halt jeweils die X, Y Position und kann mir einiges über die Winkelfunktionen usw ausrechenen aber wie finde ich jetzt heraus wechles der Sensordaten mein Funkfzg ist?

Gruß
Moridin Auf diesen Beitrag antworten »

Um es besser darzustellen hier mal ein Bild.
Ich will jetzt halt einen zusammenhang finden zwischen den drei Objekten also dachte ich dran den Abstand z.B. zwischen den Objekten (nicht eingezeichnet) zu minimieren aber ich weiß nicht wie das genau geht?
Iridium Auf diesen Beitrag antworten »

Hi,

wenn beide Signalwege (Sensor und Funk) halbwegs übereinstimmende Resultate liefern, dann sollten zusammengehörige Signale innerhalb weniger Standardabweichungen überlappen. Wenn du also einen Positionsfehler angeben kannst (z.B. einen kreisförmigen Bereich um die gemessene/gemittelte Position), dann könnte man prüfen, ob die beiden Bereiche eine gemeinsame Schnittmenge haben. Das funktioniert solange, solange es nicht zu viele eng beieinander liegende Punkte gibt bzw. die Fehlerbereiche gegenüber dem Abstand zweier nicht zusammengehöriger Punkte klein. Wie man das Problem aber optimal algorithmisch löst, da bin ich momentan auch überfragt. Vielleicht kann man sowas machen wie eine Voronoi Zerlegung des einen Datensatzes und dann prüfen in welchen Wirkungsbereich Punkte des anderen Datensatzes fallen?

Gruß
Moridin Auf diesen Beitrag antworten »

Hi,

Danke für die Anregung, ich bin gerade noch am schauen wie man es machen kann. Bis jetzt hab ich mir überlegt eben nach den Distanzen und den Winkeln zu schauen. Das sollte eine gewisse Sicherheit geben das es auch das richtige Objekt ist das ich Matchen muss...

Aber leider ist das nur ein Teil meiner Aufgabe, darum antworte ich hier selber nur recht unregelmässig, sorry...

Bin für weitere Tipps offen Augenzwinkern
 
 
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