A Triaxial Accelerometer Calibration Method Using a Mathematical Model
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new triaxial accelerometer calibration method using a mathematical model of six calibration parameters: three gain factors and three biases. The fundamental principle of the proposed calibration method is that the sum of the triaxial accelerometer outputs is equal to the gravity vector when the accelerometer is stationary. The proposed method requires the triaxial accelerometer to be placed in six different tilt angles to estimate the six calibration parameters. Since the mathematical model of the calibration parameters is nonlinear, an iterative method is used. The results are verified via simulations by comparing the estimated gain factors and biases with the true gain factors and biases. The simulation results confirm that the proposed method is applicable in extreme cases where the gain factor is 1000 V/(m/s2) and the bias is ±100 V, as well as the cases where the gain factor is 0.001 V/(m/s2) and the bias is 0 V. The proposed calibration method is also experimentally tested with two different triaxial accelerometers, and the results are validated using a mechanical inclinometer. The experimental results show that the proposed method can accurately estimate gain factors and biases even when the initial guesses are not close to the true values. In addition, the proposed method has a low computational cost because the calculation is simple, and the iterative method usually converges within three iteration steps. The error sources of the experiments are discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».