Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis
Today's smartphones are equipped with a variety of different sensors such as GPS receivers, accelerometers, gyroscopes and magnetometers, making smartphones viable tools in many applications. The computational capacity of smartphones allows for software applications running advanced signal proc...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Others |
Language: | English |
Published: |
Linköpings universitet, Reglerteknik
2013
|
Subjects: | |
Online Access: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-94170 |
id |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-liu-94170 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-liu-941702013-06-19T04:09:52ZSensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance AnalysisengSesnorfusion i Smartphones : med Tillämpning Inom BilkörningsanalysWallin, JonasZachrisson, JoakimLinköpings universitet, ReglerteknikLinköpings universitet, Tekniska högskolanLinköpings universitet, ReglerteknikLinköpings universitet, Tekniska högskolan2013kalmansmoothersmartphonesensor fusionvehiclefilterestimationkinematicsparticleimugpsToday's smartphones are equipped with a variety of different sensors such as GPS receivers, accelerometers, gyroscopes and magnetometers, making smartphones viable tools in many applications. The computational capacity of smartphones allows for software applications running advanced signal processing algorithms. Thus, attaching a smartphone inside a car makes it possible to estimate kinematics of the vehicle by fusing information from the different sensors inside the smartphone. Fusing information from different sources for improving estimation quality is a well-known problem and there exist a lot of methods and algorithms in this area. This thesis approaches the sensor fusion problem of estimating kinematics of cars using smartphones for the purpose of analysing driving performance. Different varieties of the coordinated turn model for describing the vehicle dynamics are investigated. Also, different measurement models are evaluated where bias errors of the sensors are taken into consideration. Pre-filtering and construction of pseudo-measurements are also considered which allow for use of state space models with a lower dimension. Dagens smartphones är utrustade med en rad olika typer av sensorer såsom GPS mottagare, accelerometrar, gyroskop och magnetometrar vilket medför ett stort användningsområde. Beräkningskapaciteten hos smartphones gör det möjligt för mjukvaruapplikationer att använda sig av avancerade algoritmer för signalbehandling. Det är därför möjligt att placera en smartphone inuti en bil och skatta bilens kinematik genom att kombinera informationen från de olika sensorerna. Att fusionera information från olika källor för att erhålla bättre skattningar är ett välkänt område där det finns många metoder och algoritmer utvecklade. Detta examensarbete behandlar sensorfusionsproblemet att skatta bilars kinematik med hjälp av smartphones för syftet att kunna analysera körprestanda. Olika varianter av en coordinated turn modell för att beskriva bilens dynamik undersöks. Dessutom testas olika modeller för sensorerna där hänsyn till exempelvis biasfel tas. Förbehandling av data och pseudomätningar testas också vilket gör det möjligt att använda tillståndsmodeller med låg dimension. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-94170application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess |
collection |
NDLTD |
language |
English |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
kalman smoother smartphone sensor fusion vehicle filter estimation kinematics particle imu gps |
spellingShingle |
kalman smoother smartphone sensor fusion vehicle filter estimation kinematics particle imu gps Wallin, Jonas Zachrisson, Joakim Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
description |
Today's smartphones are equipped with a variety of different sensors such as GPS receivers, accelerometers, gyroscopes and magnetometers, making smartphones viable tools in many applications. The computational capacity of smartphones allows for software applications running advanced signal processing algorithms. Thus, attaching a smartphone inside a car makes it possible to estimate kinematics of the vehicle by fusing information from the different sensors inside the smartphone. Fusing information from different sources for improving estimation quality is a well-known problem and there exist a lot of methods and algorithms in this area. This thesis approaches the sensor fusion problem of estimating kinematics of cars using smartphones for the purpose of analysing driving performance. Different varieties of the coordinated turn model for describing the vehicle dynamics are investigated. Also, different measurement models are evaluated where bias errors of the sensors are taken into consideration. Pre-filtering and construction of pseudo-measurements are also considered which allow for use of state space models with a lower dimension. === Dagens smartphones är utrustade med en rad olika typer av sensorer såsom GPS mottagare, accelerometrar, gyroskop och magnetometrar vilket medför ett stort användningsområde. Beräkningskapaciteten hos smartphones gör det möjligt för mjukvaruapplikationer att använda sig av avancerade algoritmer för signalbehandling. Det är därför möjligt att placera en smartphone inuti en bil och skatta bilens kinematik genom att kombinera informationen från de olika sensorerna. Att fusionera information från olika källor för att erhålla bättre skattningar är ett välkänt område där det finns många metoder och algoritmer utvecklade. Detta examensarbete behandlar sensorfusionsproblemet att skatta bilars kinematik med hjälp av smartphones för syftet att kunna analysera körprestanda. Olika varianter av en coordinated turn modell för att beskriva bilens dynamik undersöks. Dessutom testas olika modeller för sensorerna där hänsyn till exempelvis biasfel tas. Förbehandling av data och pseudomätningar testas också vilket gör det möjligt att använda tillståndsmodeller med låg dimension. |
author |
Wallin, Jonas Zachrisson, Joakim |
author_facet |
Wallin, Jonas Zachrisson, Joakim |
author_sort |
Wallin, Jonas |
title |
Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
title_short |
Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
title_full |
Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
title_fullStr |
Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
title_full_unstemmed |
Sensor Fusion in Smartphones : with Application to Car Racing Performance Analysis |
title_sort |
sensor fusion in smartphones : with application to car racing performance analysis |
publisher |
Linköpings universitet, Reglerteknik |
publishDate |
2013 |
url |
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-94170 |
work_keys_str_mv |
AT wallinjonas sensorfusioninsmartphoneswithapplicationtocarracingperformanceanalysis AT zachrissonjoakim sensorfusioninsmartphoneswithapplicationtocarracingperformanceanalysis AT wallinjonas sesnorfusionismartphonesmedtillampninginombilkorningsanalys AT zachrissonjoakim sesnorfusionismartphonesmedtillampninginombilkorningsanalys |
_version_ |
1716589419306156032 |