Попытка отфильтровать (тонны) шума от акселерометров и гироскопов

Первое, что я бы сделал, это запустить ДПФ для сигнала датчика и посмотреть, есть ли на самом деле высокочастотная и низкочастотная составляющие сигналов вашего акселерометра.

С помощью ДПФ вы сможете определить оптимальную частоту среза вашего фильтра нижних частот/полосы пропускания.

Если у вас есть постоянная составляющая по оси Z, есть вероятность, что вы не отфильтровали гравитацию. Обратите внимание, что при значительном тангаже или крене эту константу можно увидеть и на осях X и Y.

Как правило, оценка позы с помощью акселерометра не является хорошей идеей, поскольку вам нужно дважды интегрировать сигналы ускорения, чтобы получить позу. Если сигнал зашумлен, у вас будут проблемы уже через пару секунд, если шум не будет на 100% равномерно распределен между + и -.

Если мы предположим, что ваши передачи не издают шума, даже точность преобразования акселерометра может начать искажать вашу позу через пару минут.

Я бы определенно использовал второй датчик, например, компас/энкодер в сочетании с вашей математической моделью и объединил бы все данные вашего датчика в фильтре Калмана (объединение датчиков).

Вы также можете получить модель черного ящика вашего шума, предположив, что он коррелирует с оборотами вашего двигателя. (Бокс-Дженкинс/Арма/Арима).

У меня были аналогичные проблемы с шумом на низких и высоких частотах, и мне удалось прилично убрать его, не удаляя при этом и хороший сигнал, с помощью универсального подвеса для микрофона. Он также хорошо работает с гироскопом, особенно если вы найдете тот, который ему подходит (или вы можете поместить его в небольшой корпус, а затем установить). В основном он использует эластичные струны для устранения ударов и вибрации.

Вы пробовали использовать простой фильтр нижних частот для данных? Я предполагаю, что частота вибрации намного выше, чем частота обычных данных об ускорении автомобиля. По крайней мере, при обычном вождении. Аварии могут быть другой историей...