原文:23阶扩展卡尔曼求姿态、位置、速度

阶卡尔曼总结。 一 首先给出卡尔曼的五个公式: 卡尔曼算法的本质为:根据上一刻的最优值估计此刻的预测值,实际测量此刻的测量值。将预测值和测量值加权和即此刻的最优值。 首先离散状态空间表达式为: . 根据上一刻估计此刻的预测值: P为估计误差协方差矩阵,协方差矩阵为X各个元素之间的协方差值组成的矩阵。 . 求卡尔曼增益,即加权系数。 Kg P k k HT HP k k HT R R为W 的协方差 ...

2016-12-26 14:09 2 2140 推荐指数:

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扩展卡尔曼滤波(MRPT)

  扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程可以是非线性的。在一般情况下,无法确定过程噪声、测量噪声与方程的函数关系,因此可以简化为加性噪声:   EKF relies on a linearisation of the evolution and observation ...

Wed Jan 04 18:33:00 CST 2017 0 4082
初学者的卡尔曼滤波——扩展卡尔曼滤波(一)

简介   已经历经了半个世纪的卡尔曼滤波至今仍然是研究的热点,相关的文章不断被发表。其中许多文章是关于卡尔曼滤波器的新应用,但也不乏改善和扩展滤波器算法的研究。而对算法的研究多着重于将卡尔曼滤波应用于非线性系统。   为什么学界要这么热衷于将卡尔曼滤波器用于非线性系统呢?因为卡尔曼 ...

Mon Apr 11 23:15:00 CST 2016 5 40294
扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准。本文将简要介绍 ...

Sun Dec 16 05:52:00 CST 2018 0 2875
Google Cardboard的九轴融合算法——基于李群的扩展卡尔曼滤波

Google Cardboard的九轴融合算法 ——基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴)、陀螺仪(三轴)、磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法。它是开发VR头显中的一个至关重要的部分。VR头显必须要实时准确地获取 ...

Mon Apr 16 04:52:00 CST 2018 5 5239
【概率机器人】3.1 卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波

这一章将介绍卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波,并从贝叶斯滤波的角度来进行分析并完成数学推导。如果您对贝叶斯滤波不了解,可以查阅相关书籍或阅读 【概率机器人 2 递归状态估计】。 这三种滤波方式都假设状态变量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...

Tue Mar 27 03:36:00 CST 2018 0 1845
MPU6050滤波、姿态融合(一互补、卡尔

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看。这篇博客我们来看一下对原始数据的处理。 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合。 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结。1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波。虽然相比于原始加速度计输出 ...

Wed Dec 13 07:44:00 CST 2017 1 13062
 
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