原文:23階擴展卡爾曼求姿態、位置、速度

階卡爾曼總結。 一 首先給出卡爾曼的五個公式: 卡爾曼算法的本質為:根據上一刻的最優值估計此刻的預測值,實際測量此刻的測量值。將預測值和測量值加權和即此刻的最優值。 首先離散狀態空間表達式為: . 根據上一刻估計此刻的預測值: P為估計誤差協方差矩陣,協方差矩陣為X各個元素之間的協方差值組成的矩陣。 . 求卡爾曼增益,即加權系數。 Kg P k k HT HP k k HT R R為W 的協方差 ...

2016-12-26 14:09 2 2140 推薦指數:

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擴展卡爾曼濾波(MRPT)

  擴展卡爾曼濾波的狀態方程和觀測方程可以是非線性的。在一般情況下,無法確定過程噪聲、測量噪聲與方程的函數關系,因此可以簡化為加性噪聲:   EKF relies on a linearisation of the evolution and observation ...

Wed Jan 04 18:33:00 CST 2017 0 4082
初學者的卡爾曼濾波——擴展卡爾曼濾波(一)

簡介   已經歷經了半個世紀的卡爾曼濾波至今仍然是研究的熱點,相關的文章不斷被發表。其中許多文章是關於卡爾曼濾波器的新應用,但也不乏改善和擴展濾波器算法的研究。而對算法的研究多着重於將卡爾曼濾波應用於非線性系統。   為什么學界要這么熱衷於將卡爾曼濾波器用於非線性系統呢?因為卡爾曼 ...

Mon Apr 11 23:15:00 CST 2016 5 40294
擴展卡爾曼濾波EKF與多傳感器融合

參考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(擴展卡爾曼濾波)是卡爾曼濾波的非線性版本。在狀態轉移方程確定的情況下,EKF已經成為了非線性系統狀態估計的事實標准。本文將簡要介紹 ...

Sun Dec 16 05:52:00 CST 2018 0 2875
Google Cardboard的九軸融合算法——基於李群的擴展卡爾曼濾波

Google Cardboard的九軸融合算法 ——基於李群的擴展卡爾曼濾波 極品巧克力 前言 九軸融合算法是指通過融合IMU中的加速度計(三軸)、陀螺儀(三軸)、磁場計(三軸),來獲取物體姿態的方法。它是開發VR頭顯中的一個至關重要的部分。VR頭顯必須要實時准確地獲取 ...

Mon Apr 16 04:52:00 CST 2018 5 5239
【概率機器人】3.1 卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波

這一章將介紹卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波以及無跡卡爾曼濾波,並從貝葉斯濾波的角度來進行分析並完成數學推導。如果您對貝葉斯濾波不了解,可以查閱相關書籍或閱讀 【概率機器人 2 遞歸狀態估計】。 這三種濾波方式都假設狀態變量 $\mathbf{x}_t$ 的置信度 $\mathrm{bel ...

Tue Mar 27 03:36:00 CST 2018 0 1845
MPU6050濾波、姿態融合(一互補、卡爾

前幾天做了6050原始數據的串口輸出和上位機波形的查看。這篇博客我們來看一下對原始數據的處理。 任務:利用STC89C52RC對MPU6050原始數據進行濾波與姿態融合。 首先我摘抄了一段別人在昨晚這個實驗的寫的最后總結。1.盡量不要用MPU6050內置的LPF濾波。雖然相比於原始加速度計輸出 ...

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