运动学状态估计:利用EKF对车辆的横纵向位置、行驶轨迹、横摆角、车速、加速度和横摆角速度等运动学参数进行估计。 全局状态估计:结合IMU和GPS数据,利用EKF进行全局位置、速度和姿态的估计。讨论EKF如何融合这两种传感器的数据,以提高估计的准确性和鲁棒性。
【基于EKF的传感器融合的UWB-IMU】利用超宽带测距和通信进行稳健的目标相对定位、在GPS拒绝的环境中基于超宽带的多无人机定位系统(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、...
EKF实例总数是由 EKF2_MULTI_IMU 和 EKF2_MULTI_MAG 所选择的IMU数量和磁强计数量的乘积,由以下公式给出:N_instances = MAX(EKF2_MULTI_IMU , 1) x MAX(EKF2_MULTI_MAG , 1) 例如,一个带有 2 个IMU和 2 个磁强计的自动化驾驶仪可以在 EKF2_MU...
接下来,代码使用一个循环来处理IMU和GPS数据。循环中的每个迭代都包括以下步骤: 1. 预测:根据当前的IMU数据,使用`predict`函数对状态进行预测,得到车辆的姿态和位置估计。 2. 更新:根据当前的GPS数据,使用`fusegps`函数对状态进行更新,修正姿态和位置估计。 3. 保存数据:将预测和更新后的位置数据保存到`estPositio...
在机器人定位与导航中,它被用于融合惯性测量单元(IMU)与视觉传感器的数据;航空航天领域用于飞行器姿态估计;工业控制系统中用于非线性过程的状态监控;自动驾驶技术中则用于车辆轨迹预测和环境感知。例如,无人机在飞行过程中,通过EKF融合GPS信号与机载传感器数据,可有效提升定位精度。 三、优...
首先来看一张实验结果,下图是我通过仿真gps和imu数据得到的融合结果,GPS的误差大约在5米,IMU的是中等精度,可以看到通过卡尔曼融合之后,误差降低非常多。 红色的GPS的测量数据,蓝色是轨迹的真值,绿色是融合之后的轨迹,可以看到融合了imu之后的轨迹,相比于只有GPS的情况提升了很多,甚至与真实值都非常接近了。
接下来,代码使用一个循环来处理IMU和GPS数据。循环中的每个迭代都包括以下步骤: 1. 预测:根据当前的IMU数据,使用`predict`函数对状态进行预测,得到车辆的姿态和位置估计。 2. 更新:根据当前的GPS数据,使用`fusegps`函数对状态进行更新,修正姿态和位置估计。
然后使用高斯和滤波器(GSF)组合这些单独的偏航角估计。各个三态EKF使用IMU和GPS水平速度数据(加上可选的空速数据),并且不依赖于偏航角或磁力计测量的任何先验知识。 EKF-GSF 算法也是在 ECL EKF2 的 24 参数状态 EKF 之外又一个EKF实现,包括以下内容: ...
基于EKF与里程计算法的机器人定位的MATLAB程序 机器人定位一直是机器人领域的重要问题。如何通过机器人自身的传感器获得其位置和方向的信息是实现自主导航的关键。目前，常用的机器人定位方法有全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和视觉传感器等。然而，这些传感器的应用都存在一些局限性，比如GPS信号不可靠、IMU的...
具体实现中,EKF的初始状态为IMU和GPS等传感器的初值,以及一些假设和预设参数等信息。然后,通过图像识别和处理分析得到目标物体的位置和姿态信息,将对于目标物体的测量信息和IMU等传感器提供的初始状态,通过EKF算法的迭代过程进行状态更新和误差校正。其中,目标物体的位置和姿态信息用于更新设备的位置和速度估计,从而实现更加...