考虑到IMU和轮速计的数据通常具有一定的非线性特性,而光流传感器的数据则相对线性(主要提供水平速度信息),因此可以选择ESKF作为融合算法。ESKF能够更准确地估计系统的状态,同时避免EKF中的线性化误差。 若对定位精度有一定要求,建议采用紧耦合方法,并选择ESKF作为具体的融合算法。这样可以充分利用各传感器的数据,提高定位...
1.KF主要是针对线性估计 2. EKF通过对目标函数的二阶泰勒式子进行截断来使非线性的内容线性化,从而完成非线性估计,但其截断误差会影响结果,持续下去也会发散; 3. UKF通过对目标函数的分布进行特征点采样,采用高斯的 σ 原则,选取特征点来模拟分布; 4. PF则是与目标函数本身关系不大,使用大量的粒子描述原目标函...
IKF全称为Iterated Kalman filter,是基于Extended Kalman filter(EKF)的滤波框架,在其中应用高斯牛顿迭代法而改良的方法,该方法的策略是牺牲掉少量计算时间,以优化EKF线性近似时产生的近似误差。本质上是在EKF框架中构建非线性优化模型以求解状态后验的最大似然,以提升EKF的精度。 IKF的预测与EKF几乎相同,IKF算法的主要...
本文主要介绍ESKF算法在多传感器融合中的应用,详细记录和推导ESKF状态传播方程,并更详细解释观测方程及其物理意义,直观的解释SLAM-IMU状态预测方程的关系,用于算法学习研究。 EKF算法过程简单理解: 通过IMU传感器进行状态更新,并计算其状态协方差; SLAM/GNSS等作为EKF观测值,计算观测协方差; 增益(可以理解为加权平均的权重...
ESKF是一种间接法滤波,处理系统误差状态。计算复杂度:UKF>EKF>ESKF>KF. 三种状态 在error-state Filter中我们有三种状态:true(x_{truth}), nominal 和 error-state(δx): 那么在整个更新的过程中: 我们可以认为有一个真实的状态(truth state) x_{truth},这里的真实值包含Noise误差项, 有一个标准(名义)的...
本文主要介绍ESKF算法在多传感器融合中的应用,详细记录和推导ESKF状态传播方程,并更详细解释观测方程及其物理意义,直观的解释SLAM-IMU状态预测方程的关系,用于算法学习研究。 EKF算法过程简单理解: 通过IMU传感器进行状态更新,并计算其状态协方差; SLAM/GNSS等作为EKF观测值,计算观测协方差; ...
ESKF和EKF本身没有区别,只不过ESKF是使用的EKF滤波器对误差进行滤波 这五个公式就是ESKF滤波的基础。 根据2.1节和2.2节的推导,我们已经获得了IMU+GPS系统的状态方程和测量方程,现在我们要做的就是将状态方程和测量方程,应用到卡尔曼滤波器的五个公式中。
观测方程雅可比矩阵是EKF算法中用于描述观测模型与状态变量之间关系的矩阵。在EKF中,观测方程用于将传感器测量值与系统状态进行关联,从而更新系统状态估计值。观测方程雅可比矩阵则是对观测方程进行线性化的工具,用于在EKF算法中进行状态估计的迭代过程。 观测方程雅可比矩阵的计算方式与具体的观测模型和状态变量有关。在EKF...
IMU & GPS定位中Quaternion kinematics for ESKF的要点如下：全局坐标系设定：采用全局的东北天坐标系，X轴朝东，Y轴朝北，Z轴指向天空。原点设定为初始位置。状态变量：包括位置、速度、方向、加速度和陀螺仪偏置，总计15维。重力方向被假设为Z轴的负向，无需单独维护。EKF预测阶段：需要计算nominal ...
2.EKF 针对非线性高斯系统 运动模型:xk=fk−1(xk−1,uk−1,wk−1),wk∼N(0,Qk)xk=fk−1(xk−1,uk−1,wk−1),wk∼N(0,Qk) 观测模型:yk=hk(xk,vk),vk∼N(0,Rk)yk=hk(xk,vk),vk∼N(0,Rk) 采用线性化的方式泰勒展开: xk=fk−1(xk−1,uk−1,wk−1)≈fk...