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...
研究生进行无人机控制导航时,使用GNSS/Mag/IMU等传感器进行组合导航定位,用于计算无人机的姿态。 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...
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...
卡尔曼滤波器是1958年卡尔曼等人提出的对系统状态进行最优估计的算法。随后基于此衍生了各种变体算法,比较常用的有扩展卡尔曼滤波EKF、迭代扩展卡尔曼滤波IEKF、误差状态卡尔曼滤波ESKF、无损卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF等等。 以下是一些个人理解: 卡尔曼滤波算法是对线性高斯系统(线性系统且噪声服从高斯分布)的最优无偏...
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)由状态协方差和观测协方差之间的比值计算; 通过协方差进行状态更新,δx=K(z−h(xt)) ESKF主要用于多传感器融合,可用于降低AR眼镜算法功耗、提升大场景SLAM的效果等。 1. 状态预测方程 ...
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...
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...
实现方法请参考我的博客《【附源码+代码注释】误差状态卡尔曼滤波(error-state Kalman Filter)实现GPS+IMU融合,EKF ESKF GPS+IMU》 1. 依赖库 Eigen sudo apt-get install libeigen3-dev Yaml sudo apt-get install libyaml-cpp-dev 2. 编译 cd eskf-gps-imu-fusion ...