首先就是五个经典公式,离散状态的KF算法: 上面已经得到了IMU/GPS的系统状态方程和观测方程,现在就是将其套用到卡尔曼滤波器的五个公式中:对上述状态方程和观测方程基于采样时间进行离散化,即可得到F、B、W、G、C五个矩阵的具体值,而系统想要运行还需要初始化,即给定初始状态X1、初始状态协方差矩阵P、预测传感器协...
GPS到IMU有一个外参, 即GPS在IMU坐标系下的位置: IpGps ,即杆臂值。 1.2 error-state 我们维护位置、速度、方向、加速度和陀螺的bias,5种,共计15维的状态。 [δpTδvTδθTδabTδωbT]T 重力方向没有放入到状态之中,因为我们用了东北天坐标系,重力直接设为Z轴的反方向。 如书中所述,采用IMU进行...
而无人驾驶所使用到的IMU,价格从几百块到几万块不等,取决于此无人驾驶汽车对定位精度的要求。 精度更高的IMU会用于导弹或航天飞机。就以导弹为例,从导弹发射到击中目标,宇航级的IMU可以达到极高精度的推算,误差甚至可以小于一米。 除了精度和成本的特性外,IMU还有两个十分关键的特性。其一是更新频率高,工作频率...
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 stat...
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 ...
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原理与步骤首先，我们采用全局的东北天(ENU)坐标系，其中X轴朝东，Y轴朝北，Z轴指向天空，原点设定为初始位置。GPS与IMU之间的相对位置由一个外参表示，即GPS在IMU坐标系中的位置，称为杆臂值，用公式表示为：[公式]我们的状态变量包括位置、速度、方向、加速度和陀螺仪偏置，总计15维。状态更新时，...
误差状态卡尔曼ESKF滤波器融合GPS和IMU,实现更高精度的定位. Contribute to ezhangle/eskf-gps-imu-fusion development by creating an account on GitHub.
至此,整个基于IMU和GPS的状态误差卡尔曼滤波(ESKF)推导完成。 ESKF是对状态的误差进行矫正,所以ESKF每次迭代完成之后,必须要将状态量 X X X重新设置为零,但是协方差矩阵 P P P中的数值需要保留,代码在此。 对于公式(11)中的 Y K Y_K YK它对应的就是测量误差,对于GPS和IMU的系统,它的计算方法是:GPS的...
ESKF的应用 - 实践：ESKF能够对传感器噪声和远程测量的误差进行处理，从而生成更准确和高质量的估计结果。 在机器人和无人机的导航系统中，ESKF通常与GPS、IMU和计算机视觉技术相结合，为自主系统提供精确的位置和姿态估计。 另外，ESKF也可以应用于其他自主系统中，如自动驾驶汽车和无线网络地理定位等。ESKF...