公式1 Fast-LIO状态误差方程 误差的估计值=状态的真值-状态的估计值。然后由状态转移方程从i+1时刻递推到i时刻。 接下来线性化呗,我们都知道KF用的是一阶泰勒展开,那么这里的F_x就是一阶导,又因为误差和噪声的期望都为0,所以这使得我们可以在0处展开,因此只需要求解在0处的导数即可: F_{\tilde{x}}=\...
将公式(15)中先验的线性化代入公式(17),并优化最终的二次成本,可以得到标准的迭代卡尔曼滤波器论文[21],可以用于如下计算: 简化符号,令 公式(18)中,第一个为卡尔曼增益的计算,第二个为迭代公式,类似高斯牛顿,具体的推导过程参考Fast-lio公式推导 更新过后的估计值x^k+1k,接下来将会用于模块5.3中的残差计算,...
fastlio公式推导 1、公式原型 (P-'+HTR-'H)'=P-PHT(HPHT+R)T'HP 2、推导过程 书籍中P258.Accuracy_and_stability_of_numerical_algorithms 258 BLoCK LU FACTORIZATION 13.4. Let A∈RT×n be partitioned A=4A2]’An∈R"×", (13.26) with A1 nonsingular. Let|A|l := maxig laagy J. Show...
fastlio公式推导 要推导fastlio公式,我首先需要解释fastlio的概念和原理。 fastlio的核心思想是使用两个缓冲区:输入缓冲区和输出缓冲区。输入缓冲区用于从输入流中读取数据,输出缓冲区用于将数据写入输出流。通过将数据缓冲到内存中,可以减少对磁盘或网络的访问次数,从而提高程序的执行效率。 步骤1:定义输入缓冲区和...
右乘BCH公式:Log(Exp(\phi_1)Exp(\phi_2))≈A^{-1}(\phi_1)\phi_2+\phi_1,\phi_2为小量\\ A(\phi)=I+\frac{sin(||\phi||)}{||\phi||}\frac{(\phi\times)^2}{||\phi||^2}-\frac{1-cos(||\phi||)}{||\phi||}\frac{\phi\times}{||\phi||}注:Fast-LIO中给出的A阵...
迭代误差状态卡尔曼的迭代更新公式: 根据\tilde x_k \approx \hat x_k^\kappa \ominus \hat x_k + J^k \tilde x_k^\kappa , \tilde x_k \sim N(0,P_k), \tilde x_k^\kappa \sim N(-J^{\kappa -} \hat x_k^\kappa \ominus \hat x_k, J^{\kappa -}P_k J^{\kappa-T} )...
zlwang7/S-FAST_LIO (github.com)github.com/zlwang7/S-FAST_LIO 以及一个原版FAST-LIO的注释版本: Arafat-ninja/FAST_LIO: 仅用于学习 (github.com)github.com/Arafat-ninja/FAST_LIO 正文开始---