IMU能够提供高频的位置和姿态信息,但存在累积误差;而GPS能够提供相对准确的位置信息,但更新频率低且受环境因素影响大。为了综合利用这两种传感器的优势,我们需要实现IMU和GPS的数据融合。 拓展卡尔曼滤波(EKF)是一种有效的数据融合算法,它能够估计非线性系统的状态。在IMU和GPS数据融合中,我们可以将位置和速度作为状态变...
x = zeros(2, N); % 存储滤波后的数据,分别为位移、速度信息 k = 1; % 采样点计数 % === 卡尔曼滤波过程 === for t = dt:dt:100 k = k + 1 x(:,k) = A * x(:,k-1) + B*aa(k); % 卡尔曼公式1 P = A * P * A' + Q; % 卡尔曼公式2 K = P*H' * inv(H*P*H' ...
(式1.4) 式l.4就是卡尔曼滤波器的第一个公式——状态预测公式,其中F称为状态转移矩阵,表示我们如何从上一状态推测出当前状态;B表示控制矩阵,表示控制量u对当前状态的影响;x头上之所以加一个^表示它是一个估计值,而不是真实值,而-上标表示这并非最佳估计。 用协方差矩阵表示预测的不确定性,比如对二维的噪声,x...
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、预测传感器协方差矩阵Q和观测传感器协方差矩阵R(实际使用...
尔曼滤波器(Kalman Filter)是一种用于融合多种传感器数据的滤波算法,可以通过动态调整各传感器数据的权重来将它们整合在一起,从而获得更加准确和稳定的姿态和位置参考系统。 通过结合IMU和GPS数据,并利用尔曼滤波器来融合这些数据,可以实现更加准确的姿态和位置参考系统。这种系统在无人驾驶汽车、航空器等领域有着广泛的...
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...
惯性传感器(IMU)是检测加速度与旋转运动的高频(1KHz)传感器,对惯性传感器数据进行处理后我们可以实时得出车辆的位移与转动信息,但惯性传感器自身也有偏差与噪音等问题影响结果。而通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术,我们可以融合GPS与惯性传感器数据,各取所长,以达到较好的定位效果。注意由于无人驾驶对可靠性和安全性...
卡尔曼滤波方法通过系统输入输出观测数据,进行数据的递推,对系统状态进行最优估计。 卡尔曼滤波方法因其稳定性、容错性良好,在飞行器追踪、惯性导航初始对准等方面得到广泛运用,是目前最广泛的滤波算法之一。 (3) 多贝叶斯估计法 贝叶斯估计法将传感器数据进行概...
这种融合旨在利用GPS的全球定位能力和IMU的相对运动,从而增强自动驾驶车辆导航系统的稳健性和准确性。应用先进的贝叶斯滤波技术,特别是扩展卡尔曼滤波器(EKF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF),有助于有效地集成这些传感器。这种方法确保了无缝和可靠的导航,这对自动驾驶车辆的可靠运行至关重要,特别是在GPS信号受损的环境中。