【处理IMU、GPS传感器】现了多种姿态解算算法,如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等,以提高导航系统的精度和稳定性(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 1 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、文章 欢迎来到
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...
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。 对于状态方程和测量方程的推导,都是在连续时间下完成的,想要应用到滤波器中,必须要离散化,离散化时按照采样时间进行离散化。对于(4)式中的 F t F_t Ft...
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' ...
使用卡尔曼融合GPS数据和加速度数据,一方面提升定位输出速率,一方面可以再GPS信号不好时通过IMU惯导辅助纠正路线,加速度数据已经转为惯导坐标系下,并做了滤波矫正处理(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 3 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 2 运行结果...
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方向满足高...
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。
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...
为了在定位系统中充分利用IMU的短期高精度和GPS的长期稳定性,常用的数据融合方法包括卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波(EKF)。EKF在非线性系统中可以提供更好的数据融合效果,广泛应用于IMU与GPS的融合中。 1. 卡尔曼滤波简介 卡尔曼滤波是一种递推估计方法,通过预测和更新两个步骤,不断修正系统状态。它假设状态和测量误差...