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...
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...
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...
其中最受欢迎的是卡尔曼滤波器。 GPS被称为全球定位系统。GPS传感器在纬度、经度和高度上与GPS卫星通信。某些GPS类型还可以提供它们根据位置变化计算出的速度信息。在自动驾驶汽车中,GPS数据必须高度准确,并且必须快速采样。 在使用GPS进行的测量中,在15%置信区间内存在高达95m的位置误差,而在稳定性的情况下,RMS会产...
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 荔枝科研社 166 0 【GPS+INS在MAV导航上的融合】基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真(IMU与GPS数据由仿真生成)(Matlab代码实现) 荔枝科研社 106 ...
通过一个简单的例子先来说明。假如我们想预测一辆车下一时刻的位置,我们有两大数据来源:一是IMU(Internal Measurement Unit,可以测量加速度、角速度等),二是GPS,三是速度表。结合这三个测量值,我们可以估算出汽车的位置。卡尔曼滤波就可以应用于这个场景。
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...
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...
《辅助导航:GPS与高速传感器:第一版》被广泛应用于从农业到采矿再到智能汽车和武器等各个领域。包括大量基于Matlab的示例和源代码。特点是开关模式电源:Spice模拟和设计:第一版。 克服你对复杂数学推导和证明的恐惧。通过实际示例体验卡尔曼滤波器,掌握其本质。这是一本让那些不敢踏出第一步进入卡尔曼滤波器领域的...
如图6所示,使用卡尔曼滤波器对惯性传感器与GPS数据进性融合与上面给出的例子很相似。这里惯性传感器相当于数步数,而GPS数据相当于电视等参照物的位置。首先我们在上一次位置估算的基础上使用惯性传感器对当前的位置进行实时预测。在得到新GPS数据前,我们只能通过积分惯性传感器的数据来预测当前位置。但惯性传感器的定位误差...