由IMU的运动模型可以看出这确实是一个非线性的系统,这也是为啥要用EKF的原因了,根据EKF的公式,需要计算其雅可比矩阵,用于更新系统预测的协方差矩阵。 用系统预测方程对状态 x_{k-1}={(q_{k-1},v_{x_{k-1}},v_{y_{k-1}},p_{x_{k-1}},p_{y_{k-1}})}^T 求导,可得: F_{5\times5} ...
在马尔科夫链条:使用EKF融合IMU数据和编码器数据这篇文章中介绍了一种如何使用ekf对编码器和imu进行数据融合的方法。该文章中所述方法稍微复杂一些,特别是在imu的惯导这块。而且在实际测试中发现这种廉价的imu的加速度信息用于惯导中非常不稳。因此在本文中重新设计了一下使用ekf融合imu和编码器数据的策略,其核心思想在...
与基于光纤陀螺仪(FOG)的IMU相比,MEMS传感器体积更小,成本更低,但通常具有更差的噪声和偏置稳定性。随着基于MEMS的IMU的快速发展,我们切换到MicroStrain 3DM-CV7战术级IMU,其性能正在接近Microstrain系列IMU内置扩展卡尔曼滤波器(EKF),用于融合加速度和角速率数据,产生姿态和航向数据。在实践中, 由于大量的软硬铁干扰...
时刻估计的状态量(先验) 后验协方差矩阵 预测协方差矩阵 控制矩阵 控制向量 预测过程的噪声 时刻的卡尔曼增益 时刻状态转移矩阵 时刻观测向量 观测噪声 2,关于EKF 卡尔曼滤波是由线性系统推导来的,为了应用于非线性系统,我们可以把非线性系统在平衡点附近线性化,这样就有了EKF(扩展卡尔曼滤波) 在预测部分 由于 是...
本文旨在介绍我们使用ADI公司的惯性测量单元(IMU)传感器 ADIS16470 和PNI的地磁传感器RM3100构建的捷联惯性导航系统(SINS)。实现了基于磁力、角速率和重力(MARG)的SINS的一些基本过程,包括电磁罗盘(地磁传感器)校准、使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态和航向参考系统(AHRS)和航迹跟踪。还实现了使用最小...
1.扩展卡尔曼滤波EKF 1.1线性化卡尔曼滤波 标称值(normal value):标称值是基于系统轨迹的先验猜测,比如系统方程代表飞行的动态性能,则标称控制、状态和输出可能的飞行轨迹。标称值是没有任何噪声和模型扰动的理想值,它和世界的轨迹(true-sate真实值)之间的各种因素产生的不确定性用误差δx表示。
里面默认使用的是基于mahony的互补滤波算法(explicit complementfilter)进行姿态解算的;还有一套备用姿态解算算法是基于kalman的EKF(extendedkalman...加入了磁力计数据和GPS数据进行姿态解算。该算法是最简单和最容易实现的算法,PX4姿态解算默认的就是使用的这个。但是滤波器截止频率不好确定且与采样频率有关,Kp大截止频率...
为了解决这些问题,研究者们提出了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,用于对IMU数据进行滤波和估计。 一、IMU的工作原理 IMU由加速度计和陀螺仪组成。加速度计可以测量物体在三个方向上的加速度,而陀螺仪则可以测量物体绕三个轴的角速度。通过积分加速度计的输出和陀螺仪的输出,可以得到物体在空间中的位置和姿态信息。 然而...
六自由度(DOF)IMU由三轴陀螺仪和三轴加速度计组成。使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)将这些传感器随时间变化的测量值进行组合,可以进行高精度的位置、速度、姿态或方向计算。航姿参考系统(AHRS)将磁力计读数与IMU数据相结合,以计算航向、侧倾和俯仰。INS添加了GPS以跟踪物体的位置,方向和速度。
针对这些问题,设计了一种自适应拓展卡尔曼滤波(EKF)姿态测量改进算法.基于EKF模型,首先构建第一级量测噪声方差阵,设定权重因子,降低有害加速度对测量结果的影响;其次在Sage-Husa自适应滤波算法中引入了渐消记忆因子的思想,实时跟踪采样数据的量测噪声,构建第二级量测噪声方差阵;最后采用姿态更新的四元数算法进行数据...