GNSS定位依靠卫星信号传播时间来计算接收机位置。IMU利用惯性传感器测量载体的运动状态变化。ESKF将非线性系统线性化以进行状态估计和误差修正。GNSS数据精度易受多路径效应、信号遮挡等因素影响。IMU长期使用会积累误差导致定位偏差增大。融合定位利用ESKF对GNSS和IMU数据进行综合处理。首先对IMU测量值进行预处理，去除噪声干扰...
∂y∂δx=I这样的话就可以设计出一个ESKF对IMU和GPS进行融合: 这样的话,就可以得到一个10hz(GNSS频率)的里程计信息。 3 如何去生成一个IMU频率的里程计 思想比较简单,就是每接收一帧IMU,就进行一次预测,然后输出一个预测的位姿,每接受一帧GNSS就进行一次ESKF更新,这样就得到了一个IMU频率的里程计信息。
车辆在行驶过程中,有几个较为常见的定位传感器,包括IMU、轮速、GNSS等。在可以接收到卫星信号时,直接采用GNSS可以得到米级甚至厘米级的定位精度,但是对于城市峡谷、隧道以及地下停车场等场景,卫星信号会受到干扰甚至根本无法被车辆接收到。 这时候就需要IMU出场了,IMU可以不受外部环境影响实现定位定姿,但是其精度跟价格...
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车辆在行驶过程中，通常会使用到GNSS、IMU、轮速等定位传感器。当卫星信号能够接收时，GNSS可以实现米级甚至厘米级的定位精度。然而，在城市峡谷、隧道以及地下停车场等场景，卫星信号会受到干扰甚至无法接收。在这种情形下，IMU传感器就派上了用场，它可以在不受外部环境影响的情况下实现定位和定姿。然而，...
a. 我的所有源码都放在Github的仓库里面了:eskf-gps-imu-fusion b. 在代码的文件夹/data/raw_data中我提供了方针的IMU和GPS数据,它们的生成是通过gnss-ins-sim,关于gnss-ins-sim的使用方法,作者提供了比较详细的使用教程,你按照教程就能学会它的使用方法,另外你需要注意的是,不要把坐标系弄混了。我在eskf-gps...
实现方法请参考我的博客《【附源码+代码注释】误差状态卡尔曼滤波(error-state Kalman Filter)实现GPS+IMU融合,EKF ESKF GPS+IMU》 1. 依赖库 Eigen sudo apt-get install libeigen3-dev Yaml sudo apt-get install libyaml-cpp-dev 2. 编译 cd eskf-gps-imu-fusion ...
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问题6:ESKF比EKF的优点 解答:1.误差状态自由度和实际位姿自由度相等,它避免了过参数化引起的协方差矩阵奇异的风险。2. 误差状态总是接近于0,也就是通常在原点附近,这样远离了奇异值、万向节锁等问题,从而确保卡尔曼滤波时候的合理性和有效性。3.误差状态通常很小,因此二阶项都可以忽略,这样计算雅克比时会很快。