IMU(惯性测量单元)和GPS是两种常用的位置传感器,但它们各有优缺点。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...
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...
为了减轻每种传感器类型的限制,GPS和IMU数据的融合成为一种关键策略。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...
作为多传感器数据融合系统,INS/GPS组合导航系统可以得到无人机的高精度导航信息.本文提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了在GPS/IMU组合导航中的应用.根据子系统的新息序列构造各传感器的环境信息,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度.仿真结果证明这种方法提高了数据融合的...
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。
通过这种融合IMU和GPS数据的方式,我们可以实现对飞行器的精确导航,提高飞行的稳定性和准确性。同时,基于MATLAB的仿真可以帮助我们验证算法的有效性,并优化导航系统的设计。 2 运行结果 部分代码: errorstate0=zeros(15,1);%误差初始状态赋值 Cov=[0.01*ones(3,1);zeros(3,1);0.01*ones(3,1);zeros(3,1)]...
导致“偏航漂移”,因此利用卡尔曼滤波器将IMU和GPS进行融合,不仅可以改善定位精度,还可以在GPS信号消失或被遮蔽时,通过IMU保证系统的持续导航。在这个移动服务和定位技术日益提高的时代,无法忽视IMU这个工具。其与GPS的组合不仅能在多种环境中保证定位准确性,还能在GPS信号缺失时独立工作,维持导航的连续性。
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 ...
作为多传感器数据融合系统,INS/GPS组合导航系统可以得到无人机的高精度导航信息.本文提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了在GPS/IMU组合导航中的应用.根据子系统的新息序列构造各传感器的环境信息,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度.仿真结果证明这种方法提高了数据融合...
但由于IMU设备本身的误差会逐渐累积,导致“偏航漂移”,因此利用卡尔曼滤波器将IMU和GPS进行融合,不仅可以改善定位精度,还可以在GPS信号消失或被遮蔽时,通过IMU保证系统的持续导航。 在这个移动服务和定位技术日益提高的时代,无法忽视IMU这个工具。其与GPS的组合不仅能在多种环境中保证定位准确性,还能在GPS信号缺失时...