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Matlab -Kalman功能 - 滤波器增益和创新增益之间的差异
在kalman函数的matlab文档中,据说该函数将返回L和M值,L是滤波器增益,M是创新增益 . 虽然我可以理解创新收益是什么(基本上是卡尔曼收益),但我没有't get what is the filter gain then. Can someone explain me the difference? here'的文档:link . 先感谢您 -
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从加速度计和陀螺仪(IMU)获取轨迹
我很清楚this question的存在,但我的不同 . 我也知道这种方法可能存在重大错误,但我也想从理论上理解配置 . 我有一些基本问题,我很难清楚地回答这个问题 . 有很多关于加速度计和陀螺仪的信息,但我仍然没有找到一些基本属性的“从第一原理”的解释 . 所以我有一个包含加速度计和陀螺仪的平板传感器 . 我现在还有一个磁力计 . 加速度计在每个时间t给出关于根据固定坐标系统到传感器的临时加... -
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使用卡尔曼滤波对线性加速度计数据进行积分的偏置/ Dirft补偿
我已成为如何通过惯性测量单元实现的加速度计数据估计位置的无限问题的一部分 . 我想知道如何使用卡尔曼滤波在线性运动期间补偿积分“漂移” . 此时我在一个固定的坐标系中得到了加速度,所有的运动都在知道的方向上,角度位置没有变化 . 因此,此时我们在已知方向上获得3D(x-y-z)加速度,x中的加速度将在y和z中产生零加速度,依此类推 . 假设完美的条件,当然不是这种情况,当在一个方向上移动时,一些噪... -
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学习传感器融合的最佳书籍,特别是关于IMU和GPS集成[关闭]
我需要从以下传感器构建惯性测量单元(IMU): 加速度计 陀螺仪 磁力计 我必须整合这些数据,以得出传感器平台的姿态和所涉及的外力(例如,从线性加速度中减去倾斜) . 然后,我必须使用这些信息来补充标准的GPS单元,以提供比仅由GPS提供的更一致的测量 . 我确实理解这个问题的基本要求: 集成传感器 . (取消噪音,减去加速度) . 消除噪音 . (卡尔曼滤波器) ... -
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Python使用卡尔曼滤波器改进模拟,但结果更差
我对将卡尔曼滤波器(KF)应用于以下预测问题所看到的行为有疑问 . 我已经包含了一个简单的代码示例 . Goal: 我想知道KF是否适合使用现在(t)时获得的测量结果提前一天(t 24小时)改善预测/模拟结果 . 目标是使预测尽可能接近测量 Assumption: 我们假设测量是完美的(即,如果我们能够完全匹配测量结果,我们很高兴) . 我们有一个测量变量(z,实际风速)和一个模拟变量(x,预测风... -
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用于数值分析的iOS5 Objective-C库还是GNU Octave包装类?
我正在做一些 numerical estimation and correction with the Kalman filter ,并希望更好地估计我的Q和R的参数,最好是动态的 . http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter#Estimation_of_the_noise_covariances_Qk_and_Rk 那篇文章提到 GNU Octave... -
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间接(错误状态)卡尔曼滤波器的结构是什么?误差方程是如何导出的?
我一直在尝试为使用惯性测量单元(IMU)和相机观察已知地标的机器人实施导航系统,以便在其环境中进行本地化 . 我选择了间接反馈卡尔曼滤波器(也就是误差状态卡尔曼滤波器,ESKF)来做到这一点 . 我在扩展KF方面取得了一些成功 . 我已经阅读了很多文本,我用来实现ESKF的两个文本是“Quaternion kinematics for the error-state KF " and &... -
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WSO2 CEP中卡尔曼滤波器的输入和输出参数的含义是什么?
我希望得到一些关于WSO2 CEP 4.2.0中Kalman Filter Extension的输入(命名:measuredValue,measuredChangingRate,measurementNoiseSD和timestamp)和输出(2个值)的信息 . 我找不到任何文件 . 我认为measuredValue是要过滤的值,timestamp是关于measuredValue获取瞬间的数字标签...