imu和GPS融合-------kalman滤波理解
kalman滤波:
一、预测阶段
根据历史状态信息进行当前时刻的状态预测 (①预测状态②预测协方差----包含了过程噪声)
二、更新/滤波阶段
根据观测值或参考值,对预测值进行更新(①卡尔曼增益计算-----包含测量噪声②状态更新:基于预测值和观测值的误差进行预测值更新—系数就是增益K③协方差矩阵更新)
总结:所以即使传感器观测值有很大误差,但由于有历史信息的预测,所以kalman滤波具有很强的鲁棒性
定位:
imu更新快,但有误差;GPS精度高,有延迟
预测阶段采用惯导信息进行预测,更新阶段采用GPS信
原创
2021-09-18 11:23:48 ·
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