姿态结算----梯度下降法

最新推荐文章于 2024-04-20 00:46:39 发布
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#姿态结算 #梯度下降法

本文深入探讨了梯度下降法在姿态结算算法AHRS和IMU中的应用，通过对比分析，揭示了算法的本质及在飞行器控制中的关键作用。

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       以前搞四轴飞行器都是用的集成传感器如MPU9150、MPU6050啦，不得不说Invensensor的MEMS传感器不输ADI，后来深入研究AHRS(Attitude and Heading Recognition System)和IMU(Inertial measurement unit)这两个姿态结算方法，网友告诉我要想找到问题出在哪，必须理解算法。于是便找资料研究这两个算法，其实他们的本质算法都是用的梯度下降法，只是用向量的叉乘代替了梯度下降法中向量的减法来求误差。

     以下是参考博主js200300953的文章对梯度下降法的理解。

     献上js200300953的博文，写的很易懂。http://blog.sina.com.cn/s/blog_81f1e268010181v3.html

MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】精准定位RTK
qq_36130719的博客
06-07 1879
在整周未知数解固定后，即可进行每个历元的实时处理，只要能保持四颗以上卫星相位观测值的跟踪和必要的几何图形，则流动站可随时给出厘米级定位结果。随着卫星定位技术的快速发展，人们对快速高精度位置信息的需求也日益强烈。以前的静态、快速静态、动态测量都需要事后进行解算才能获得厘米级的精度，而RTK是能够在野外实时得到厘米级定位精度的测量方法，它采用了载波相位动态实时差分方法，这是一种新的常用的GPS测量方法，是GPS应用的重大里程碑，它的出现为工程放样、地形测图，各种控制测量带来了新曙光，极大地提高了外业作业效率。
Mahony算法解算九轴陀螺仪具体代码
weixin_35751412的博客
01-11 896
Mahony算法是一种用来融合加速度计和陀螺仪数据的算法，用于估算机器人或无人机的姿态。它通常由以下几个步骤组成： 利用加速度计读数计算出重力向量。 利用陀螺仪读数计算出角速度向量。 使用某种滤波方法，如卡尔曼滤波或梯度下降法，融合这两个向量来估计姿态。 在陀螺仪数据上使用误差积分来修正姿态估计值。 这里是一个用C++编写的Mahony算法的例子代码: ```c++ #define K...
运动加速度抑制的动态步长梯度下降姿态解算算法.pdf
05-28
运动加速度抑制的动态步长梯度下降姿态解算算法.pdf
四旋翼姿态解算——梯度下降法理论推导
weixin_30279751的博客
03-09 828
在前面的博文中介绍了使用互补滤波法进行姿态解算的原理以及程序，点击打开链接 。 在互补滤波法中，我们使用加速度计来补偿陀螺仪，将两者的数据融合解算出四元数下的姿态。 在梯度下降法中，依然是通过加速度计的数据来与陀螺仪的数据进行融合，而不同点是：互补滤波法中，先求出载体坐标系b下对加速度做叉积求出误差，补偿给陀螺仪以校正误差；梯度下降法中，通过加速度计的数据求出一组四元数 ，...
[Machine Learning] 梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
weixin_34319817的博客
12-30 533
　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 　　下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。 　　一般线性回归函数的假设函数为： $h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\theta_{j}x_{j}$ 　　对应的能量函数（损失函数）形式为： $J_{train}...
九轴传感器姿态解算方法（互补滤波和梯度下降法MATLAB）
11-06
九轴传感器姿态解算方法（互补滤波和梯度下降法MATLAB）九轴传感器姿态解算方法（互补滤波和梯度下降法MATLAB）九轴传感器姿态解算方法（互补滤波和梯度下降法MATLAB）九轴传感器姿态解算方法（互补滤波和梯度下降法MATLAB）
梯度下降法的matlab代码，包括最小二乘法，梯度下降法的矩阵形式
05-12
包括单特征的样本的最小二乘法计算， 单特征样本的梯度下降法--代数版本 多特征样本的梯度下降--矩阵运算表示。 在矩阵表示的梯度下降法中运用标准差归一化（可选择注释）。 有比较详细的注释
四元数姿态的梯度下降法推导和解读
04-07 3万+
笔者前面几篇文章讨论的是基于四元数的互补滤波算法，并单独对地磁计融合部分做了详细的讨论和解释。而本文讨论的姿态融合算法叫做梯度下降法，这部分代码可以参见Sebastian O.H. Madgwick在2010年4月发表的一篇论文（An efficient orientation filter for inertial andinertial/magneticsensor arrays），这篇论文利用四元数微分方程求解当前姿态，然后分别利用加速度计和地磁计进行补偿，推导出两种姿态融合算法。两种算法均为梯度下降
无人机相关算法汇总
最新发布
stm6667的博客
04-20 4261
所以可以认为输入的也是角速度。该算法通过建立无人机的动力学模型，预测未来一段时间内的无人机状态，并根据期望的姿态和当前状态之间的误差，优化控制输入，使得无人机能够实现稳定的姿态控制。xk-1^是上一时刻的最优估计值，xk是当前估计值，,xk- ^是当前最优估计值（他的方差比xk-1^小是因为修正后方差要小的缘故，而且他是由xk-^和yk最终决定的），yk是观测值。启发式搜索是在状态空间中的搜索，对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标，省略大量的搜索路径，提高效率。
最新《北风网Python零基础人工智能就业教程》
Laoyan9的博客
05-02 5892
下载地址：百度网盘 北风网价值￥12800元 Python零基础人工智能就业课程30G视频教程免费分享，21世纪，属于人工智能的时代已经到来。诸多应用领域都有着人工智能的身影，如：搜索引擎、无人驾驶、百度大脑、讯飞语音以及苹果的Siri。本课程带你从零基础入门，本课程从理论到项目实战，层层深入学习，步步进阶。课程主要从高等数学必知必会、Python高级应用、...
基于梯度下降法和互补滤波的航向姿态参考系统.pdf
05-28
基于梯度下降法和互补滤波的航向姿态参考系统.pdf
Invensense传感器DMP官方库
05-14
源下载地址：http://www.invensense.com/developers/software-downloads/
人工智能学习之路
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u011473714的专栏
06-08 4万+
课程体系阶段一、人工智能基础 － 高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。一、数据分析1）常数e2）导数 3）梯度 4）Taylor5）gini系数6）...
四轴飞行器Mahony姿态结算
爱吃炸鸡的小猪's blog
03-06 1622
首先我们要搞明白姿态结算在飞控中的位置： 简而言之就是将采集的数据通过算法转换为可以供姿态控制使用的欧拉角，较为精准的数据 转换思路： 在计算的时候我们一般将欧拉角（当然也可以叫做方向角）转换成四元数来计算：飞行的姿态可以用欧拉角描述的方向余弦矩阵来表示，因为欧拉角存在万向节“死锁”的问题，所以不适合全姿态飞行器，飞行的姿态也可以用四元数描述的方向余弦矩阵来表示。两者的方向余弦矩阵数据一一对应。所以我们将四元数作为中间量进行运算，最后的结果转换为欧拉角，这样就可以解决“死锁......
你从未见过从这个角度来解释梯度下降算法
空字符
04-30 675
1 引例 在前面的介绍中，笔者都是不假思索的直接给出了线性回归的目标函数J(W,b)J(W,b)J(W,b)，也没有给出严格的数学定义，并且还问过能不能改成绝对值或者4次方等等。同时，我们在求解的过程中是直接通过开源框架所实现的，也并不知道其内部的真正原理。因此，这篇文章笔者将比较详细对目标函数的求解过程和最小二乘法进行讲解。 根据前面的介绍我们知道，梯度下降算法的目的是用来最小化目标函数，也就是...
牛顿法和梯度下降
len_sround的专栏
04-19 1526
牛顿法和梯度下降
attitude.c 姿态解算
专注嵌入式领域
06-21 1330
https://developer.mbed.org/users/gke/code/UAVXArm-GKE/file/90292f8bd179/attitude.c // =============================================================================================== // =
飞控简析-从入门到跑路 第三章姿态解算的比较
weixin_38693938的博客
09-29 1241
姿态解算是每一个无人机都需要解决的问题，目前常用的姿态解算方法有三种：卡尔曼滤波、互补滤波、梯度下降。为了研究每种算法的误差大小及解算出来的数据情况，特别拿出了我的（其实是公司的）珍藏多年Xsens公司的Mti-3模块（3000软妹币，原来有Mti-G-710的,但是在无人机上）进行数据的采集，以模块输出的姿态角为准，进行比较。 传感器数据及MATLAB处理脚本下载地址:https://gith...
阶梯级收费算法
lovingshu's Forever
10-21 7783
阶梯级收费算法
利用Frank-Wolf算法和梯度投影法在MATLAB中求解方程
梯度投影法则是将梯度下降法与投影技术结合，用于处理非线性约束的优化问题。 3. 资源用处： 该资源对于学习和应用frank-wolf算法和梯度投影法具有重要的指导作用，非常适合本科、硕士和博士等层次的教学和研究使用...
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