超声波 气压计 Kalman 简单融合

最新推荐文章于 2025-07-10 08:32:18 发布
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#Pixhawk OLDX飞控 ROS

本文分享了一个UKF（无迹卡尔曼滤波）简单融合的Matlab程序资源，适用于从事信号处理及控制系统领域的技术人员使用。提供的链接可以下载到完整的Matlab源代码。




UKF 简单融合程序 matlab程序下载地址：

链接：http://pan.baidu.com/s/1skY7imL 密码：y85w



Ardupilot EKF3核心算法《气压计，GPS更新融合》
陌城烟雨
01-03 1488
本节主要记录Ardupilot EKF3核心算法《气压计，GPS更新融合》的过程，欢迎批评指正！！！
导航与定位：室内导航技术_（10）.多传感器融合定位技术
zhubeibei168的博客
01-26 1042
多传感器融合定位技术通过结合多种传感器的数据，有效地提高了室内导航与定位的准确性和鲁棒性。常见的融合算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波，以及简单的数据融合算法如加权平均法和最大似然法。通过这些算法，可以将不同传感器的数据进行有效组合，从而实现更精确的定位。
气压计加速度计高度融合_如何将手机用作气压计或高度计
culingluan4376的博客
09-13 1688
气压计加速度计高度融合Your smartphonealready does an amazing variety of stuff. It’s your camera, navigation guide, compass, it can even serve as an impromptu level so all your pictures hangstraight. You may no...
气压计-加速度计通道的增益优化
05-25
三阶互补滤波——融合气压计高度和加速度计垂直方向——估计高度&爬升速度
气压计高度融合—卡尔曼滤波
qq_23787553的博客
11-11 9647
实验平台： 自制飞控板，STM32F407主控，传感器：MPU6050 MS5611 正文： 前几天看了这篇文章，做了气压计的高度融合 http://www.zxiazai.com/htm/20170912706685.html 卡尔曼滤波的推导过程可以看我的上一篇博客 卡尔曼滤波学习心得（1）方程推导 卡尔曼滤波还是很强大的，目前对其基本过程有了大概了解，参数调整还是很乱，慢慢摸索...
从APM源码分析GPS、气压计惯导融合
NamelessCotrunQaud的博客
10-17 1万+
观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与
气压计 超声波 融合
02-25
### 气压计与超声波传感器数据融合技术及应用 #### 数据融合的重要性 在导航与定位系统中，多传感器融合技术是提升系统精度、鲁棒性和可靠性的重要手段之一。通过结合多种传感器的数据，能够有效弥补单一传感器的...
无人机飞控系统中气压计软件驱动与应用入门指南
最新发布
bother3000的博客
07-10 1245
气压计在飞控系统中的关键作用与实现 本文详细探讨了气压计在无人机飞控系统中的核心应用，包括高度测量、定高飞行和气压趋势分析等关键功能。文章从气压计选型要点入手，对比分析了SPI与I2C接口的物理层和协议层差异，并提供了主流气压计芯片的性能参数对比。在技术实现方面，重点介绍了实时性保障措施、异构冗余设计方案以及底层算法核心逻辑，包括温度补偿、高度计算和卡尔曼滤波等关键算法。最后解析了PX4和INAV飞控系统中气压计驱动的源码实现，为飞控系统开发提供了完整的参考框架。通过硬件选型、接口对比、算法优化和软件实现等
多传感器融合终极对比：STM32上气压计+超声波+Baro高度融合效果实测
现实世界太复杂了，风一吹、温度一变、地面材质一换，气压计和超声波就可能集体“发疯”。 那怎么办？难道只能听天由命吗？当然不！聪明的工程师早就找到了破解之道——**多传感器融合（Sensor Fusion）**。这就像...
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姿态传感器实现高度修正，jy901解算姿态，tof10120，气压计，超声波 测距多种方式测量
01-23
通过融合JY901的姿态数据、TOF10120的测距信息、气压计的海拔测量以及可能的超声波测距，构建了一个综合的高度测量系统。这个系统在没有GPS支持时也能提供可靠的飞行高度，增强了无人机的自主导航能力。同时，STM32...
用“卡尔曼滤波器”来处理“加速度计数据”(加速度_陀螺仪调试)
04-27
卡尔曼滤波器处理“加速度计数据”,这个技术在陀螺仪中经常需要的，此文档详细讲述了该技术的原理，值得借鉴。
KF_Altitude
11-11
个人参照网上资料写得卡尔曼滤波高度融合代码，自测有效，参数任然需要
无人机加速计、气压计、GPS数据融合
u014694105的博客
08-09 1万+
加速计、气压计、GPS数据融合 在无人机控制当中，传感器的参与那是必不可少的，特别是陀螺仪，最经典的为MPU6050，目前大部分的无人机都是用的这个器件。 熟悉MPU6050的都知道，这个传感器可以输出三轴加速计、三轴陀螺仪；加速计，顾名思义，直接测得物体的加速度。 理论上 加速度积分得到速度，速度再积分得到位移： S = V0 * t + 1/2 * a * t ^ 2; V = v0 + a...
气压计融合定高控制逻辑
fly__chen的博客
02-24 6719
定
基于stm32的超声波数据（卡尔曼滤波处理数据）
non_mainstream的博客
02-03 4421
#include "sys.h" #include "delay.h" #include "usart.h" #include "led.h" #include "timer.h" #include "beep.h" #include "bmp.h" #include "oled.h" u8 table1[]={0X03,0XFC};//µ÷²¨ÉèÖà u8 table2[]={0XFC,0X
卡尔曼滤波
虎哥的铲屎员
12-26 486
图解部分来自 知乎问题第一个回答的视频部分（感谢作者的翻译）：https://www.zhihu.com/question/23971601 推导部分转自作者白巧克力亦唯心： https://heyijia.blog.youkuaiyun.com/article/details/40899819 卡尔曼滤波一般用于优化估算一些无法直接测量但可以间接测量的量，或用于从受误差影响的传感器测量值中估算出系统状态。 系统的状态可以由状态转移预测得到预测值，及传感器测量得到测量值，但其中都包含噪声，因此需要把这两个值结合得到估
基于卡尔曼滤波的气压计高度解算
铁头娃
10-29 1773
姿态角度解算（角速度积分同加速度直接解算融合） 世界坐标系下机体加速度解算（根具旋转矩阵计算得到） 世界坐标下机体速度解算（加速度积分同气压高度差分融合） 世界坐标下机体位移解算（速度积分同气压数据融合）
卡尔曼滤波推导
DeepCompute的博客
04-06 1031
文主要是转载一篇博文，并加上自己的理解，略有删减！点击打开链接 前言           卡尔曼滤波器是在估计线性系统状态的过程中，以最小均方差为目的而推导出的几个递推数学等式,也可以从贝叶斯推断的角度来推导。 卡尔曼滤波原理及推导 在介绍卡尔曼滤波前，简单说明几个在学卡尔曼过程中要用到的概念。即什么是协方差，它有什么含义，以及什么叫最小均方差估计，什么是多
基于加速度计与气压计的三阶卡尔曼滤波计算加速度、速度及高度
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LKAYA的博客
08-23 2万+
本文主要介绍了卡尔曼滤波器的使用原理，给出了matlab代码，并在STM32F407平台对卡尔曼滤波器进行了验证，传感器为MPU6050与DPS310，测试结果令人满意，速度与高度无累积误差。 系统状态方程 在开始讲卡尔曼滤波器之前需要先提一下状态方程。因为卡尔曼的计算公式是建立在状态方程上的，所以我们需要先写出系统的状态方程。离散状态方程为： 其中X(k)为当前状态，X(k+1)为下一...
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