Pixhawk 四旋翼状态估计

最新推荐文章于 2025-01-04 23:20:38 发布
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分类专栏： 机器人运动学 文章标签： 机器人 四旋翼 卡尔曼滤波 状态估计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ipatient/article/details/50956055
本文详细介绍了卡尔曼滤波在方向估计中的应用，包括过程模型与测量模型，并具体阐述了状态量与观测量的选择，如角速度、角加速度、重力场及磁力场等。文中还解释了卡尔曼滤波的两个主要步骤——预测与修正的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


文章参考：

https://pixhawk.org/_media/firmware/apps/attitude_estimator_ekf/ekf_excerptmasterthesis.pdf


直接讲卡尔曼滤波

过程模型与测量模型：



方向估计：


状态量依次为：角速度，角加速度，重力场，磁力场

观测量依次为：角速度，重力场，磁力场，from 陀螺仪，角速度计以及磁力计

注意所有变量由体坐标表达

1.预测








2.修正


3.初始化




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