
传感器融合定位
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主要介绍各种传感器融合的方法,实现更高精度的定位
一点儿也不萌的萌萌
一名在自动驾驶领域默默付出的无名小卒
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IMU姿态解算,从IMU数据中计算旋转、速度、位置,IMU测量的原理
IMU姿态解算,IMU测量数据介绍,从IMU中解算出旋转、速度、位移原创 2023-09-17 17:34:57 · 23211 阅读 · 9 评论 -
【附源码+代码注释】误差状态卡尔曼滤波(error-state Kalman Filter),扩展卡尔曼滤波,实现GPS+IMU融合,EKF ESKF GPS+IMU
卡尔曼滤波器在1958年被卡尔曼等人提出之后,经历了60多年,这期间有各种变体被提出来,但是核心的思想并没有变化。这其中比较突出的工作有,EKF、IEKF、ESKF、UKF等等。它们的方程有一些差异,但是用法基本区别不大,只要学会应用其中的一种,别的就问题不大了。卡尔曼滤波器的公式推导,并不重要!卡尔曼滤波器的公式推导,并不重要!卡尔曼滤波器的公式推导,并不重要!原创 2021-03-04 14:50:04 · 43622 阅读 · 200 评论