Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter

本文详细介绍了四元数的定义,包括其作为复数对的扩展,如何表示3D旋转,并重点讲解了四元数的加法、乘法、单位量、共轭、模长和求逆等基本操作。此外,还提及了四元数与角度的关系,以及在实际旋转应用中的重要性。

一、四元数的属性与定义

1.1 四元数的定义

一种比较有吸引力的克莱迪克森定义四元数的方式:用例两个复数,去定义一个新的四元数。
定义了纯四元数的概念
单位长度的复数可以表示2D的旋转,同样的,单位长度的四元数,可以表示3D的旋转,这样就引出了本文为什么要介绍四元数了,因为我们就是要表示旋转啊

1.1.1.1 四元数的其他表示
  1. 实部加虚部的表示方法

1.2 主要形式

  1. 加法
    注意在Eigen中,四元数的加法没有定义
  2. 乘法
    eigen中并没有显示得定义left quaternion product matrix,这个东西可能没啥用,如果后面要用再说
  3. 单位量
  4. 共轭
    共轭性质的主要用途就是两个四元数乘积的共轭 等于 两个四元数分别共轭的乘积,见公式25
  5. 模长
  6. 求逆
    四元数求逆非常简单,见公式29
  7. 单位四元数
    公式31中,表述了四元数和角度之间的关系。
    但是这个角度并不是旋转的角度,事实上,它是旋转角度的一半。
四元数运动学是错误状态卡尔曼滤波器中的一种重要方法。在四元数运动学中,我们使用四元数表示刚体的旋转姿态。错误状态卡尔曼滤波器是一种滤波算法,用于估计系统的状态,特别是旋转姿态的状态,并根据输入信号对估计的状态进行修正。 在错误状态卡尔曼滤波器中,我们通过使用四元数来表示旋转姿态的状态,并定义一个误差状态来描述实际姿态与估计姿态之间的差异。然后,我们使用卡尔曼滤波器的观测方程和状态方程,更新估计的状态,以减小误差状态。 四元数运动学提供了一种方便的方法来表示旋转姿态,它具有良好的数学特性和计算效率。通过使用四元数运动学,我们可以使用简洁的数学公式来描述旋转操作,避免了矩阵和欧拉角等其他旋转表示方法的复杂性。 在错误状态卡尔曼滤波器中,我们使用四元数运动学来更新估计的旋转姿态状态。通过将观测值与估计值之间的差异与卡尔曼增益相乘,我们可以得到一个修正项,用于更新估计的姿态状态。这种方式可以有效地融合观测数据和先验信息,提高对旋转姿态的估计精度。 总之,四元数运动学是错误状态卡尔曼滤波器中用于估计旋转姿态的一种重要方法。通过使用四元数来表示姿态状态,并结合卡尔曼滤波算法进行状态估计,我们可以实现更精确的姿态估计,并应用于各种导航和控制系统中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

手持电烙铁的侠客

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值