2 个传感器读数融合（偏航、俯仰）

Posted 2023-02-21

【中文标题】2 个传感器读数融合（偏航、俯仰）

【英文标题】：2 sensor readings fusion (Yaw, pitch)

【发布时间】：2017-11-20 06:49:07

【问题描述】：

目前我正在实施一种头部跟踪解决方案，该解决方案从 2 个不同的来源获取偏航和俯仰；陀螺仪和磁场传感器。

我将这两个值都传递到了我的程序中，现在我正在尝试确定保持陀螺仪精度的最佳方法，以及固定发射器 mf 传感器的无损特性。目前我正在使用 newYaw = currentGyroYaw + 0.05*(difference between) 将陀螺仪缓慢拖动到 mf 上，但它有一些相当恒定的运动。

有人建议我尝试使用卡尔曼滤波器，但我整天都在查找有关它的资源，但似乎无法弄清楚如何将它应用到我的场景中；以及在我的情况下所有的价值观是什么。

如果有人可以帮助计算步骤和计算，我将需要采用 2 个偏航/俯仰值并生成一个新的更准确的设置，我们将不胜感激。谢谢。

【参考方案1】：

基本上，这种技术称为传感器融合。是的，您可以使用基于卡尔曼滤波器的传感器融合。请阅读此https://home.wlu.edu/~levys/kalman_tutorial/kalman_14.html，它在不了解有关运动模型的任何信息的情况下通过示例说明如何执行传感器融合。

如果我稍微解释一下您的问题，您有两个传感器可以提供偏航和俯仰。如果我遵循上面提到的相同符号，C 矩阵应该是。我假设来自两个传感器的这两个读数具有相同的影响。您必须更改其他矩阵的维度。在这里 (https://github.com/GPrathap/RobotTrajectoryEstimation) 你可以找到一些我做过的例子。希望这将帮助您解决您的问题。