扩展卡尔曼滤波器磁力计偏航漂移
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【中文标题】扩展卡尔曼滤波器磁力计偏航漂移【英文标题】:Extended Kalman Filter Magnetometer Yaw drifting 【发布时间】:2011-08-13 07:07:28 【问题描述】:我正在使用扩展卡尔曼滤波器来融合加速度计、陀螺仪和磁力计数据。我使用加速度计来校正俯仰和滚动数据,并使用磁力计来校正偏航。俯仰和滚动运行良好,但即使我使用了磁力计,我也有非常严重的偏航漂移。我用来在 EKF 中融合磁力计数据的代码是:
(m 是磁力计测量值,a 是加速度计测量值)
m_max.x = +540; m_max.y = +500; m_max.z = 180;
m_min.x = -520; m_min.y = -570; m_min.z = -770;
m.x = (m.x - m_min.x) / (m_max.x - m_min.x) * 2 - 1.0;
m.y = (m.y - m_min.y) / (m_max.y - m_min.y) * 2 - 1.0;
m.z = (m.z - m_min.z) / (m_max.z - m_min.z) * 2 - 1.0;
vector temp_a = a;
// normalize
vector_normalize(&temp_a);
//vector_normalize(&m);
// compute E and N
vector E;
vector N;
vector_cross(&m,&temp_a,&E);
vector_normalize(&E);
vector_cross(&temp_a,&E,&N);
// q is the state quaternion matrix
Xog = [1-2(q2*q2+q3*q3);
2(q1*q2+q0*q3)];
Xogmag = [N;E];
// yaw error
Ey = Xogmag - Xog;
// yaw observation matrix
Hy = [0, 0, -4*q2, -4*q3, 0, 0, 0;
w*q3, 2*q2, 2*q1, 2*q0, 0, 0, 0];
// yaw estimation error covariance matrix
Py - Hy * P * (Hy') + Ry
// yaw kalman gain
Ky = P * (Hy') * inv(Py);
// update the state
X = X + Ky * Ey;
// update system state covariance matrix
P = P - Ky * Hy * P;
我不完全确定如何融合磁力计数据。如果您知道代码有什么问题或我该如何解决,请告诉我!
非常感谢!
【问题讨论】:
【参考方案1】:这是一个重载的问题...要实现类似的东西,您至少需要先了解:
(1) 传感器噪声和设备行为的细微差别,例如磁力计通常会打破 KF 假设
(2)什么是状态转换模型,即俯仰/偏航的变化与磁场变化的关系是什么
【讨论】:
以上是关于扩展卡尔曼滤波器磁力计偏航漂移的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
数据融合基于扩展卡尔曼滤波器实现三维数据融合matlab源码
卡尔曼滤波 KF | 扩展卡尔曼滤波 EKF (思路流程和计算公式)