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惯性数据测量一一卡尔曼滤波

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发表于 2020-1-14 13:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波& F. V: Q+ v* ]  C
介绍! c4 ]/ ^6 y# S! M
对于大多数人来说,卡尔曼滤波很难理解。的确,他奇迹般地解决了其他方法很难解决的问题。但是注意,卡尔曼滤波并不是解决你所有问题万能的良方。
/ b# z4 J. _! ?" K+ H  U1 Z( \6 S这篇文章将阐述卡尔曼滤波的使用。我们将使用多的实际方法而避免那些很难理解的繁琐理论,因为大多数人仅仅将其用于MAV/UAV (微型飞行器/无人机)应用上, 我将试图将它形象具体化。
& e8 I2 m# E$ W; }- Q# T& U# H# K2 h$ F必须确保你已经知道了怎样使用加速度计和陀螺仪来进行数据采集,另外,一些基础的代数知识也是必要的。
8 a+ E7 i7 i0 x2 }0 ?
" Y1 V% b; o& H$ [/ H基本操作+ ?% k2 t& t. j/ g/ A
卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器),他需要两个东西:6 r8 U( H' q4 H% i! A
首先,你将需要几种输入(- -路或更多的数据源),你可以仅仅使用线性计算将他们转换为你预期的输出。换句话说,在我们的问题中,我们需要建立- - 个线性模型。" G2 ^2 I- J5 Q
其次,你需要另一路输入。这一路是期望数据中的实际外界数据值,或者是它的近似。% w! j2 u+ L$ @1 d2 u+ i7 n# C5 ]" z
每--次迭代,卡尔曼滤波器都将微小地改变线性模型中的变量,因此线性模型的输出将于第二次输入接近。
' A8 K/ W4 ~3 B0 h) Q8 C
& C, N1 ^9 q, |2 {! g- y
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    发表于 2020-1-14 20:05 | 只看该作者
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