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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波9 L$ _+ z( _4 J+ U4 b# Z
介绍& V0 b+ \$ T) c( J: I, k+ L' `
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。2 x* q4 f w! x( p8 N- z
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。2 I) @" P6 i6 \! {1 Y" G% F" o
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。
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基本操作' p0 F; T* u4 t; R- r2 v7 Q! X' t
卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器)，他需要两个东西:
% k- k) U# r5 J/ T; e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。* f9 X$ ]: r! o+ _0 X& b; h# x$ ^$ d
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。
; ~3 n1 O( D* N7 b. ~! f! g# a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。
/ X( j# M" T, r7 C) W9 ~4 g0 b5 E$ v) c0 F1 u# [( U! H
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发表于 2020-1-14 13:55
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