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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波
( n7 x6 y$ u7 c2 p; w' n介绍% j' k( k/ r) x; ]) p
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。/ x+ n; Z1 v9 e+ f- c
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。. f# Y3 \5 X) ]$ B9 {- D0 @0 V5 a8 L
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 c+ k- }# Z4 z/ _, T B6 T- M
. ?$ z- H, }$ b% C# A) w" F3 K基本操作5 h c+ h" ^; o* o
卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器)，他需要两个东西:8 u# W6 n5 m$ V7 u2 A7 k( d
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。
0 z# y' A; j g; ?$ t2 F2 P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! |, b1 K3 W" l9 x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。
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发表于 2020-1-14 13:55
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