概述
这是一种推导并实现用于卡尔AHRS系统的扩展卡尔曼滤波器的工作。
在Jupyter笔记本中介绍了卡尔曼滤波器方程的推导。
卡尔曼过滤器在python / numpy和c ++中均已实现。 一种。 可以使用flightgear.py使用flightgear.py输出测试KF。 该脚本可以使用numpy或c ++实现来运行KF。
参考
要求
pyEfis _
FIX-Gateway _
测试数据集
从手机收集的数据集用于开发/测试。 该数据包括加速度，陀螺仪，磁力计和GPS数据。 速度和海拔高度是根据GPS数据得出的。
知道问题/待办事项
防滑
转数
空速（从GPS导出）在测试数据集中非常跳跃。
用baro和pito
2021-12-16 16:43:23
1.71MB
1
初始状态向量是使用高斯和双 R 迭代方法从三个光学瞄准计算的，然后应用最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器对其进行优化。
2021-12-14 15:29:27
2.31MB
1
为了评估所提出的基于三基站观测距离EKF融合滤波算法和传统的三基站观测距离LS定位算法的性能，假设系统的过程噪声和观测噪声都是服从均值为零，方差分别为10-8m和10-2m且彼此独立分布的高斯白噪声。已知三个参考基站的位置分别位于为(0，0)、(10，0)和(10，10)处，做匀加速直线运动的目标在初始时刻的状态向量 ，初始状态协方差矩阵 为6×6的单位矩阵。EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位性能仿真结果如图1所示，图2展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差，图3展示了EKF融合滤波算法和LS定位算法的定位误差累积分布函数CDF。
2021-11-29 22:14:31
4KB
1
介绍了西工大严龚敏老师的EKF仿真实例。主要是涉及到一个例子，小球平抛，通过建立状态方程和量测方程，求解相应的雅各比矩阵，从而推导出扩展卡尔曼滤波的过程，希望能对学习EKF的同学有所帮助
2021-11-28 15:01:04
172KB
1