Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter

【Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter】中文版详细解析 四元数在现代导航系统，特别是误差状态卡尔曼滤波（Error-State Kalman Filter, ESKF）中扮演着重要角色，因为它们能够有效地描述三维空间中的旋转。本文深入探讨了与四元数相关的数学概念和动力学，为理解和实现基于IMU信号的ESKF提供了基础。 1. **四元数的定义和属性** - 四元数是由Cayley-Dickson构造引入的，包含一个实部和三个虚部，可以看作是复数的扩展。单位四元数可以用来表示三维空间中的旋转。 - 不同的四元数乘法规则可能导致左手或右手四元数系统，具体取决于乘积的顺序和符号约定。 - 四元数有多种表示形式，如实部与向量部分的组合，或者作为4维向量，方便矩阵运算。 2. **四元数的主要操作** - **加法**：四元数的加法遵循标准的向量加法规则，是交换和结合的。 - **乘法**：四元数的乘法涉及叉积，是非交换的，但在特定条件下（如其中一个四元数是实数或向量部分平行）是可交换的。乘法是可结合的和分配的，可以表示为双线性矩阵乘积。 - **单位元**：乘积的单位元是，代表乘积单位“1”。 - **共轭**：四元数的共轭是实部不变，虚部取负的形式，共轭的乘积等于原四元数的范数的平方。 - **范数**：四元数的范数是其平方和的非负平方根，代表四元数的长度或模。 - **逆元**：四元数的逆可以通过取共轭并除以其范数得到，逆元乘以原四元数等于单位元。 3. **单位或归一化四元数** - 单位四元数的范数等于1，它们常用于表示旋转，因为两个单位四元数的乘积仍代表一个旋转。 在误差状态卡尔曼滤波中，四元数的优势在于它们可以避免旋转矩阵的万向节锁问题，并且在计算上更为高效。滤波器更新和预测步骤需要四元数的导数和积分，这些在文章中都有详细讨论。通过对旋转群和李代数的理解，可以正确处理四元数的扰动和变化，从而提高滤波器的性能。 通过理解四元数的几何意义和动力学，工程师可以更好地设计和实施基于四元数的ESKF，以实现精确的传感器融合，特别是集成IMU数据时，这对于导航、机器人定位和姿态控制等领域至关重要。本文提供的直觉和几何解释有助于非专业背景的读者也能理解这一复杂主题。