Понимание состояния ошибки (косвенного) фильтра Калмана - PullRequest
Новая
       77

Понимание состояния ошибки (косвенного) фильтра Калмана

0 голосов
/ 05 мая 2020

Я читал о фильтре Калмана состояния ошибки в нескольких местах, но мне трудно понять концепции. Может кто-нибудь дать пошаговое объяснение концепции этого фильтра? Я, конечно, видел уравнения, но что делает каждое уравнение и почему? Код Matlab ниже предназначен для попытки оценить ориентацию с помощью измерений IMU. 

    %%Update
    y           = [acc_x(i); acc_y(i); acc_z(i)]; % IMU measurement
    K           = P * H' * inv(H * P * H' + R);
    delta_x_hat = K * (y - y_hat);
    P           = (I - K * H) * P * (I - K * H)' + K * R * K';

    %%Prediction
    % delta_x_hat = F*delta_x_hat; // not necessary according to link below
    P          = F * P * F' + G * Q * G';


    %%Error injection
    phi         = phi      + delta_x_hat(1); // roll
    theta       = theta    + delta_x_hat(2); // pitch
    b_b_ars     = b_b_ars  + delta_x_hat(3:5); // angular rate sensor biases

    %%ESKF reset
    delta_x_hat = zeros(5,1);

http://www.iri.upc.edu/people/jsola/JoanSola/objectes/notes/kinematics.pdf. Спасибо за любые комментарии!

...