我该如何使用卡尔曼滤波器结合三个传感器数值:加速度计、陀螺仪和磁力计?我们正在使用ARM和AVR微控制器。
我已经阅读了stackoverflow上的每一个问题,并在网络上进行了大量搜索,但我没有得到关于使用卡尔曼滤波器结合值的基本信息。 扩展卡尔曼滤波器磁力计航向漂移 结合陀螺仪和加速度计数据
我已经阅读了stackoverflow上的每一个问题,并在网络上进行了大量搜索,但我没有得到关于使用卡尔曼滤波器结合值的基本信息。 扩展卡尔曼滤波器磁力计航向漂移 结合陀螺仪和加速度计数据
悲伤的消息是,没有所谓的“程序员的卡尔曼滤波器”。不要指望有一些公式可以盲目使用,一切都会神奇地起作用。
如果你执意采用卡尔曼滤波方法,请搜索以下关键词(姿态,误差状态,卡尔曼滤波):
http://scholar.google.com/scholar?q=attitude+%22error+state%22+kalman+filter
特别是,相对而言比较轻松的读物是Indirect Kalman filter for 3D attitude estimation。确保你对其中的数学内容感到舒适并完全理解;否则你将无法实现它。:(
如果你难以理解上述内容,我强烈推荐以下教程:
这基本上是一个教程,我无法想象有比它更容易实现传感器融合的方法。作者将其开发为可在微控制器上运行,因此它将在微控制器上很好地工作。
顺便提一句,卡尔曼滤波器非常流行,因为:
在某些条件下它是最优的;
理论告诉你如何估计滤波器参数。