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分享 卡尔曼滤波-陀螺仪和加速度计的平滑处理-噪声处理(转自007云梦)
unrulife 2014-3-19 00:39
//卡尔曼滤波相关宏定义 #define dt 0.02//卡尔曼滤波采样周期 s #define R_angle 0.5 //测量噪声的协方差(即是测量偏差) #define Q_angle 0.0001//过程噪声的协方差 #define Q_gyro 0.0003 //过程噪声的协方差 过程噪声协方差为一个一行两列矩阵 float kalmanUpdate(const float gyro_m,const float incAngle) { float K_0;//含有卡尔曼增益的另外一个函数,用于计算最优估计值 float K_1;//含有卡尔曼增益的函数,用于计算最优估计值的偏差 float Y_0; float Y_1; float Rate;//去除偏差后的角速度 float Pdot ;//过程协方差矩阵的微分矩阵 float angle_err;//角度偏量 float E;//计算的过程量 static float angle = 0; //下时刻最优估计值角度 static float q_bias = 0; //陀螺仪的偏差 static float P = {{ 1, 0 }, { 0, 1 }};//过程协方差矩阵 Rate = gyro_m - q_bias; //计算过程协方差矩阵的微分矩阵 Pdot = Q_angle - P - P ;//?????? Pdot = - P ; Pdot = - P ; Pdot = Q_gyro;//?????? angle += Rate * dt; //角速度积分得出角度 P += Pdot * dt; //计算协方差矩阵 P += Pdot * dt; P += Pdot * dt; P += Pdot * dt; angle_err = incAngle - angle; //计算角度偏差 E = R_angle + P ; K_0 = P / E; //计算卡尔曼增益 K_1 = P / E; Y_0 = P ; Y_1 = P ; P -= K_0 * Y_0; //跟新协方差矩阵 P -= K_0 * Y_1; P -= K_1 * Y_0; P -= K_1 * Y_1; angle += K_0 * angle_err; //给出最优估计值 q_bias += K_1 * angle_err;//跟新最优估计值偏差 return angle; }
个人分类: 算法研究|4680 次阅读|0 个评论

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