建立卡尔曼滤波融合加速度计、陀螺仪和GPS -要有正确的参数

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Ingo Boegemann 2019年11月1日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/488707-setting-up-a-kalman-filter-to-fuse-accelerometer-gyroscope-and-gps-getting-the-parameters-right

亲爱的Matlab社区,

我相当新的Matlab(只用于大学很久以前)。

我收集传感器数据(加速度计、陀螺仪和GPS)智能手机和想执行一个传感器融合显示路径3 d比刚刚更详细的策划GPS数据。

我已经设法建立基于Matlab的代码例子。但是我真的在获得初始参数(加速度偏见,陀螺偏见,状态协方差矩阵…)和传感器噪声。

有人能给我一些提示,如何获得这些参数的正确值从我收集传感器数据吗?

这是我的设置初始化:

                         %初始化fusionfilter并设置初始状态
                        
                         filt = insfilter (“AsyncIMU”);
                        
                         filt。IMUSampleRate = imuFs;
                        
                         refloc = [SurfGPS (2:4)];
                        
                         filt。ReferenceLocation = refloc;
                        
                         % filt。VelocityNoise = (0.05 0.05 0.05);
                        
                         % filt。AccelerationNoise = (0.05 0.05 0.05);
                        
                         % filt。GyroscopeBiasNoise = [1 e-12 1 e-12 1 e-12];
                        
                         % filt。AccelerometerBiasNoise = [1 e-12 1 e-12 1 e-12];
                        
                         initstate = 1(28日1);
                        
                         initstate (1:4) = (0.7071 0 0 0.7071);
                        
                         initstate (7) = SurfGyro (2:4);
                        
                         initstate (8) = SurfGPS(九11);
                        
                         initstate (11:13) = SurfGPS (1, 12:14);
                        
                         initstate(十四16)= [0 0 0];
                        
                         initstate(十七19)= (0.012 0.012 0.012);
                        
                         initstate (20:22) = (0.012 0.012 0.012);
                        
                         initstate (23:25) = [0 0 0];
                        
                         % %
                        
                         filt。状态= initstate;

我这里有噪音值预测:

                         %设置传感器噪声
                        
                         Rmag = 80;
                        
                         Rvel = 0.64;
                        
                         Racc = 800;
                        
                         Rgyro = 1的军医;
                        
                         rpo = 5;