Filtr Kalmana z IMU, aby oszacować pozycję

1. Co to jest filtr Kalman w IMU?
2. Co to jest ocena stanu filtr Kalmana?
3. Jaki jest zastosowanie filtra Kalmana w integracji INS GPS?
4. Jak zaimplementować filtr Kalmana w MATLAB?

Co to jest filtr Kalman w IMU?

Filtr Kalmana szacuje kąty orientacyjne przy użyciu wszystkich składek osi czujnika w IMU.

Co to jest ocena stanu filtr Kalmana?

Filtr Kalmana daje oszacowanie stanu systemu jako średnio przewidywanego stanu systemu i nowego pomiaru przy użyciu średniej ważonej. Celem wag są wartości z lepszymi (i.mi., mniejsza) szacowana niepewność jest „zaufana” więcej.

Jaki jest zastosowanie filtra Kalmana w integracji INS GPS?

W zintegrowanych systemach nawigacyjnych Filtry Kalman są szeroko stosowane do zwiększenia dokładności i niezawodności rozwiązania nawigacyjnego. Zwykle stosuje się formułę filtra Kalmana w celu oszacowania błędów algorytmu paska INS (SDA), które są używane do skorygowania SDA.

Jak zaimplementować filtr Kalmana w MATLAB?

Użyj polecenia Kalmana, aby zaprojektować filtr. [KALMF, L, ~, MX, Z] = Kalman (sys, q, r); To polecenie projektuje filtr Kalmana, Kalmf, model przestrzeni stanu, który implementuje równania aktualne i pomiarowe. Wejścia filtra to wejście rośliny U i hałaśliwa wyjście rośliny y.