IMU数据融合:互补,卡尔曼和Mahony滤波
2016-11-04 00:58
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本篇博客主要是参照国外的一篇文章来整理写的,自己觉得写的非常好,以此整理作为以后的学习和参考。国外的博客地址为:http://www.olliw.eu/2013/imu-data-fusing/ 一些废话介绍在这里就不说了,直接上干货。
在IMU数据融合来得到准确姿态方面的工作已经有很多大牛研究过,主要有:Colton,Bizard,Starlino,Lauszus,Mahony,Madgwick。他们的研究成果已经成为了标准的参考。这么多的算法中有相似也有不同之处,容易给人造成混乱。这里就以6轴传感器的IMU来讨论他们之间的区别和相似。
这里讨论三个最基本的滤波器方法,互补滤波器,卡尔曼滤波器(线性的),Mahony&Madgwick 滤波器。分为五块部分来叙述,第一部分是关于基本的知识,第二部分是关于1维IMU数据融合(1阶,没有估计陀螺仪误差);第三部分是关于1维IMU数据融合(2阶,带有陀螺仪误差估计);第四部分带有Mahony滤波器的3维IMU数据融合;第五部分是关于3维滤波器的展望。最后附带一些算法的实现步骤。
在IMU数据融合来得到准确姿态方面的工作已经有很多大牛研究过,主要有:Colton,Bizard,Starlino,Lauszus,Mahony,Madgwick。他们的研究成果已经成为了标准的参考。这么多的算法中有相似也有不同之处,容易给人造成混乱。这里就以6轴传感器的IMU来讨论他们之间的区别和相似。
这里讨论三个最基本的滤波器方法,互补滤波器,卡尔曼滤波器(线性的),Mahony&Madgwick 滤波器。分为五块部分来叙述,第一部分是关于基本的知识,第二部分是关于1维IMU数据融合(1阶,没有估计陀螺仪误差);第三部分是关于1维IMU数据融合(2阶,带有陀螺仪误差估计);第四部分带有Mahony滤波器的3维IMU数据融合;第五部分是关于3维滤波器的展望。最后附带一些算法的实现步骤。
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