Kalman -Filter mit IMU, um die Position abzuschätzen

1. Was ist Kalman -Filter in IMU?
2. Was ist die staatliche Schätzung Kalman Filter?
3. Was nutzt der Kalman -Filter in der INS -GPS -Integration?
4. So implementieren Sie den Kalman -Filter in MATLAB?

Was ist Kalman -Filter in IMU?

Der Kalman -Filter schätzt die Orientierungswinkel mit allen Beiträgen der Sensorachse innerhalb der IMU.

Was ist die staatliche Schätzung Kalman Filter?

Der Kalman -Filter erzeugt eine Schätzung des Systems des Systems als Durchschnitt des vorausgesetzten Zustands des Systems und der neuen Messung unter Verwendung eines gewichteten Durchschnitts. Der Zweck der Gewichte ist, dass dies mit besserer (i) schätzt.e., kleiner) Geschätzte Unsicherheiten sind mehr "vertrauen".

Was nutzt der Kalman -Filter in der INS -GPS -Integration?

In integrierten Navigationssystemen werden Kalman -Filter häufig verwendet, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Navigationslösung zu erhöhen. Normalerweise wird eine indirekte Kalman -Filterformulierung angewendet, um die Fehler eines INS -Strapdown -Algorithmus (SDA) abzuschätzen, mit dem die SDA korrigiert werden.

So implementieren Sie den Kalman -Filter in MATLAB?

Verwenden Sie den Befehl Kalman, um den Filter zu entwerfen. [Kalmf, L, ~, mx, z] = Kalman (sys, q, r); Dieser Befehl entwirft den Kalman-Filter Kalmf, ein Staats-Raum. Die Filtereingänge sind die Anlageneingabe u und die laute Anlagenausgabe y.