Kalman-Filter mit vollständiger Datensatz?

Question

Ich suche nach einer Möglichkeit, Daten von einem Kompass und Gyro zu kombinieren, um die Einstellung nach der Tatsache zu bestimmen.Ich werde mit einem vollständigen Datensatz arbeiten, in dem die 3D-Kompass- und Gyro-Werte in regelmäßigen Abständen aufgezeichnet wurden, aber ich möchte eine Schätzung der Einstellung in der Nachbearbeitung wiederherstellen.

Ich habe ein einfach mit einem Kalman-Filter angesehen, da sie so gut dokumentiert sind, aber lieber etwas mehr geeignetes für einen Fall verwenden würde, in dem der vollständige Datensatz bekannt ist.Ich habe ein Gefühl, dass die Lösung ein ein kleines Quadrate-Problem ist, aber ich hoffe, dass ich hier jemanden in Richtung eines Papiers oder zwei Handel mit diesem Problem (oder Probleme wie IT) zeigen kann.

An diesem Punkt bin ich nicht einmal sicher, was dieser Filter aufgerufen würde, also fällt mir schwere Zeit, nützliche Suchbegriffe zu finden.Jede Hilfe würde geschätzt werden.

vielen dank!

Answer 1

Wenn Sie den Kalman-Filter in Details verstehen, können Sie auch die sogenannte Kalman-Snoother implementieren, die auf dem vollständigen Datensatz arbeitet.

Lass mich dich jedoch von einer Sache warnen. Es gibt nicht so etwas wie Kalman-Filter für Programmierer . Kalman-Filter ist schwer zu verstehen. Sie können es nicht korrekt implementieren und verwenden, wenn Sie es nicht verstehen.

Meine Implementierung ist fast das, wonach Sie suchen. Ich habe Beschleunigungsmesser und Gyroskope verwendet, aber keine Kompressee. Es basiert auf diesem Manuskript , lesen Sie es zuerst. Die ausführlichste Beschreibung, die ich im Moment habe, ist die Folien 29-32 in meiner Präsentation auf Sensor Fusion . Es ist ein Open Source Project , und ich plane, eine aktualisierte Version des Solvers in freizusetzen die kommenden Wochen.