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共有 907 人关注过本帖
标题:简易卡尔曼滤波(仅供学习)
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Mr_Rain
Rank: 1
等 级:新手上路
帖 子:2
专家分:0
注 册:2022-4-29
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 问题点数:0 回复次数:1 
简易卡尔曼滤波(仅供学习)
程序代码:
#include <stdio.h>


float Q_angle=0.001;//过程噪声的协方差
float Q_gyro=0.003;//0.003 过程噪声的协方差 过程噪声的协方差为一个一行两列矩阵
float R_angle=0.5;// 测量噪声的协方差 既测量偏差
float dt=0.005;//注意:dt的取值为kalman滤波器采样时间;
float P[2][2] = {{ 1, 0 },{ 0, 1 }};
float Angle,Angle_dot;
float Pdot[4] ={0,0,0,0};
const char C_0 = 1;
float Q_bias, Angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1;

/**************************************************************************
函数功能:简易卡尔曼滤波
入口参数:加速度、角速度
返回  值:无
**************************************************************************/
void Kalman_Filter(float Angle_m,float Gyro_m) //gyro_m:gyro_measure
{
    Angle+=(Gyro_m-Q_bias) * dt;//先验估计误差协方差的微分
    Pdot[0]=Q_angle - P[0][1] - P[1][0];// Pk-先验估计误差协方差的微分
    Pdot[1]=- P[1][1];
    Pdot[2]=- P[1][1];
    Pdot[3]=Q_gyro;
    
    P[0][0] += Pdot[0] * dt;// Pk- 先验估计误差协方差微分的积分
    P[0][1] += Pdot[1] * dt;// = 先验估计误差协方差
    P[1][0] += Pdot[2] * dt;
    P[1][1] += Pdot[3] * dt;
    
    Angle_err = Angle_m - Angle;//zk-先验估计
    
    PCt_0 = C_0 * P[0][0];
    PCt_1 = C_0 * P[1][0];
    
    E = R_angle + C_0 * PCt_0;
    
    K_0 = PCt_0 / E;//Kk
    K_1 = PCt_1 / E;
    
    t_0 = PCt_0;
    t_1 = C_0 * P[0][1];
    
    P[0][0] -= K_0 * t_0;//后验估计误差协方差
    P[0][1] -= K_0 * t_1;
    P[1][0] -= K_1 * t_0;
    P[1][1] -= K_1 * t_1;
    
    Angle += K_0 * Angle_err;//后验估计
    Q_bias += K_1 * Angle_err;//后验估计
    Angle_dot = Gyro_m-Q_bias;//输出值(后验估计)的微分 = 角速度
}


[此贴子已经被作者于2022-8-9 11:03编辑过]

搜索更多相关主题的帖子: 过程 方差 滤波 float 速度 
2022-08-09 10:58
sssooosss
Rank: 9Rank: 9Rank: 9
等 级:禁止访问
威 望:3
帖 子:664
专家分:1115
注 册:2019-8-27
收藏
得分:0 
共同学习
2022-08-12 10:17
快速回复:简易卡尔曼滤波(仅供学习)
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