基于卡尔曼滤波的多传感器融合[原理+代码实战]

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一、课程背景 如何将多个传感器的数据处理并融合估计机器人状态，一直是机器人领域重要的研究课题。多传感器数据融合中，难点包括数据预处理，数据融合及异常处理等。 数据预处理 目的在于提高单一传感器的精度。针对不同的传感器特性，需要不同的处理方法。对于陀螺仪，主要校准静态零偏，对于加速度计与磁力计，主要 校准静态零偏 与 三轴尺度误差 。有条件的情况下，还可以单独校准IMU的温漂。对于加速度计，GPS，光流，TOF等测量加速度，速度与位置的传感器，安装位置往往不在飞机重心，旋转将带来额外的测量误差，需要进行精确的 运动补偿 。在缺乏良好数据预处理时，估计器的参数调节变得困难，融合的精度也将降低。 常见多传感器融合 数据融合使用合适的算法，将各种传感器的数据映射为飞机的位置，速度与姿态。常见 ………………………………