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⛄ 内容介绍
总结了基于卡尔曼滤波技术的各种跟踪融合算法,分别介绍了集中式和分步式跟踪融合算法,仿真了融合效果.集中式融合算法具有最优的估计性能但是对资源的要求也最高.分布式融合算法可以节省计算量和通信带宽,在一定条件下也可以实现对目标的最优估计.
⛄ 部分代码
w1 = gyro(1);
w2 = gyro(2);
w3 = gyro(3);
q0 = x(1);
q1 = x(2);
q2 = x(3);
q3 = x(4);
bw1 = x(5);
bw2 = x(6);
bw3 = x(7);
ax = accel(1);
ay = accel(2);
az = accel(3);
mx = mag(1);
my = mag(2);
mz = mag(3);
% State transition function, xdot = f(x, u)
C_body2qdot = 0.5 * [-q1, -q2, -q3; ...
q0, -q3, q2; ...
q3, q0, -q1; ...
-q2, q1, q0];
f = [ C_body2qdot * [w1 - bw1; w2 - bw2; w3 - bw3]; 0; 0; 0];
x = x + f*dt;
q0 = x(1);
q1 = x(2);
q2 = x(3);
q3 = x(4);
bw1 = x(5);
bw2 = x(6);
bw3 = x(7);
A = 0.5 * [0 -(w1-bw1) -(w2-bw2) -(w3-bw3) q1 q2 q3;
(w1-bw1) 0 (w3-bw3) -(w2-bw2) -q0 q3 -q2;
(w2-bw2) -(w3-bw3) 0 (w1-bw1) -q3 -q0 q1;
(w3-bw3) (w2-bw2) -(w1-bw1) 0 q2 -q1 -q0;
0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0];
P = P + dt * (A * P + P * A' + Q);
H = [eye(4) zeros(4,3)];
K = P * H' * inv(H * P * H' + R);
P = (eye(7) - K*H)*P;
q_from_am = qtriad(accel',mag');
triad_eul = quat2eul(q_from_am,'ZYX');
Hx_eul=quat2eul((H*x)','ZYX');
%DIFFERENZA ANGOLI DI EULERO
e_att = triad_eul - Hx_eul;
err_att_quat=eul2quat(e_att,'ZYX');
x = x + K*(err_att_quat');
qNorm = sqrt(x(1) * x(1) + x(2) * x(2) + x(3) * x(3) + x(4) * x(4));
x(1) = x(1) / qNorm;
x(2) = x(2) / qNorm;
x(3) = x(3) / qNorm;
x(4) = x(4) / qNorm;
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]袁德平. 基于扩展卡尔曼滤波的组网雷达融合算法[J]. 现代导航, 2010(3):4.
[2]王永安, 何光进, and 刘毅. "基于卡尔曼滤波的多传感器跟踪融合算法." 船电技术 33.2(2013):4.
