【发布时间】：2020-10-07 15:21:11
【问题描述】：
我正在尝试实施卡尔曼滤波器来估计我的手臂在矢状面 (2d) 中移动的位置。为此，我有一个 IMU，与往常一样，我使用陀螺仪作为状态模型的输入，并使用加速度计作为我的观察。
关于偏差，我将 0.001 用于状态估计方程的协方差矩阵的方差，将 0.03 用于加速度计（测量）的方差。
如果我将手臂从 0 度缓慢移动到 90º，这个滤镜效果会非常好。但是，如果我突然移动，加速度计会使我的估计向下移动并且它不是很精确（我偏离了大约 15º），一旦我缓慢移动，它就会再次正常工作。但是在高加速度/突然运动下的反应不好。
出于这个原因，我想有一个方差开关来跟踪我的加速度计角度测量的最后 10-20 个值的方差，如果方差高于某个水平，我会增加加速度计的方差协方差矩阵。
在具有非常高加速度的系统中，这会是一种准确的方法吗？在突然运动下估计角度的更正确方法是什么？正如我所提到的，当加速度计具有低方差时我得到的结果非常好，但在“快速摇动”时却不是。
另外，我会假设由于这种行为，加速度计的方差不符合高斯分布，但我不知道如何对这种行为建模。
【问题讨论】：
标签： filter signals signal-processing kalman-filter