具有完整数据集的卡尔曼滤波器？

Question

我正在寻找一种方法来组合来自指南针和陀螺仪的数据，以便在事后确定态度。我将使用一个完整的数据集，其中定期记录 3D 罗盘和陀螺仪读数，但我想在后处理中恢复对姿态的估计。

我考虑过简单地使用卡尔曼滤波器，因为它们有很好的文档记录，但宁愿使用更适合已知完整数据集的情况。我觉得解决方案“简单地”是一个最小二乘问题，但我希望这里有人能指出我在处理这个问题（或类似问题）的一两篇论文的方向。

在这一点上，我什至不确定这个过滤器会被称为什么，所以我很难找到有用的搜索词。任何帮助将不胜感激。

非常感谢！

Answer 1

如果你详细了解卡尔曼滤波器，你还可以实现所谓的卡尔曼平滑器，它对完整的数据集进行操作。

但是，让我警告你一件事。没有Kalman Filter for programmers 这样的东西。卡尔曼滤波器很难理解。不懂就无法正确实现和使用。

我的实现几乎就是您想要的。我使用了加速度计和陀螺仪，但没有指南针。它基于这个manuscript，先阅读它。我目前最详细的描述是我在sensor fusion 上的演示文稿中的幻灯片 29-32。这是open source project，我计划在接下来的几周内发布求解器的更新版本。