iOS 航位推算答案

【问题标题】：iOS dead reckoningiOS 航位推算
【发布时间】：2013-03-06 03:00:07
【问题描述】：

我正在开发一个 iOS 项目，该项目需要我在 GPS 不可用时进行简单的航位推算。我收到了来自各种手机的大量测量数据，其中包括以下内容：

我想计算时间序列中缺失的 GPS 位置。我了解如何根据最后的 GPS 位置和课程值来预测位置，但这给了我很大的错误。我的问题是如果我结合加速度计和陀螺仪数据是否可以获得更好的结果。我了解如何整合加速度计值来获取速度信息，但我不确定如何使用陀螺仪数据。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这不是一个小话题。关于您的问题：“是的，您可以通过组合来自所有传感器的输入来获得更好的结果”。

这就是卡尔曼滤波器 (KF) 的意义所在 - 该过程称为传感器融合，网上有很多关于它的主题。通常用于此目的的 KF 版本是扩展卡尔曼滤波器。我建议阅读这篇论文 - 它很快就实现并解释了，但很清楚您想要执行的任务：

【讨论】：