组合导航卡尔曼滤波c语言
时间: 2023-09-21 08:10:34 浏览: 41
组合导航卡尔曼滤波是一种常用于航空航天领域的滤波算法,可以估计导航系统中的位置、速度和姿态等状态。下面是一个简单的组合导航卡尔曼滤波的C语言实现:
```c
#include <stdio.h>
#define N 6 // 状态向量维度
#define M 3 // 观测向量维度
void kalman_filter(double *x, double *P, double *z, double *Q, double *R, double *H, double *F, int m)
{
double y[M], S[M][M], K[N][M], I[N][N];
int i, j, k;
// 预测
double x_prior[N];
for (i = 0; i < N; i++) {
x_prior[i] = 0;
for (j = 0; j < N; j++) {
x_prior[i] += F[i*N+j] * x[j];
}
}
double P_prior[N][N];
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
P_prior[i][j] = 0;
for (k = 0; k < N; k++) {
P_prior[i][j] += F[i*N+k] * P[k*N+j] * F[j*N+k];
}
P_prior[i][j] += Q[i*N+j];
}
}
// 更新
for (i = 0; i < M; i++) {
y[i] = z[i] - H[i*N] * x_prior[0] - H[i*N+1] * x_prior[1] - H[i*N+2] * x_prior[2];
for (j = 0; j < M; j++) {
S[i][j] = R[i*M+j] + H[i*N] * P_prior[0][j] * H[j*N] + H[i*N+1] * P_prior[1][j] * H[j*N+1] + H[i*N+2] * P_prior[2][j] * H[j*N+2];
}
}
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < M; j++) {
K[i][j] = 0;
for (k = 0; k < M; k++) {
K[i][j] += P_prior[i][k*N+j] * H[k*N+j] / S[j][j];
}
}
}
for (i = 0; i < N; i++) {
x[i] = x_prior[i];
for (j = 0; j < M; j++) {
x[i] += K[i][j] * y[j];
}
}
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
I[i][j] = (i == j) ? 1 : 0;
for (k = 0; k < M; k++) {
I[i][j] -= K[i][k] * H[k*N+j];
}
}
}
for (i = 0; i < N; i++) {
for (j = 0; j < N; j++) {
P[i*N+j] = 0;
for (k = 0; k < N; k++) {
P[i*N+j] += I[i][k] * P_prior[k*N+j];
}
}
}
}
int main()
{
double x[N] = {0}; // 初始状态向量
double P[N*N] = {0}; // 初始状态协方差矩阵
double z[M] = {0}; // 观测向量
double Q[N*N] = {0}; // 过程噪声协方差矩阵
double R[M*M] = {0}; // 观测噪声协方差矩阵
double H[M*N] = {0}; // 观测矩阵
double F[N*N] = {0}; // 状态转移矩阵
// TODO: 初始化 Q, R, H, F
int i, j;
for (i = 0; i < 1000; i++) {
// TODO: 读取传感器数据到 z
kalman_filter(x, P, z, Q, R, H, F, M);
// TODO: 输出估计的位置、速度、姿态等状态
}
return 0;
}
```
在实际使用中,需要根据具体的应用场景,初始化 Q, R, H, F 等参数。