无人机设计中的卡尔曼滤波算法流程图

以下是无人机设计中卡尔曼滤波算法的流程图：

1. 初始化状态估计值：包括初始状态向量和状态协方差矩阵。

2. 预测阶段：

a. 预测状态估计值：使用系统模型和上一时刻的状态估计值来预测当前时刻的状态估计值。

b. 预测状态协方差矩阵：使用系统模型和上一时刻的状态协方差矩阵来预测当前时刻的状态协方差矩阵。

3. 更新阶段：

a. 计算卡尔曼增益：使用预测状态协方差矩阵、测量模型和测量噪声协方差矩阵来计算卡尔曼增益。

b. 计算测量残差：使用当前时刻的测量值和预测状态估计值来计算测量残差。

c. 更新状态估计值：使用预测状态估计值、卡尔曼增益和测量残差来更新当前时刻的状态估计值。

d. 更新状态协方差矩阵：使用预测状态协方差矩阵和卡尔曼增益来更新当前时刻的状态协方差矩阵。

4. 重复步骤2和3，直到满足停止准则为止。

以上就是无人机设计中卡尔曼滤波算法的流程图。