不依赖Eigen改成C++实现
时间: 2024-02-26 21:58:56 浏览: 23
以下是一个不依赖Eigen库的使用编码器和IMU进行卡尔曼滤波的C++实现示例代码:
```c++
#include <iostream>
// 定义系统模型矩阵和控制输入矩阵
double A[2][2] = {{1, dt},
{0, 1}};
double B[2][1] = {{u1},
{u2}};
// 定义IMU噪声协方差矩阵
double Q[2][2] = {{q1, 0},
{0, q2}};
// 定义观测矩阵和编码器测量噪声方差
double C[1][2] = {{1, 0}};
double R = r;
// 初始化状态向量和协方差矩阵
double x[2] = {0, 0};
double P[2][2] = {{p1, 0},
{0, p2}};
// 定义卡尔曼滤波函数
double* kalman_filter(double z, double u) {
// 预测步骤
double x_hat[2] = {0, 0};
for (int i = 0; i < 2; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
x_hat[i] += A[i][j] * x[j];
}
x_hat[i] += B[i][0] * u;
}
double P_hat[2][2] = {{0, 0},
{0, 0}};
for (int i = 0; i < 2; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
for (int k = 0; k < 2; k++) {
P_hat[i][j] += A[i][k] * P[k][j];
}
}
}
for (int i = 0; i < 2; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
P_hat[i][j] += Q[i][j];
}
}
// 更新步骤
double K[2][1] = {{0},
{0}};
double tmp[1][2] = {{0, 0}};
for (int i = 0; i < 1; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
tmp[i][j] = C[i][j] * P_hat[j][i];
}
}
double tmp2[1][1] = {{0}};
for (int i = 0; i < 1; i++) {
for (int j = 0; j < 2; j++) {
tmp2[i][0] += tmp[i][j] * C[i][j];
}
}
K[0][0] = tmp[0][0] / tmp2[0][0];
K[1][0] = tmp[0][1] / tmp2[0][0];
x[0] = x_hat[0] + K[0][0] * (z - C[0][0] * x_hat[0]);
x[1] = x_hat[1] + K[1][0] * (z - C[0][0] * x_hat[0]);
P[0][0] = (1 - K[0][0] * C[0][0]) * P_hat[0][0] - K[0][0] * C[0][1] * P_hat[1][0];
P[0][1] = (1 - K[0][0] * C[0][0]) * P_hat[0][1] - K[0][0] * C[0][1] * P_hat[1][1];
P[1][0] = (1 - K[1][0] * C[0][0]) * P_hat[1][0] - K[1][0] * C[0][1] * P_hat[0][0];
P[1][1] = (1 - K[1][0] * C[0][0]) * P_hat[1][1] - K[1][0] * C[0][1] * P_hat[0][1];
return x;
}
int main() {
// 假设有编码器和IMU的测量值z1和z2
double z1 = 0.5;
double z2 = 0.1;
// 调用卡尔曼滤波函数进行状态估计
double* x_est = kalman_filter(z1, z2);
// 输出估计的状态向量
std::cout << "x_est = " << x_est[0] << ", " << x_est[1] << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我们手动实现了矩阵计算,而不是使用Eigen库。在实际应用中,需要根据具体系统和传感器的特点进行参数的调整和优化,以达到更好的滤波效果。
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