扩展卡尔曼滤波惯性里程计

扩展卡尔曼滤波惯性里程计（Extended Kalman Filter-based Inertial Odometry）是一种使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）来融合惯性测量单元（IMU）和视觉测量的方法，以估计机器人的运动轨迹。在这种方法中，IMU提供机器人的加速度和角速度测量值，而视觉传感器提供机器人相对于地面的位移和旋转角度。EKF使用IMU的测量值来预测机器人的状态（即位置和速度），并使用视觉传感器的测量值来校正这个预测值，以获得更准确的机器人状态估计。

在扩展卡尔曼滤波惯性里程计中，IMU的测量值和视觉传感器的测量值被视为状态向量的不同部分。EKF使用IMU测量值来预测机器人的状态向量，并使用视觉传感器的测量值来校正这个预测值，以获得更准确的机器人状态估计。具体来说，EKF使用IMU的测量值来构建运动模型，并使用视觉传感器的测量值来构建观测模型。然后，它使用这两个模型来计算机器人的状态向量，并使用卡尔曼滤波器来预测和校正状态向量。

扩展卡尔曼滤波惯性里程计的优点是可以融合不同类型的传感器，并能够处理传感器测量误差和噪声。它可以在机器人没有GPS信号或者其他外部参考的情况下，提供比较准确的机器人运动轨迹估计。缺点是需要较为复杂的数学模型和计算，同时还需要对IMU和视觉传感器进行校准和同步，以确保其正确地对机器人状态进行估计。