用C++实现RTK过滤算法
时间: 2023-10-23 10:09:45 浏览: 87
基于C++ NovAtel实现GPS和BDS双频RTK解算课程设计
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以下是一个简单的C++实现RTK过滤算法的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
// 定义卡尔曼滤波器
class KalmanFilter {
public:
KalmanFilter(MatrixXd& A, MatrixXd& B, MatrixXd& C, MatrixXd& Q, MatrixXd& R) {
this->A = A;
this->B = B;
this->C = C;
this->Q = Q;
this->R = R;
this->P = MatrixXd::Zero(A.rows(), A.cols());
this->x = VectorXd::Zero(A.rows());
}
void update(VectorXd& y) {
// 预测
x_ = A * x + B * u_;
P_ = A * P * A.transpose() + Q;
// 更新
K_ = P_ * C.transpose() * (C * P_ * C.transpose() + R).inverse();
x = x_ + K_ * (y - C * x_);
P = (MatrixXd::Identity(P.rows(), P.cols()) - K_ * C) * P_;
}
private:
MatrixXd A; // 状态转移矩阵
MatrixXd B; // 输入矩阵
MatrixXd C; // 观测矩阵
MatrixXd Q; // 状态噪声协方差矩阵
MatrixXd R; // 观测噪声协方差矩阵
MatrixXd P; // 状态估计协方差矩阵
VectorXd x; // 状态估计向量
VectorXd u_; // 输入向量
VectorXd x_; // 预测状态估计向量
MatrixXd P_; // 预测状态估计协方差矩阵
MatrixXd K_; // 卡尔曼增益矩阵
};
// 定义观测函数
VectorXd obsFunc(VectorXd& x) {
VectorXd y(1);
y << x(0);
return y;
}
int main() {
// 定义系统模型
MatrixXd A(1, 1);
A << 1;
MatrixXd B(1, 1);
B << 0;
MatrixXd C(1, 1);
C << 1;
MatrixXd Q(1, 1);
Q << 1;
MatrixXd R(1, 1);
R << 1;
// 初始化卡尔曼滤波器
KalmanFilter kf(A, B, C, Q, R);
// 模拟数据
int n = 100;
VectorXd x(n);
x(0) = 10;
vector<double> z = {10.6, 11.2, 11.8, 12.4, 13.0, 13.6, 14.2, 14.8, 15.4, 16.0};
// 进行滤波
for (int i = 0; i < n; i++) {
kf.update(obsFunc(x));
if (i % 10 == 0) {
x(i) = z[i / 10];
} else {
x(i) = x(i - 1) + 0.05;
}
}
// 输出滤波结果
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << "x[" << i << "] = " << x(i) << ", filtered x[" << i << "] = " << kf.x(0) << endl;
}
return 0;
}
```
该示例代码中,我们定义了一个简单的一维系统模型,并使用KalmanFilter类来实现卡尔曼滤波。在模拟数据时,我们假设每隔10个时间步就进行一次观测,其余时间步中状态向量按照一定的规律进行变化。最后,我们输出了滤波结果。需要注意的是,在实际应用中,需要根据具体情况进行模型设计和参数调整。
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