现有‘time’、'ACC_X', 'ACC_Y', 'ACC_Z', 'GYRO_X', 'GYRO_Y', 'GYRO_Z', 'MAG_X', 'MAG_Y', 'MAG_Z',帮我解算位姿,计算角度和位置上的累计变化,使用python

时间: 2024-01-12 12:02:56 浏览: 165
要计算位姿的话,需要使用传感器数据进行融合,一般使用卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼滤波。在这里,我们使用扩展卡尔曼滤波进行数据融合。 首先,我们需要定义一个状态变量$x$,它包含了位置、速度、姿态角和角速度等信息。状态变量的维度由应用场景而定,这里我们暂时定义为$x=[p_x,\ p_y,\ p_z,\ v_x,\ v_y,\ v_z,\ \phi,\ \theta,\ \psi,\ p,\ q,\ r]^T$,其中$p_x,\ p_y,\ p_z$是位置坐标,$v_x,\ v_y,\ v_z$是速度,$\phi,\ \theta,\ \psi$是欧拉角,$p,\ q,\ r$是角速度。 在扩展卡尔曼滤波中,我们需要定义状态转移方程和观测方程。状态转移方程描述了状态变量在时间上的演化,观测方程描述了传感器数据与状态变量之间的关系。 状态转移方程可以写成如下形式: $$ x_k = f(x_{k-1}, u_k, w_k) $$ 其中,$u_k$是控制输入,$w_k$是过程噪声。 观测方程可以写成如下形式: $$ z_k = h(x_k, v_k) $$ 其中,$z_k$是传感器测量值,$v_k$是观测噪声。 接下来,我们需要对状态转移方程和观测方程进行数学建模。 状态转移方程: $$ \begin{aligned} p_x(k) &= p_x(k-1) + v_x(k-1)\Delta t + \frac{1}{2}a_x(k-1)\Delta t^2 \\ p_y(k) &= p_y(k-1) + v_y(k-1)\Delta t + \frac{1}{2}a_y(k-1)\Delta t^2 \\ p_z(k) &= p_z(k-1) + v_z(k-1)\Delta t + \frac{1}{2}a_z(k-1)\Delta t^2 \\ v_x(k) &= v_x(k-1) + a_x(k-1)\Delta t \\ v_y(k) &= v_y(k-1) + a_y(k-1)\Delta t \\ v_z(k) &= v_z(k-1) + a_z(k-1)\Delta t \\ \phi(k) &= \phi(k-1) + p(k-1)\Delta t + \frac{1}{2}q(k-1)\Delta t^2 \\ \theta(k) &= \theta(k-1) + q(k-1)\Delta t + \frac{1}{2}r(k-1)\Delta t^2 \\ \psi(k) &= \psi(k-1) + r(k-1)\Delta t \\ p(k) &= p(k-1) + q(k-1)\Delta t \\ q(k) &= q(k-1) + r(k-1)\Delta t \\ r(k) &= r(k-1) \end{aligned} $$ 观测方程: $$ \begin{aligned} ACC_X &= a_x + g\sin\theta \\ ACC_Y &= a_y - g\sin\phi\cos\theta \\ ACC_Z &= a_z - g\cos\phi\cos\theta \\ GYRO_X &= p + q\sin\phi\tan\theta + r\cos\phi\tan\theta \\ GYRO_Y &= q\cos\phi - r\sin\phi \\ GYRO_Z &= q\sin\phi\sec\theta + r\cos\phi\sec\theta \\ MAG_X &= m_x\cos\theta\cos\psi + m_y\sin\phi\sin\theta\cos\psi + m_z\cos\phi\sin\theta\cos\psi \\ MAG_Y &= m_y\cos\phi - m_z\sin\phi \\ MAG_Z &= -m_x\sin\theta\cos\psi + m_y\sin\phi\cos\theta\cos\psi + m_z\cos\phi\cos\theta\cos\psi \end{aligned} $$ 其中,$g$是重力加速度,$m_x,\ m_y,\ m_z$是地磁传感器测量值。 现在我们就可以使用扩展卡尔曼滤波进行数据融合了。具体步骤如下: 1. 初始化状态变量$x_0$和误差协方差矩阵$P_0$。 2. 对于每个时刻$k$,根据状态转移方程预测状态变量$x_k$和误差协方差矩阵$P_k$。 3. 根据观测方程计算卡尔曼增益$K_k$。 4. 根据传感器测量值$z_k$和观测方程更新状态变量$x_k$和误差协方差矩阵$P_k$。 5. 重复步骤2-4,直到结束。 下面是使用Python实现的代码示例: ```python import numpy as np # 定义状态变量的维度 n = 12 # 定义状态转移矩阵 F = np.eye(n) F[0:3, 3:6] = np.eye(3) * dt F[3:6, 6:9] = np.eye(3) * dt F[0:3, 6:9] = np.eye(3) * (dt**2) / 2 F[6:9, 9:12] = np.eye(3) * dt # 定义观测矩阵 H = np.zeros((9, n)) H[0:3, 3:6] = np.eye(3) H[3:6, 6:9] = np.eye(3) H[6:9, 9:12] = np.eye(3) # 定义过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R Q = np.eye(n) * 0.1 R = np.eye(9) * 10 # 初始化状态变量和误差协方差矩阵 x = np.zeros(n) P = np.eye(n) # 扩展卡尔曼滤波 for i in range(len(data)): # 预测状态变量和误差协方差矩阵 x = np.dot(F, x) P = np.dot(np.dot(F, P), F.T) + Q # 计算卡尔曼增益 K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R)) # 更新状态变量和误差协方差矩阵 z = np.array([data[i]['ACC_X'], data[i]['ACC_Y'], data[i]['ACC_Z'], data[i]['GYRO_X'], data[i]['GYRO_Y'], data[i]['GYRO_Z'], data[i]['MAG_X'], data[i]['MAG_Y'], data[i]['MAG_Z']]) y = z - np.dot(H, x) x = x + np.dot(K, y) P = np.dot((np.eye(n) - np.dot(K, H)), P) # 计算姿态角和角速度 phi = x[6] theta = x[7] psi = x[8] p = x[9] q = x[10] r = x[11] # 计算位移和速度 vx = x[3] vy = x[4] vz = x[5] px = x[0] + vx * dt py = x[1] + vy * dt pz = x[2] + vz * dt # 更新状态变量 x[0] = px x[1] = py x[2] = pz x[3] = vx x[4] = vy x[5] = vz x[6] = phi + p * dt + (q**2 + r**2) * dt**2 / 2 x[7] = theta + q * dt + p * r * dt**2 / 2 x[8] = psi + r * dt + q * p * dt**2 / 2 x[9] = p + q * np.sin(phi) * np.tan(theta) + r * np.cos(phi) * np.tan(theta) x[10] = q * np.cos(phi) - r * np.sin(phi) x[11] = q * np.sin(phi) / np.cos(theta) + r * np.cos(phi) / np.cos(theta) # 保存结果 result.append({'time': data[i]['time'], 'px': px, 'py': py, 'pz': pz, 'phi': phi, 'theta': theta, 'psi': psi}) ``` 注:上述代码中使用了一些变量和计算方法,需要自行定义和实现具体的函数和方法。 现在我们就可以使用上述代码来解算位姿,并计算角度和位置上的累计变化了。
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