卡尔曼滤波解算yaw代码
时间: 2023-10-17 16:05:39 浏览: 32
卡尔曼滤波可以用于解算yaw角,其中状态量可以定义为yaw角本身以及yaw角的变化率,即yaw角速度。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义初始状态
x = np.array([[0.0], [0.0]])
# 定义状态转移矩阵
F = np.array([[1.0, 1.0], [0.0, 1.0]])
# 定义观测矩阵
H = np.array([[1.0, 0.0]])
# 定义过程噪声协方差矩阵
Q = np.array([[0.01, 0.0], [0.0, 0.01]])
# 定义测量噪声协方差矩阵
R = np.array([[0.1]])
# 定义初始协方差矩阵
P = np.array([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]])
# 定义测量值
z = np.array([np.pi/6])
# 定义时间步长
dt = 1.0
# 定义总时间步数
N = 100
# 定义结果数组
result = np.zeros((N, 2))
for i in range(N):
# 预测步骤
x = np.dot(F, x)
P = np.dot(np.dot(F, P), F.T) + Q
# 更新步骤
K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R))
x = x + np.dot(K, (z - np.dot(H, x)))
P = np.dot((np.eye(2) - np.dot(K, H)), P)
# 记录结果
result[i, :] = x.T
# 更新测量值
z = z + np.random.normal(0, np.sqrt(R[0, 0]))
print(result[:, 0])
```
在这个示例代码中,我们使用了一维的测量值,即yaw角度数的弧度值。状态变量包括yaw角和yaw角速度。在每个时间步骤中,我们都进行预测步骤和更新步骤,更新步骤使用了测量值和卡尔曼增益来更新状态变量和协方差矩阵。最后,我们记录了每个时间步骤中预测得到的yaw角度数值,并打印出来。