多传感器融合与扩展Kalman滤波实例讲解

在第3课《扩展Kalman滤波及多传感器融合1》中，作者范泽宣深入浅出地讲解了如何在IT行业中处理多传感器数据融合问题。针对你遇到的钢铁侠系统中，由于高度信息由GPS和气压计两种传感器提供，问题的核心是如何利用Kalman滤波技术有效地整合这些独立的数据源，提高系统的鲁棒性和精度。 感测方程中的观测模型是关键，这里采用了线性Kalman滤波的基本原理，即基于两个传感器的观测值z_signal[0]和z_signal[1]来更新状态变量xhat_signal。在预测阶段，状态变量Xk通过线性递推（Xk=aXk-1）更新，误差协方差矩阵Pk通过类似的方式（Pk=a*Pk*a）计算。而在更新阶段，通过卡尔曼增益gk来调整预测值与新观测值之间的权重，最终计算出融合后的状态估计xhat_signal[k]，并更新误差协方差矩阵。 程序代码展示了简单的融合策略，通过平均（xhat_signal[0]=(z_signal[0][0]+z_signal[1][0])/2）和加权平均（后续循环中的g1和g2计算）来合并传感器读数。这种方法适用于线性情况，但在实际项目中，非线性传感器的数据可能需要采用扩展Kalman滤波（EKF）。 EKF是针对非线性系统设计的滤波器，它通过雅可比矩阵来近似非线性函数，使得原本的线性滤波方程依然适用。EKF在多传感器融合中的应用更加复杂，尤其是当涉及到加速度计和角速度计这类非线性传感器时，其理论和实践都相对复杂，因为它涉及到系统模型的局部线性化和雅可比矩阵的计算。 通过本课程的学习，不仅掌握了线性传感器的融合技巧，还对EKF有所了解，这对于解决现实世界中的多传感器融合问题具有重要的指导意义。对于想要深入研究或应用Kalman滤波的工程师来说，理解和掌握这一领域的知识将极大地提升他们的系统设计能力。