Contact-Aided-Invariant-EKF：接触辅助不变式扩展卡尔曼滤波示例

知识点： 1. 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）：EKF是卡尔曼滤波的一种扩展形式，用于处理非线性系统的状态估计问题。在标准的卡尔曼滤波中，系统和观测模型假设为线性，而EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开，近似为线性模型，从而允许它被应用到非线性系统。 2. 不变式滤波器（Invariant Filter）：不变式滤波器是一种在特定条件下能保持状态估计不变性的算法。在接触辅助不变式扩展卡尔曼滤波中，这种不变性是通过特定的设计来实现的，以应对物理约束或者系统的特殊性质，如机器人在接触地面时的动态变化。 3. 状态估计（State Estimation）：在控制系统和信号处理中，状态估计是指从一系列不完全且包含噪声的测量数据中，推断系统的内部状态。状态估计器，如EKF，能够整合这些测量数据和系统的动态模型，以提供对系统当前状态的最佳估计。 4. Simulink：Simulink是MathWorks公司提供的一个基于MATLAB的多领域仿真和基于模型的设计环境。它允许工程师在可视化界面中使用图形化的块来模拟动态系统的行为，这些系统可以是连续的、离散的、或者两者的结合。 5. Cassie系列两足机器人（Cassie Bipedal Robot）：Cassie是一款由俄勒冈州立大学的学院发明的先进两足机器人，它被设计用来研究人类行走和跑步的动态。Cassie能够模仿人类的步态，并且用于各种高级动态平衡和移动的研究。 6. 噪声和偏差处理：在滤波过程中，噪声和偏差是必须处理的重要因素。实际噪声和测量偏差会影响滤波器的性能，必须通过适当的算法来减少这些误差的影响。在这个上下文中，开发者可以通过调整滤波器参数（如初始陀螺仪偏置和加速度计偏差）来改善滤波器对噪声和偏差的适应能力。 7. 系统参数调整：通过修改和调整滤波器的内部参数（如噪声标准差），可以优化滤波器对特定系统的适应性。开发者通常需要对滤波器进行定制化调整，以适应特定应用场景的需求。 8. ROS（Robot Operating System）：ROS是一个用于机器人应用的灵活框架，提供了操作系统应有的服务，包括硬件抽象描述、底层设备控制、常用功能的实现、消息传递和包管理。它适用于具有复杂软件需求的机器人系统，并支持多种编程语言。 9. C++库的开发：C++是一种高效、灵活的编程语言，常用于开发性能要求较高的应用程序。在本上下文中，正在开发C++库，可能用于提供更高效、更接近硬件层的滤波器实现，以便在资源受限的机器人平台上运行。 10. 数据集和仿真：本示例代码包括通过模拟生成的数据集，这允许开发者无需实际机器人即可测试和验证滤波器算法。通过仿真，可以分析状态估计器在不同条件下的性能，并对算法进行调整优化。