Comments (7)
你好
- velocity_ = velocity_ + X_.block<3, 1>(INDEX_STATE_VEL, 0);这个是因为建模方式导致的,建模的时候认为 真值 = 有误差的值 + 预测的误差,所以在修整的时候,也是按照加法去修正。
- SO3Exp函数,确实是将等效旋转矢量转换成为旋转矩阵,它内部的实现就是罗德里格斯公式。可以拿代码和公式对一下,是一模一样的。
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感谢博主的耐心回答,我还有个问题想请教下:在消除速度偏差和消除重力时,操作为R*(accel - accel_bias_ - g_),上述步骤是如何考虑的。我的理解是先消除速度偏差,然后再进行坐标系变换,最后再减去重力,即R * (accel - accel_bias_ )-g_。
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看了一下,我这里好像确实写错了,非常抱歉,R*(accel - accel_bias_ - g_)这个是不合理,accel是body坐标系下的,只有先转到导航系才能去和重力加速度g_进行运算,你这个方式R * (accel - accel_bias_ )-g_是对的。由于我的仿真运动是在水平面上的,所以这个问题并没有在我的数据上显示出问题。
代码目前已经修复,尝试拉取新的代码试一下。 @nimendafeige
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感谢博主的及时回复,当我使用mems的IMU做实车试验时,如果不用GPS的数据对INS的结果进行修正,INS的结果反而是使用公式R*(accel - accel_bias_ - g_)时效果更好,使用R * (accel - accel_bias_ )-g_时效果较差,我可以将我的原始数据发给您,您帮我看一看这样的INS是否正常嘛
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raw_data_real_20231008_3.zip
raw_data_real_20231008_3_withbias.zip
上述数据均已转换为博主所用的数据格式,raw_data_real_20231008_3是指我平衡掉车辆静止时IMUx、y轴零偏之后的数据,raw_data_real_20231008_3是指原始数据
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hello @nimendafeige,发过来的数据,我已经测试和复现了,确实存在异常,主要原因是你的数据文件不够全,导致gps的参考点读取的时候出现了问题。
但是不需要担心,为了避免这个问题,使你能正常使用,我已经在代码中修改了一部分逻辑,你拉取代码就可以正常使用了。
我大致根据你的数据稍微调整了一些卡尔曼的参数,得到了如下的效果:
我的参数大致调整如下,你可以进一步去尝试细致调整,观看效果。
# imu sensor noise
gyro_noise_std: 1.0e-1
accelerometer_noise_std: 1.0e-1
# kalman measurement process std (uint: m)
gps_position_x_std: 0.5
gps_position_y_std: 0.5
gps_position_z_std: 1.0
进一步去尝试调整config中的参数,应该可以得到更好的结果!
https://github.com/zm0612/eskf-gps-imu-fusion/blob/main/config/config.yaml
如有问题 欢迎继续讨论。
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非常感谢您一直以来的耐心帮助和指导,我想请问您是否方便添加我的微信nimenfeifeige,使得我能够更方便地请教您一些问题,如果真能如愿,我将不胜感激。
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