2 个传感器读数融合（偏航、俯仰）

Question

目前我正在实施一个头部跟踪解决方案，它从两个不同的来源获取偏航和俯仰；陀螺仪和磁场传感器。

我已将这两个值都传递到我的程序中，现在我正在尝试确定保持陀螺仪精度和固定发射器 mf 传感器的无损特性的最佳方法。目前我正在使用 newYaw = currentGyroYaw + 0.05*(difference between) 慢慢拖动陀螺仪以锚定到 mf，但它有一些相当恒定的运动。

有人建议我尝试使用卡尔曼滤波器，但我整天都在查找有关它的资源，但似乎无法弄清楚如何将它应用到我的场景中；以及我的情况下的所有值。

如果有人可以帮助伪造步骤和计算，我将需要取 2 个 yaw/pitch 值并生成一个新的更准确的集合，我们将不胜感激。谢谢。

Answer 1

基本上，这种技术称为传感器融合。是的，您可以使用基于卡尔曼滤波器的传感器融合。请阅读此 https://home.wlu.edu/~levys/kalman_tutorial/kalman_14.html，其中解释了在不知道任何有关运动模型的信息的情况下如何通过示例执行传感器融合。

如果我对你的问题多解释一点，你有两个传感器可以提供偏航和俯仰。如果我遵循我上面提到的相同符号，C 矩阵应该像 . where I assume that those two reading which comes from two sensors has the same influence. You have to change the dimensionality other matrics. Here (https://github.com/GPrathap/RobotTrajectoryEstimation) 你可以找到我做过的一些例子。希望这会帮助您解决问题。