外观
踩坑Robotics Stack Exchange2019-04-24
EKF估计相机姿态时零点附近漂移怎么办？
本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：KF/ EKF - Modelling and tuning noise matrices and other parameters（Robotics Stack Exchange #15583）
状态：已解决
问题
用C++基于加速度计和陀螺仪通过KF/EKF估计相机roll、pitch、yaw时，大多数姿态结果良好，但roll或pitch接近零时曲线出现漂移或过零模式。
环境
状态估计 / EKF 滤波器
解决办法
- 过零漂移的关键问题与实现有关，原提问者表示已修复，但未说明具体代码改动。
- 构造
Q：在已知位置和姿态、无运动条件下采集大量陀螺仪数据，分别计算x/y/z轴均值和标准差noise_gx、noise_gy、noise_gz。 - 将
noise_gx、noise_gy、noise_gz代入陀螺仪角速度到欧拉角速度的转换公式，并乘以时间量；将得到的三个值平方，作为Q的三个对角元素，其余元素置零，前提是假设状态变量之间无协方差。 P的初始不确定性根据系统信息和试错设置。- 构造
R：先把加速度计读数转换到角度等与观测变量相同的空间，再计算标准差noise_ax、noise_ay、noise_az，平方后填入R的对角线。
原问题作者：skr；采纳答案作者：skr。原内容依 CC BY-SA 4.0 授权，本页摘要同样依 CC BY-SA 4.0 授权。
来源
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