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用于MARG传感器姿态估计的轻型扩展卡尔曼滤波器( Lightweight Extended Kalman Filter for MARG Sensors Attitude Estimation )
J Lei
利用低成本的惯性传感器进行低功耗的方位估计对于所有资源严重受限的应用都是至关重要的。提出了一种用于磁、角速率和重力(MARG)传感器方位估计的基于四元数的扩展卡尔曼滤波(LEKF)。该滤波器采用四元数运动学方程作为过程模型，推导出简化的测量模型，建立了卡尔曼滤波的轻量级系统模型，测量模型工作效率高，计算量小。后来证明了所提出的滤波器节省了时间消耗。此外，由于所提出的测量模型不涉及线性化，因此在理论上保证了良好的性能。在实验中，使用了一个用于数据采集的商用传感器和一个提供方位参考测量的光学系统，即Vicon来研究所提出的滤波器的性能。考虑了不同应用场景的评估，主要包括人体运动捕捉和无人机应用。结果表明，该滤波器在两种应用场合均具有良好的性能。比较实验表明，该滤波器在姿态估计精度和计算时间方面均有较好的性能。
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