¿Hay un mejor filtro o una modificación al filtro de Kalman que podría aprovechar al tener todos los datos durante la trayectoria de una vez?

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Estoy tratando de reconstruir la trayectoria de un objeto con una IMU atada a bordo para realizar un cálculo de cuentas. Un filtro de Kalman parece estar en orden. Pero el filtro de Kalman parece estar orientado hacia actualizaciones de posición en tiempo real. Sin embargo, tengo el lujo de no tener que averiguar la posición del objeto mientras se está moviendo. Al final de la ruta tendré todos los datos (giroscopios, acelerómetros y tal vez magnetómetros) que puedo usar para calcular la ruta. ¿Hay algo mejor que Kalman que pueda usarse?

Ahora mismo tengo una comprensión superficial del filtro de Kalman, así que perdóname si esta pregunta es un poco tonta. No quería involucrarme con el filtro de Kalman si es sub óptimo.

    
pregunta George Gomes

2 respuestas

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El filtro Kalman hace más que solo "filtrar". Desambigua las aceleraciones de traslación de las reorientaciones con respecto a la gravedad, y utiliza entradas de acelerómetros y giroscopios para producir algo que se asemeja a la verdadera posición en el espacio. No puedes hacer eso con filtros de salida única de entrada única.

    
respondido por el Scott Seidman
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Puedes probar filtfilt en Matlab. Filtra los datos hacia adelante con el filtro FIR de su elección y luego gira hacia atrás. Los datos filtrados no tienen retraso ni cambio de fase, en comparación con todos los filtros en tiempo real. filtfilt prácticamente determina el límite y las condiciones iniciales, por lo que se adapta a los primeros y últimos datos de la tabla de datos / búfer.

EDITAR:

enlace

He encontrado un ejemplo matlab de xio Technologies. El tipo es el famoso Madgwick, autor del algoritmo de fusión IMU utilizado en los cuadricópteros. Bueno, de hecho también usa filtfilt para calcular datos en Matlab.

    
respondido por el Marko Buršič

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