¿Debo usar un filtro estándar de Kalman (KF) o un filtro extendido de Kalman (EKF)?

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Así que estoy tratando de implementar un filtro de Kalman para una Unidad de Medición Inercial (IMU) utilizando un Arduino.

Tengo 4 sensores:

  • GPS
  • acelerómetro
  • giroscopio
  • magnetómetro

Para medir varias propiedades del vehículo como velocidad / aceleración / posición / balanceo / guiñada / inclinación. Me cuesta entender si debería usar un filtro estándar (KF) o EKF.

Mi opinión es que el filtro estándar está bien ya que los valores del sensor tienen una relación lineal con lo que estoy tratando de medir, pero no estoy 100% seguro de esto.

¿Alguien puede proporcionar alguna idea? Gracias.

    
pregunta Adam

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