¿El error de posición del acelerómetro todavía se acumula de forma cuadrática cuando se usa el filtrado de Kalman?

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Quiero implementar un sistema de navegación inercial que use una IMU básica para el seguimiento de la posición en interiores. De todas las cosas que he leído, necesitas ayudar a la IMU con algo como el GPS u otro medio de detección de posición, ya que el error en la posición crece de forma cuadrática con el tiempo.

Busqué en el filtro de Kalman y estoy confundido por qué esto no soluciona el problema del error de posición cuadrática. Dado que sus sensores solo miden la aceleración y el giro (y quizás el campo magnético), debe obtener la posición de su estado estimado, no de la lectura estimada del sensor. Si este es el caso, entonces actualiza su estado de posición con solo el error en el acelerómetro cada vez y no la doble integración de los errores del pasado de los acelerómetros, ¿verdad?

Puede que solo esté confundido, pero creo que Kalman debería deshacerse del error cuadrático.

Si este no es el caso, entonces ¿por qué? ¿Y qué técnicas utilizan las personas para realizar un seguimiento confiable de la posición en interiores con IMU?

    
pregunta user8363

1 respuesta

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Ninguna cantidad de filtrado puede corregir un error de contante que se hereda en los datos de entrada.

Suponga que está en reposo, pero su acelerómetro da una lectura de un valor constante muy bajo X (su error). Ninguna cantidad de filtrado cambiará esto.

La integración de esta X en el tiempo le da a tu 'velocidad' t * X, que aumenta linealmente.

La integración de esta velocidad en el tiempo le da a su 'posición' (1/2) * t ^ 2 * X, que crece de forma cuadrática.

    
respondido por el Wouter van Ooijen

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