💻纯惯导卡尔曼滤波器代码实例解读01🚀

导读 最近在研究自动驾驶相关技术时,偶然接触到“纯惯导卡尔曼滤波器”的代码实现,觉得非常有趣,决定和大家分享一下我的学习过程!🚗💨卡尔曼...

最近在研究自动驾驶相关技术时,偶然接触到“纯惯导卡尔曼滤波器”的代码实现,觉得非常有趣,决定和大家分享一下我的学习过程!🚗💨

卡尔曼滤波器是处理状态估计问题的经典算法,在无人驾驶、机器人导航等领域有着广泛应用。而“纯惯导”则是指仅利用惯性测量单元(IMU)的数据进行定位与姿态估计,这在某些特定场景下显得尤为重要。

首先,我们需要了解卡尔曼滤波的基本原理:通过预测模型与实际观测数据相结合,不断修正系统状态估计值。而在纯惯导系统中,由于IMU会产生累积误差,因此引入卡尔曼滤波可以有效减少这些误差对最终结果的影响。

接下来几天,我将逐步拆解代码逻辑,并结合具体应用场景为大家详细讲解每一部分的功能。如果你也对此感兴趣,请持续关注后续内容吧!🔍👀