OpenCV Kalman filtresi

Question

Üç jiroskop değerim, pitch, roll ve yaw var. Daha doğru değerler almak için Kalman filtresi eklemek istiyorum. Bir Kalman filtresi uygulayan opencv kütüphanesini buldum, fakat bunun nasıl olduğunu gerçekten anlayamıyorum.

bana bana yardımcı olabilecek herhangi bir yardım verebilir misiniz? İnternette herhangi bir konu bulamadım.

Ben bir eksen için çalışmasını sağlamak için çalıştı.

const float A[] = { 1, 1, 0, 1 }; 
CvKalman* kalman; 
CvMat* state = NULL; 
CvMat* measurement; 

void kalman_filter(float FoE_x, float prev_x) 
{ 
    const CvMat* prediction = cvKalmanPredict(kalman, 0); 
    printf("KALMAN: %f %f %f\n" , prev_x, prediction->data.fl[0] , prediction->data.fl[1]); 
    measurement->data.fl[0] = FoE_x; 
    cvKalmanCorrect(kalman, measurement); 
} 

ana

kalman = cvCreateKalman(2, 1, 0); 
state = cvCreateMat(2, 1, CV_32FC1); 
measurement = cvCreateMat(1, 1, CV_32FC1); 
cvSetIdentity(kalman->measurement_matrix,cvRealScalar(1)); 
memcpy(kalman->transition_matrix->data.fl, A, sizeof(A)); 
cvSetIdentity(kalman->process_noise_cov, cvRealScalar(2.0)); 
cvSetIdentity(kalman->measurement_noise_cov, cvRealScalar(3.0)); 
cvSetIdentity(kalman->error_cov_post, cvRealScalar(1222)); 
kalman->state_post->data.fl[0] = 0; 

yılında

Ve jiroskop verileri aldığınızda Ben, bu her şey aramak:

kalman_filter(prevr, mpe->getGyrosDegrees().roll); 

ben kalman_filter düşünce Birinci parametre önceki değer ve ikinci akım değeridir. Ben değilim ve bu kod çalışmıyor ... Ben onunla bir sürü iş var biliyorum, ama devam etmek nasıl bilmiyorum, değiştirmek ne ...

Answer 1

Ama sence gibi görünüyor Kovaryans matrislerine çok yüksek değerler vermek.

kalman->process_noise_cov'proses gürültü covariance matrix' ve genellikle Q olarak Kalman literatürde adlandırılır. Sonuç daha düşük değerlerle daha pürüzsüz olacaktır.

kalman->measurement_noise_cov'ölçüm gürültü kovaryans matrisi' ve genellikle R olarak Kalman literatürde adlandırılır. Sonuç daha yüksek değerlerle daha pürüzsüz olacaktır.

bu iki matrisler arasındaki ilişki, yapmakta olan filtre miktarı ve şeklini tanımlar. Q değeri yüksek ise

, bu size ölçüm sinyalinin hızla değişmektedir anlamına gelecektir ve uyarlanabilir olması filtreyi gerekir. Küçükse, büyük değişiklikler önlemdeki gürültüye atfedilecektir.

R değeri yüksekse (Q ile karşılaştırıldığında), ölçümün gürültülü olduğunu ve daha fazla filtreleneceğini belirtir.

ve r = 1e-1 yerine q = 2.0 ve r = 3.0 gibi düşük değerleri deneyin.