| 基于MPU9250的简化模型卡尔曼滤波算法 |
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| 引用本文： | 陈仕毅,徐大诚,丁一鸣. 基于MPU9250的简化模型卡尔曼滤波算法[J]. 仪表技术与传感器, 2019, 0(4): 86-89,94 |
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| 作者姓名： | 陈仕毅 徐大诚 丁一鸣 |
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| 作者单位： | 苏州大学微纳传感技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目(2015BAF16B01);装备预研基金项目(9140A09032015) |
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| 摘 要： | 针对民用行人/车辆导航等低动态场景低廉成本和快速响应的需求,选用MPU9250惯性传感器单元,提出了一种基于线性状态方程的简化模型卡尔曼滤波算法,该算法是对状态方程和量测方程简化后直接计算估计均方误差,避免了复杂的矩阵求逆和分解运算。试验表明,简化模型的卡尔曼滤波算法输出的姿态均方差为互补滤波的76.87%,计算时间仅为后者的58.42%,可应用于低动态运动状态姿态解算的快速响应。
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| 关 键 词： | 组合导航 卡尔曼滤波 姿态估计 简化模型 低动态环境 实时性 |
Simplified Model Kalman Filter Algorithm Based on MPU9250 |
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| CHEN Shi-yi,XU Da.cheng,DING Yi-ming. Simplified Model Kalman Filter Algorithm Based on MPU9250[J]. Instrument Technique and Sensor, 2019, 0(4): 86-89,94 |
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| Authors: | CHEN Shi-yi XU Da.cheng DING Yi-ming |
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| Affiliation: | (Research Center of Micro-nano Sensor Technology,Soochow University ,Suzhou 215006,China) |
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| Abstract: | CHEN Shi-yi;XU Da.cheng;DING Yi-ming(Research Center of Micro-nano Sensor Technology,Soochow University ,Suzhou 215006,China) |
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| Keywords: | integrated navigation Kalman Filter attitude estimate simplified model low dynamic environment real-time |
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