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3#
楼主 |
发表于 2016-11-23 16:33:04
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只看该作者
//******卡尔曼参数************
const float Q_angle=0.003;
const float Q_gyro=0.003;
const float R_angle=0.5;
const float dt=0.001; //dt为kalman滤波器采样时间;
const char C_0 = 1;
float Q_bias, Angle_err;
float PCt_0, PCt_1, E;
float K_0, K_1, t_0, t_1;
float Pdot[4] ={0,0,0,0};
float PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } };
/*****************卡尔曼滤波**************************************************/
void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro)
{
g_fCarAngle+=(Gyro-Q_bias) * dt; //先验估计
Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分
Pdot[1]= -PP[1][1];
Pdot[2]= -PP[1][1];
Pdot[3]=Q_gyro;
PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分
PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差
PP[1][0] += Pdot[2] * dt;
PP[1][1] += Pdot[3] * dt;
Angle_err = Accel - g_fCarAngle; //zk-先验估计
PCt_0 = C_0 * PP[0][0];
PCt_1 = C_0 * PP[1][0];
E = R_angle + C_0 * PCt_0;
K_0 = PCt_0 / E;
K_1 = PCt_1 / E;
t_0 = PCt_0;
t_1 = C_0 * PP[0][1];
PP[0][0] -= K_0 * t_0; //后验估计误差协方差
PP[0][1] -= K_0 * t_1;
PP[1][0] -= K_1 * t_0;
PP[1][1] -= K_1 * t_1;
g_fCarAngle+= K_0 * Angle_err; //后验估计
Q_bias+= K_1 * Angle_err; //后验估计
g_fGyroscopeAngleSpeed= Gyro - Q_bias; //输出值(后验估计)的微分=角速度
}
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