2个传感器读数融合（偏航，俯仰）

Question

目前我正在实施一种头部跟踪解决方案，该解决方案可以从两个不同的来源获取偏航和俯仰;陀螺仪和磁场传感器。

我将这两个值传递到我的程序中，现在我试图确定保持陀螺仪精度的最佳方法，具有固定发射器mf传感器的无损性质。目前我正在使用newYaw = currentGyroYaw + 0.05 *（之间的差异）来慢慢拖动陀螺仪锚定到mf，但它有一些相当恒定的运动。

有人建议我尝试使用卡尔曼滤波器，但我一直在寻找资源，但似乎无法弄清楚如何将它应用到我的场景中;以及我的所有价值观。

如果有人可以帮助我做出步骤和计算，我需要采取2个偏航/俯仰值并产生一个新的更准确的设置，我们将不胜感激。谢谢。

Answer 1

基本上，这种技术称为传感器融合。是的，您可以使用基于卡尔曼滤波器的传感器融合。请阅读此https://home.wlu.edu/~levys/kalman_tutorial/kalman_14.html解释，但不知道有关运动模型的任何信息如何使用示例执行传感器融合。

如果我更详细地解释一下你的问题，你有两个传感器可以产生偏航和俯仰。如果我遵循上面提到的相同符号，C矩阵应该像，。我假设那两个来自两个传感器的读数具有相同的影响。您必须更改其他matrics的维度。在这里（https://github.com/GPrathap/RobotTrajectoryEstimation）你可以找到我做过的一些例子。希望这能帮助您解决问题。