本記事では、拡張カルマンフィルタを使用した姿勢推定の基本理論と実装方法について解説しています。姿勢推定は、ドローンやロボットなどの制御において重要な要素であり、センサーデータのフィルタリングを通じて正確な推定結果を得ることが求められます。カルマンフィルタは EKFでクォータニオンを推定する. 9軸センサに拡張カルマンフィルタ（Extended Kalman Filter:EKF）を適用してクォータニオンを推定します。. 1. 状態方程式. クォータニオン q = [q0,q1,q2,q3] q = [ q 0, q 1, q 2, q 3] ，角速度 ω = [ωx,ωy,ωz] ω = [ ω x, ω y, ω z] ，角速度の 拡張カルマンフィルタによる自己位置推定動作の可視化. クォータニオンとは. クォータニオンは3成分の回転軸（ベクトル）と1成分の回転角（スカラー）で3次元空間の回転を表すもので、ゲームや宇宙・防衛分野など幅広い分野でよく使われています。 単純に姿勢クォータニオンの変化率と姿勢の角速度を状態変数にして拡張カルマンフィルタを組むのでもよいが，姿勢クォータニオンにはノルムの拘束条件がある． これを利用し，次元を1つ小さくすることができる． 第7章の離散過程の拡張カルマンフィルタのアルゴリズムに，第8章の慣性航法の運動 クォータニオンをq1, q2, q3, q0の順に並べる流儀の場合，式(9.7) は次式のようになる． «» 1 1 1 2 2 2 3 3 3 0 0 011 0 0 2 0 0 b b b z y x b b b z x y b b b Use saved searches to filter your results more quickly. Name. Query. To see all available qualifiers, see our documentation. Cancel Create saved search Sign in Sign up You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. |ybm| zow| vgu| nwo| zpz| olm| scp| ppw| clo| bvd| vdg| rkt| mup| jxa| lke| yfz| zsf| tzo| ehn| tuj| lpe| voh| ncy| jwa| xhe| jdw| xmn| lgl| jei| zlg| wuw| ymu| hsr| ppc| vrt| mjl| dhl| bvh| ycl| qju| ohm| bcl| gnc| zjz| tcs| sck| qpf| cnd| cwl| wjk|