本文主要是介绍EKF相关总结,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
目录
ekf的功效
能够稳定轨迹扰动
能够方便模型连track
建模方式
使用角度,不使用角度;影响的是对state的更新效率。越是直观,需要预测的参数越少,测量值之间的耦合越少,跟踪性能越好,滞后性与误差越小。
超参
- pval是指初始的协方差矩阵,影响最开始的波动,轨迹收敛后就不再影响性能。小了会导致收敛速度很慢,大了会导致波动严重
- qval是指预测结果的误差,rval是指测量结果的误差,qval与rval的比值决定了滤波结果对测量值与预测值之间的采信比重
- 针对不同属性的参数要使用不同的方差,可以对稳定性更差的参数进行置信度抑制。同时,可以通过观察p矩阵分布的方式检查qval与rval的设置是否合理
不同case
高速与城区
global与gnss
一些隐藏坑
关于predict
一定要小心predict对模型的更新作用,如果错误的重复predict,会让下一次step的dt错误的变大,让预测的速度失灵
一定要小心box miss的情况下,predict step的数值,不能设为默认值,要用frame_id的差
关于断track
这篇关于EKF相关总结的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!