链接滤波器是否有问题？我的意思是，我们将使用IMU / GPS传感器的片上EKF的输出作为对自己EKF的更新，就像我们使用从编码器读取的数据作为对EKF的更新一样。在我看来，这是合理的，但我想知道在这种情况下通常应该做什么。
#1 楼
您可以使用INS / GPS作为第一个EKF输出的更新。实际上，这不是链接，而只是根据来自INS / GPS的附加信息来调节估算值。我们具有以下功能：
$ x_ {t + 1 | t} $，$ P_ {t + 1 | t} $ = EKF_PREDICT（$ x_t $，$ P_t $，$ u_t $），用于状态$ x $，协方差$ P $和控制的输入输入（通过测距法估算）$ u_t $。
和
$ x_ {t + 1 | t + 1} $，$ P_ {t + 1 | t + 1 } $ = EKF_UPDATE（$ x_ {t + 1 | t} $，$ P_ {t + 1 | t} $，$ \ hat {x} _ {t + 1} $）。
来自传感器的估计值是$ \ hat {x} _ {t + 1} $。我们有类似的东西：
$ \ hat {x} ^ {gps} _ {t + 1} = f（GPS）$
$ \ hat {x} ^ {map} _ {t + 1} = f（地图）$
$ \ hat {x} ^ {ins} _ {t + 1} = f（INS）$
等用于估算机器人状态的所有其他方式。
因此为所有这些传感器运行功能EKF_UPDATE就足够了。
您的循环将如下所示：
一直$ t $
让$ u_t $是当前的测距/运动学姿势估计，而$ R_u $是该估计的噪声。
$ x_ {t + 1 | t} $，$ P_ {t + 1 | t} $ = EKF_PREDICT（$ x_t $，$ P_t $，$ u_t $，$ R_u $）
对于所有传感器$ S $，
让$ \ hat {x} ^ {S} _ {t + 1} $为该传感器的姿态估计，并且$ R_ {S} $是该估计的噪声
$ x_ {t + 1 | t + 1} $，$ P_ {t + 1 | t + 1} $ = EKF_UPDATE（$ x_ {t + 1 | t} $，$ P_ {t + 1 | t} $，$ \ hat {x} _ {t + 1}，R_S $）。
end-for
end-for
一些警告如下：
由于我们使用EKF，不能保证估算与更新的顺序无关。也就是说，如果先进行INS然后进行GPS，则结果估算值可能会与如果先进行GPS然后进行INS更新的结果不同。通常这没什么大不了的，但是滤波器将需要更多的调整。
请注意，您的INS会有偏差和漂移，这可能会影响您的长期可靠性。 GPS在这里可以为您提供很多帮助。大多数文献同时估计INS中的偏差和漂移。
评论
您可以将更正/估计值反馈到EKF“黑匣子”吗？@Damien不，似乎没有办法。