关于PX4中EKF2中姿态融合的疑问？

weixin_38316771 2020-03-24 08:26:03

最近在看PX4的ekf2算法，但是没有找到校正俯仰和横滚的相关量测值，之前看EKF和attitude_estimator_q_main，里面用加速度计去校正俯仰和横滚的过程比较明显。但在EKF2里面没有找到，难道它是用位置、速度融合去估计陀螺仪baise值来间接校正俯仰和横滚吗？请大神指教！

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楷歌 2022-05-05

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兄弟解决了吗

Choopper 2020-11-24

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EKF3更新了

文章目录1 滤波方法及状态预测1.1 EKF 滤波方程1.2 PX4中的状态量及其预测1.2.2 姿态四元数一步预测1.2.2 速度、位置一步预测1.2.3 协方差阵预测本文首先列出了EKF滤波的状态估计和量测更新的方程，其次列除了PX4中姿态四元数、速度、位置的一步预测方程。主要参考了Ekf.cpp中的void Ekf::predictState()函数，以及PX4 ECL中的文档 Process and Observatopm Models.pdf。Github下载链接PX4-ECL 1 滤波方法及状

一、介绍 EKF拓展卡尔曼滤波器是px4开源飞控框架采用的核心状态估计方法，EKF2是px4飞控中的对应的软件模块，可以支持各类传感器信号，包括IMU，磁感计，激光测距仪，气压计，激光定位和视觉定位的数据等。本文以Kerloud飞控支持的px4软件版本为例，系统地介绍下EKF的程序流程，Kerloud飞控是云讷科技的核心产品之一。 Kerloud飞控支持维护的px4软件库位于：https://github.com/cloudkernel-tech/Firmware Kerloud飞控的详细说明位于：htt

PX4 ekf的传感器数据放在FIFO的环形缓冲区中，每次融合时取最新的数据，融合出的bias直接给输出滤波器，补偿到IMU的数据中，同时EKF融合出的位置速度等数据也要给输出滤波器，根据延时经过补偿输出当前时间线下的状态。

px4+vins+ego单机鲁棒飞行二（外部位姿估计篇）一、使用px4的EKF2（扩展卡尔曼）估计二、使用px4的LPE估计参考：px4官方WIKI 一、使用px4的EKF2（扩展卡尔曼）估计 EKF2使用扩展卡尔曼滤波器进行三维的姿态，位置/速度以及风的状态进行估计。 1.1 将QGC中System中的SYS_MC_EST_GROUP设置为1 二、使用px4的LPE估计 LPE (Local Position Estimator) 位置估计使用扩展卡尔曼滤波器对三维位置以及速度进行估计。 2.1 将Q

这里主要介绍px4里面的定位模块，即EKF库。

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