c++ - OpenCV卡尔曼滤波器

我有三个陀螺仪值，俯仰，横摇和偏航。我想添加卡尔曼滤波器以获得更准确的值。我找到了实现Kalman过滤器的opencv库，但是我不明白它是如何工作的。

您能给我任何可以帮助我的帮助吗？我在互联网上找不到任何相关主题。

我试图使其适用于一个轴。

const float A[] = { 1, 1, 0, 1 };
CvKalman* kalman;
CvMat* state = NULL;
CvMat* measurement;

void kalman_filter(float FoE_x, float prev_x)
{
    const CvMat* prediction = cvKalmanPredict( kalman, 0 );
    printf("KALMAN: %f %f %f\n" , prev_x, prediction->data.fl[0] , prediction->data.fl[1] );
    measurement->data.fl[0] = FoE_x;
    cvKalmanCorrect( kalman, measurement);
}

在主要

kalman = cvCreateKalman( 2, 1, 0 );
state = cvCreateMat( 2, 1, CV_32FC1 );
measurement = cvCreateMat( 1, 1, CV_32FC1 );
cvSetIdentity( kalman->measurement_matrix,cvRealScalar(1) );
memcpy( kalman->transition_matrix->data.fl, A, sizeof(A));
cvSetIdentity( kalman->process_noise_cov, cvRealScalar(2.0) );
cvSetIdentity(kalman->measurement_noise_cov, cvRealScalar(3.0));
cvSetIdentity( kalman->error_cov_post, cvRealScalar(1222));
kalman->state_post->data.fl[0] = 0;

当我从陀螺仪接收数据时，我每次都这样称呼它:

kalman_filter(prevr, mpe->getGyrosDegrees().roll);

我认为在kalman_filter中，第一个参数是先前的值，第二个参数是当前值。我不是，这个代码也行不通。。。我知道我有很多工作要做，但是我不知道如何继续下去，要更改什么。。。

最佳答案

似乎您给协方差矩阵的值过高。
kalman->process_noise_cov是“过程噪声covariance matrix”，在卡尔曼文献中通常将其称为Q。较低的值将使结果更平滑。
kalman->measurement_noise_cov是“测量噪声协方差矩阵”，在卡尔曼文献中通常将其称为R。值越高，结果越平滑。

这两个矩阵之间的关系定义了要执行的过滤的数量和形状。

如果Q的值很高，则意味着您正在测量的信号变化很快，您需要使滤波器适应性强。如果很小，则测量值中的噪声将导致较大的变化。

如果R的值较高(与Q相比)，则表明测量结果有噪声，因此将对其进行更多过滤。

尝试使用较低的值，例如q = 1e-5和r = 1e-1，而不是q = 2.0和r = 3.0。

关于c++ - OpenCV卡尔曼滤波器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/3745348/