基于GPS、IMU和编码器的精确状态估计融合_C++代码及相关文件下载

简介：
本资源提供了一套用C++编写的精确状态估计程序包，结合GPS、IMU及编码器数据进行高效融合处理。适用于机器人与自动驾驶领域，促进精准导航与控制。 EKF（扩展卡尔曼滤波器）能够融合GPS、IMU和编码器的数据来估计地面机器人在导航框架中的姿态。维基百科指出，在这种滤波器中，状态转换函数g和观测模型h不必是线性的，而是可以是非线性但可微的函数。其中w_k和v_k分别代表过程噪声和测量噪声，并假设它们为零均值多元高斯分布，其协方差矩阵分别为Q和R。 在EKF框架内，使用非线性函数g来根据前一时刻的状态预测当前状态；类似地，使用非线性观测模型h来计算基于预测状态的预期观测。然而，这些非线性函数不能直接应用于协方差更新中。相反，需要通过求取偏导数矩阵（即雅可比矩阵）的方法来进行近似处理，并在每个时间步用当前的状态估计值对它们进行评估。 这样做的目的是为了实现卡尔曼滤波器的核心算法：通过对当前位置的非线性函数进行局部线性化，使得原本复杂的非线性系统能够被简化为一系列连续的、可解析的小范围内的线性问题。此外，在这里我们还利用了一个速度传感器（例如来自编码器或GPS的速度信息），它能测量车辆沿车头方向psi上的行驶速度以及偏航率psi_dot等参数。 请注意，具体实施细节和更多技术文档可在下载后的README.md文件中找到详细说明。