## Description
这是一个Kalman Filter的程序,内含状态量为标量和二维矢量的C程序实现,详见`kalman_filter.c`与`kalman_filter.h`。
程序使用的数据类型是`float`,程序测试主要在PC上和TMS320C6000的嵌入式平台。当然,因为是C程序,移植到其它的平台那是特别的方便!
`fixed_test1.h``fixed_test2.h`以及`free_test07.h`包含了测试用的数据。`test_kalman_filter.c`只是一个包含`main`函数测试程序。
## Example
环境要求:gcc的C编译环境,当然最好有Matlab环境可以非常直观方便的看到滤波效果。
1. 在`test_kalman_filter.c`中修改要使用Kalman滤波的数据,只要修改include包含即可
```
//#include "fixed_test1.h"
#include "fixed_test2.h"
//#include "free_test07.h"
```
2. 推荐使用已经写好的Makefile文件进行编译执行,在gcc环境中,依次执行以下命令:
```
make " gcc编译程序
make run " 运行程序
```
之后数据和滤波结果会存储到当前目录的result.txt文件中(第一列为原数据,第二列为滤波结果)
3. 运行Matlab,执行脚本`plot_result.m`,选择`result.txt`文件即可查看滤波效果,下面为使用标量滤波的效果,卡尔曼滤波器使突变的数据变得平滑。
![result](./result.png)
## Usage
实际使用时只需要将`kalman_filter.c`与`kalman_filter.h`拷贝到工程目录中即可,调用的步骤一律按照:
```
kalman_init(..., init_x, init_p)
kalman_filter(..., z_measure)
```
本程序未包含自适应调参,因此请根据实际应用环境仔细调整,很重要。关于调参有很多可研究的地方,主要需要设定的参数如下:
1. init_x:待测量的初始值,如有中值一般设成中值(如陀螺仪)
2. init_p:后验状态估计值误差的方差的初始值
3. q:预测(过程)噪声方差
4. r:测量(观测)噪声方差。以陀螺仪为例,测试方法是:保持陀螺仪不动,统计一段时间内的陀螺仪输出数据。数据会近似正态分布,按3σ原则,取正态分布的(3σ)^2作为r的初始化值。
其中q和r参数尤为重要,一般得通过实验测试得到。
关于Kalman滤波的详细公式推导参见论文[An Introduction to the Kalman Filter](http://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf).
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2024-04-21
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卡耳漫滤波 PD融合控制代码.doc 25KB
MPU6050互补滤波的原因.doc 25KB
卡尔曼滤波算法及C语言代码.doc 2.02MB
C实践项目一
fixed_test2.h 6KB
fixed_test1(1).h 8KB
kalman_filter.c 5KB
plot_result.asv 2KB
free_test07.h 2KB
Makefile 187B
plot_result.m 2KB
result.png 11KB
kalman_filter.h 1KB
result.txt 5KB
test_kalman_filter.c 2KB
README.md 2KB
KalmanFilter_C++代码.zip 12KB
卡尔曼滤波器(代码).pdf 346KB
C实践二
Filter.h 725B
Filter.c 3KB
README.docx 28KB
KalmanFilter_C代码.zip 2KB
卡尔曼滤波算法C语言实现.doc 216KB
平衡小车的卡尔曼滤波算法总结.doc 106KB
Kalman滤波器.docx 85KB
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