matlab代码中向量的点乘-PoseEstimationKF:卡尔曼滤波用于使用C++进行手机姿态估计

matlab代码中向量的点乘使用基于Quarternion的扩展卡尔曼滤波器的手机姿态估计 工作正在进行中 从手机到计算机的数据传输 数据通过使用套接字的TCP/IP协议通过wifi从移动电话传输到计算机。 计算机是服务器，电话是客户端。 检查Server.cpp，Server.h以了解服务器的实现。 来自客户端的数据以格式化文本的形式接收，其中包括： 计算阶段 磁力计计算。 设置初始位置。 卡尔曼滤波器执行。 传感器类型： 加速度计（数字0） 陀螺仪（1号） 磁力计（2号） x，y，z测量 测量时间戳记。 为了考虑执行卡尔曼滤波器的时间和从移动电话接收数据的速率，服务器和滤波器在单独的线程上运行。 数据存储在堆中，并且线程使用条件变量进行通信。 扩展卡尔曼滤波器 扩展的卡尔曼滤波器是通过使用四元数的4个分量作为状态向量中的状态，从陀螺仪测得的角速度作为控制输入，加速度计和磁力计读数作为角度测量来实现的。 这将在下面详细说明。 扩展卡尔曼滤波器的通用算法可以在中找到。 四分之一与角速度之间的关系 选择的代表系统的状态空间方程如下。 q̇= 1/2Ω（ω）q，其中ω是角速度。 Ω（ω）由