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#轨迹估计
误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)融合GPS和IMU数据实现高精度定位
2 个月前
本文介绍了一种结合误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)、GPS和IMU数据的传感器融合方法,用于实现更高精度的定位。文章详细阐述了ESKF算法原理、系统实现以及实验结果,展示了该方法相比单纯使用IMU或GPS的优势。
ESKF
IMU
GPS融合
卡尔曼滤波
轨迹估计
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
eskf-gps-imu-fusion
该开源项目实现了基于误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)的GPS与IMU数据融合算法,旨在提高定位精度。项目包含完整代码实现、配置说明和数据处理流程,涵盖依赖库安装、编译运行、轨迹显示及误差分析等方面。此外,项目还提供了接入其他数据格式的指导,增强了算法的应用灵活性。相比单独使用IMU积分方法,该融合算法在定位精度上表现出明显优势。
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