姿態解算(二)，姿態更新

根據1階Runge-Kutta可以得到四元數的更新方程為：

\dot{q} = 0.5 q \cdot Ω_{n b}^{b}

其中

Ω_{n b}^{b} = [0, ω_{x}^{b}, ω_{y}^{b}, ω_{z}^{b}]

,表示在b系測的的b系相對於n系的角速度。
利用四元數乘法的矩陣形式，可以得到：

\dot{q} = [\begin{matrix} \dot{w} \\ \dot{x} \\ \dot{y} \\ \dot{z} \end{matrix}] = 0.5 [\begin{matrix} w & - x & - y & - z \\ x & w & - z & y \\ y & z & w & - x \\ z & - y & x & w \end{matrix}] [\begin{matrix} 0 \\ ω_{x}^{b} \\ ω_{y}^{b} \\ ω_{z}^{b} \end{matrix}]

即：

\begin{matrix} (49) & \begin{aligned} \dot{w} = - 0.5 (x ω_{x}^{b} + y ω_{y}^{b} + z ω_{z}^{b}) \\ \dot{x} = 0.5 (w ω_{x}^{b} - z ω_{y}^{b} + y ω_{z}^{b}) \\ \dot{y} = 0.5 (z ω_{x}^{b} + w ω_{y}^{b} - x ω_{z}^{b}) \\ \dot{z} = - 0.5 (y ω_{x}^{b} - x ω_{y}^{b} - w ω_{z}^{b}) \end{aligned} \end{matrix}

所以為了更新姿態，就要先計算出 $ω^{b} = [ω_{x}^{b}, ω_{y}^{b}, ω_{z}^{b}]$

姿態解算(二)，姿態更新

根據1階Runge-Kutta可以得到四元數的更新方程為： q˙=0.5q⋅Ωbnbq˙=0.5q⋅Ωnbb 其中Ωbnb=[0,ωbx,ωby,ωbz]Ωnbb=[0,ωxb,ωyb,ωzb]

四元數及姿態解算 Mahony算法

ast ogg 基本 ping isa cat sts scrip sqrt AHRS(attitude and heading reference system)稱為航姿參考系統。首先，我們明確一下四元數的知識。四元數（quaternion）是由我們的威廉·哈密頓

【計算機視覺】opencv靶標相機姿態解算2 根據四個特徵點估計相機姿態及實時位姿估計與三維重建相機姿態

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149 1 基本原理之如何解PNP問題轉載基本原理之如何解PNP問題 http://www.cnblogs.com/singlex/p/pose_estimati

關於姿態解算與融合的程式碼註釋篇（三）

加速度計和陀螺儀都能計算出姿態，但為何要對它們融合呢，是因為加速度計對振動之類的擾動很敏感，但長期資料計算出的姿態可信，而陀螺儀雖然對振動這些不敏感，但長期使用陀螺儀會出現漂移，因此我們要進行互補，短期相信陀螺，長期相信加計。不過，其實加計無法對航向角進行

MPU6050介紹及姿態解算

1、介紹：MPU6050 是 InvenSense 公司推出的全球首款整合性 6 軸運動處理元件，相較於多元件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時之軸間差的問題，減少了安裝空間。（1）繞X軸旋轉角度為roll，繞Y軸旋轉角度為pitch，繞Z軸旋轉角度為yaw。（

四軸飛行器1.4 姿態解算和Matlab實時姿態顯示

MPU6050資料讀取出來後，經過一個星期的努力，姿態解算和在matlab上的實時顯示姿態終於完成了。 1：完成matlab的串列埠，並且實時通過波形顯示資料 2：新增RTT檢視CPU使用率的擴充套件功能，MPU6050讀取資料的優化 3：四元素表示的座標變

基於四元數的簡單互補濾波姿態解算

序言鑑於現在飛控的熱度不減當年，越來越多“年輕人”加入飛控制作學習的階段，也有許多新手上來就氣勢洶洶的進行姿態解算，往往使用的就是較為常用的Mahony的互補濾波姿態解算，筆者在多年前也一樣，最開始接觸的就是這個演算法，但是當時懂得馬馬虎虎，直接把資料丟進去

姿態解算&&互補濾波

根深方能葉茂在等待的日子裡，刻苦讀書，謙卑做人，養得深根，日後才能枝葉茂盛。 --根爺終於說到了正題，姿態解算這一部分很重要，主要的基礎就是慣性導航和多感測器資料融合，很多公司都在招這方面的人才，如百度的無人駕駛在招感測器資料融合，網易的人機互動工

Pixhawk之姿態解算篇（4）_補充篇

一、開篇大家期待已久的第四篇來了，但是本篇可能比較水啊~~~見諒~~~ 首先，上一週沒有什麼收穫，雖然看了不少的論文，但是卻沒有什麼質的飛越~~~~ 看的論文都是關於姿態解算的，用的演算法大部分也都是基於mahony演算法的

姿態解算知識（三）-陀螺儀加速度計6軸資料融合

這麼久的慣導總算是沒白看，加上一篇部落格的指點，這兩天把Mahony的九軸資料融合演算法看懂了。可惜第二版硬體還沒到，磁力計用不了，沒法驗證效果~今天先總結下陀螺儀和加速度計的六軸資料融合。原創文章，轉載請說明出處：sheng-blog.cn 原文

四旋翼姿態解算——互補濾波演算法及理論推導

上次我們討論了姿態解算基礎理論以及幾個比較重要的公式的一些推導，如果有不熟悉的請點選這裡開啟連結。這次來介紹一些實際的姿態解算演算法吧！一般在程式中，姿態解算的方式有兩種：一種是尤拉角法，一種是四元數法。這裡不介紹尤拉角法，只介紹四元數法，如有興趣可以去

Pixhawk-姿態解算-互補濾波

根深方能葉茂在等待的日子裡，刻苦讀書，謙卑做人，養得深根，日後才能枝葉茂盛。 --Better(根爺) 終於說到了正題，姿態解算這一部分很重要，主要的基礎就是慣性導航和多感測器資料融合，很多公司都在招這方面的人才，如百度的無人駕駛在招感測器資料融合，網

Pixhawk之姿態解算篇（2）_mahony演算法分析

一、開篇還是沒能進入到原始碼部分研究，對姿態解算過程太過於模糊，所以主要開始研究一下關於姿態解算的過程和實現，本篇博文主要是以mahony的演算法為基礎理解姿態解算的過程，主要參考的論文就是William Premerlani and Paul Bizard的關於DC

基於四元數的姿態解算演算法圖解

下面的兩個地址是我存放在百度雲網盤的附件，分別是基於四元數的互補濾波法的圖解和梯度下降法的圖解。筆者採用MindManager思維導圖軟體對上述兩種演算法進行詳細的解釋，非常形象。希望這種方式能夠讓大家快速、準確的理解這兩種演算法的流程。互補濾波法：

【計算機視覺】opencv姿態解算6 理論演算法調研 PNP問題 5種演算法

3D姿態估計-POSIT演算法 POSIT演算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations，比例正交投影迭代變換演算法：用於估計物體的3D姿態（相對於鏡頭的平移和旋轉量）。演算法正常工作的前提是物體在Z軸方向的“厚度”遠小於其在Z軸方向的

四軸飛行器姿態解算預備知識

其實我覺得要說四軸的姿態，我們必須說幾樣東西。（1）座標系（2）方向餘弦矩陣（3）尤拉角（4）四元數對上面這四樣東西有了初步的理解，就可以開始看IMU的飛控解算程式了。其實我剛剛接觸四軸的時候我沒明白為什麼四軸裡面一會來個地理座標系，一會

點乘和差乘的區別（姿態解算中的數學運算基礎）

點乘（Dot Product）：結果是個數。從代數角度看，先對兩個數字序列中的每組對應元素求積，再對所有積求和，結果即為點積。從幾何角度看，點積則是兩個向量的長度與它們夾角餘弦的積。這兩種定義在笛卡爾座

四旋翼姿態解算——基礎理論及推導

對於每個像我一樣入坑四軸飛行器不久的新手來說，最初接觸也頗為頭疼的東西之一就是四軸的姿態解算。由於涉及較多的數學知識，很多人也是覺得十分頭疼。所以，我在這裡分享一些我學習過程中的筆記和經驗，以便大家學習。兩個座標系：首先，在一個姿態航向參考系統（簡稱

【計算機視覺】opencv靶標相機姿態解算3 根據兩幅影象的位姿估計結果求某點的世界座標（三維重建）

關鍵詞：相機位姿估計，單目尺寸測量，環境探知用途：基於相機的環境測量，SLAM，單目尺寸測量文章型別：原理說明、Demo展示 @Author：VShawn @Date:2016-11-28 @Lab: [email protected] 前言早就寫好了....不過doc放在膝

mpu6050姿態解算與卡爾曼濾波（1）數學

定義地理座標系n系：x軸指向東，y軸指向北，z軸指向天。在mpu6050晶片上定義載體座標系b系。那麼b系的姿態就是指n系與b系相對的旋轉關係，即如何由n系旋轉到b系。描述這種旋轉關係通常使用尤拉角(ψ,θ,γ)T，姿態矩陣T(3x3)，四元數Q=(q0，q

姿態解算(二)，姿態更新

相關推薦