紧耦合迭代扩展卡尔曼滤波器更多...

#include <rmvl/algorithm/kalman.hpp>

类 rm::IteratedExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim > 继承关系图:

rm::IteratedExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim > 的协作图:

Public 成员函数
	IteratedExtendedKalmanFilter (int max_iter=5, FloatTp eps=FloatTp(1e-3))
	构造新的 IteratedExtendedKalmanFilter 对象
auto	correct (const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 > &zk)
	迭代扩展卡尔曼滤波的校正部分
Public 成员函数继承自 rm::ExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
	ExtendedKalmanFilter ()
	构造新的 ExtendedKalmanFilter 对象
void	setJa (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim > &state_jac)
	设置状态方程雅可比矩阵 \(J_A\)
void	setJh (const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, StateDim > &observe_jac)
	设置观测方程雅可比矩阵 \(J_H\)
void	setFa (const std::function< cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 >(const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &)> &state_func)
	设置非线性的离散状态方程 \(\boldsymbol f_A(\boldsymbol x)\)
void	setFh (const std::function< cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 >(const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &)> &observe_func)
	设置非线性的离散观测方程 \(\boldsymbol f_H(\boldsymbol x)\)
void	setW (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim > &process_jac)
	设置过程噪声协方差雅可比矩阵 \(W\)
void	setV (const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, MeasureDim > &measure_jac)
	设置测量噪声协方差雅可比矩阵 \(V\)
auto	predict ()
	扩展卡尔曼滤波的预测部分，包括状态量的先验估计和误差协方差的先验估计
auto	correct (const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 > &zk)
	扩展卡尔曼滤波的校正部分，包含卡尔曼增益的计算、状态量的后验估计和误差协方差的后验估计
Public 成员函数继承自 rm::KalmanFilterStaticDatas< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
	KalmanFilterStaticDatas ()
	构造新的卡尔曼滤波静态数据
void	init (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &x0, FloatTp error)
	初始化状态以及对应的误差协方差矩阵（常数对角矩阵）
void	init (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &x0, const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &error)
	初始化状态以及对应的误差协方差矩阵（对角矩阵）
void	setR (const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, MeasureDim > &measure_err)
	设置测量噪声协方差矩阵 \(R\)
void	setQ (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim > &process_err)
	设置过程噪声协方差矩阵 \(Q\)
void	setP (const cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim > &state_err)
	设置误差协方差矩阵 \(P\)

额外继承的成员函数
Protected 类型继承自 rm::ExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
template<int OutputDim>
using	StateFunction = std::function<cv::Matx<FloatTp, OutputDim, 1>(const cv::Matx<FloatTp, StateDim, 1> &)>
静态 Protected 成员函数继承自 rm::ExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
template<int OutputDim>
static cv::Matx< FloatTp, OutputDim, StateDim >	calcJ (const StateFunction< OutputDim > &func, const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &x)
	根据非线性函数计算当前状态处的雅可比矩阵
Protected 属性继承自 rm::ExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	Ja
	状态方程雅可比矩阵 \(J_A\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	Jat
	状态方程雅可比矩阵的转置 \(J_A^T\)
cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, StateDim >	Jh
	观测方程雅可比矩阵 \(J_H\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, MeasureDim >	Jht
	观测方程雅可比矩阵的转置 \(J_H^T\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	W
	过程噪声协方差雅可比矩阵 \(W\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	Wt
	过程噪声协方差雅可比矩阵的转置 \(W^T\)
cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, MeasureDim >	V
	测量噪声协方差雅可比矩阵 \(V\)
cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, MeasureDim >	Vt
	测量噪声协方差雅可比矩阵的转置 \(V^T\)
std::function< cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 >(const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &)>	Fa
	非线性的离散状态方程
std::function< cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 >(const cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 > &)>	Fh
	非线性的离散观测方程
Protected 属性继承自 rm::KalmanFilterStaticDatas< FloatTp, StateDim, MeasureDim >
cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 >	x
	状态的后验估计 \(\hat{\boldsymbol x}\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, 1 >	x_
	状态的先验估计 \(\hat{\boldsymbol x}^-\)
cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 >	z
	观测向量 \(\boldsymbol z\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	Q
	过程噪声协方差矩阵 \(Q\)
cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, MeasureDim >	R
	测量噪声协方差矩阵 \(R\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	P
	后验误差协方差矩阵 \(P\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	P_
	先验误差协方差矩阵 \(P^-\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, StateDim >	I
	单位矩阵 \(I\)
cv::Matx< FloatTp, StateDim, MeasureDim >	K
	卡尔曼增益 \(K\)

详细描述

template<typename FloatTp, int StateDim, int MeasureDim>
class rm::IteratedExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >

紧耦合迭代扩展卡尔曼滤波器

模板参数

FloatTp	浮点数数据类型
StateDim
MeasureDim

注解: 提供了形如 rm::IEKF31f 、 rm::IEKF31d 之类的类型别名，以头文件定义为准

构造及析构函数说明

◆ IteratedExtendedKalmanFilter()

template<typename FloatTp, int StateDim, int MeasureDim>

rm::IteratedExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >::IteratedExtendedKalmanFilter	(	int	max_iter = 5,
		FloatTp	eps = FloatTp(1e-3) )

inline

构造新的 IteratedExtendedKalmanFilter 对象

成员函数说明

◆ correct()

template<typename FloatTp, int StateDim, int MeasureDim>

auto rm::IteratedExtendedKalmanFilter< FloatTp, StateDim, MeasureDim >::correct ( const cv::Matx< FloatTp, MeasureDim, 1 > & zk )

inline

迭代扩展卡尔曼滤波的校正部分

参数

[in] zk 观测量

返回: 后验状态估计

Public 成员函数

额外继承的成员函数

详细描述

构造及析构函数说明

◆ IteratedExtendedKalmanFilter()

成员函数说明

◆ correct()