事後の姿勢を判断するために、コンパスとジャイロからのデータを組み合わせる方法を探しています。3D コンパスとジャイロの読み取り値が定期的に記録された完全なデータ セットを使用して作業しますが、後処理で姿勢の推定値を回復したいと考えています。
十分に文書化されているため、単純にカルマン フィルターを使用することを検討しましたが、完全なデータ セットがわかっている場合により適したものを使用したいと考えています。解決策は「単純に」最小二乗問題であると感じていますが、ここの誰かがこの問題 (またはそのような問題) を扱った論文の方向性を教えてくれることを願っています。
この時点では、このフィルタが何と呼ばれるかさえわからないため、有用な検索用語を見つけるのに苦労しています。どんな助けでも大歓迎です。
本当にありがとう！
カルマン フィルターを詳細に理解している場合は、完全なデータ セットで動作する、いわゆるカルマン スムーザーを実装することもできます。
ただし、1 つだけ警告しておきます。プログラマー向けのカルマン フィルターなどはありません。カルマン フィルターはわかりにくいです。それを理解していないと、正しく実装して使用することができません。
私の実装は、ほとんどあなたが探しているものです。加速度計とジャイロスコープは使用しましたが、コンパスは使用しませんでした。これはこの原稿に基づいています。最初に読んでください。現時点で最も詳細な説明は、センサー フュージョンに関するプレゼンテーションのスライド 29 ～ 32です。これはオープン ソース プロジェクトであり、今後数週間以内にソルバーの更新バージョンをリリースする予定です。