卡尔曼滤波——车定位（GPS与车运动方程）

VSLAM小科普

视觉里程计只计算相邻帧的运动，进行局部估计，这会不可避免的出现累积漂移，这是因为每次估计两个图像间的运动时都有一定的误差，经过相邻帧多次传递，前面的误差会逐渐累积，轨迹漂移（drift）的越来越厉害。

不管是轮式里程计、IMU、视觉里程计，都是通过积分来计算里程的，都会有累计误差。

里面提到扫地机器人用单目相机来修正轮子打滑时的定位，因为打滑的时候轮子也在转但是位置并没变，所以从这个角度来看，把IMU和轮式里程计结合还是有点作用的，IMU也是可以在轮子打滑的情况下起到补充作用的。不过目前来看，车也没打滑现象，感觉加上作用不大，等到车子出现打滑之类现象的时候再加就可以，比如做漂移之类的动作的时候。

GNSS / INS组合导航系统扩展卡尔曼滤波与因子图优化的比较（CS RO) EKF、粒子滤波、因子图优化都是可以通用的

卡尔曼滤波中的状态方程就是车的运动学方程，车的位置是由后轮轮速和车把转向角共同决定的，状态方程描述了车的位置随控制输入u的变化，这里的u就是实际的车速和转向角

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