eskf-gps-imu-fusion

eskf-gps-imu-fusion

误差状态卡尔曼滤波器实现GPS与IMU数据融合

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。

ESKFIMUGPS融合卡尔曼滤波轨迹估计Github开源项目

误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)融合IMU与GPS数据

只使用IMU进行积分的结果使用ESKF融合IMU和GPS
<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/23a961d2-6957-4803-ae0a-7b77e46e717b.png" alt="0" style="zoom: 33%;" /><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/5a73de8a-afe2-4366-b15f-c27125ff744a.png" alt="0" style="zoom: 33%;" />
<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d2b2d087-aa51-4efd-adbb-2643a11d9f48.png" alt="0" style="zoom: 33%;" /><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/1149247e-9fb8-4363-b46c-c76651e649c6.png" alt="0" style="zoom: 33%;" />

实现方法请参考我的博客《【附源码+代码注释】误差状态卡尔曼滤波(error-state Kalman Filter)实现GPS+IMU融合,EKF ErrorStateKalmanFilter GPS+IMU》

1. 依赖库

Eigen

sudo apt-get install libeigen3-dev

Yaml

sudo apt-get install libyaml-cpp-dev

Glog

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

2. 编译

cd eskf-gps-imu-fusion mkdir build cd build cmake .. make

3. 运行

cd eskf-gps-imu-fusion ./build/gps_imu_fusion ./config/config.yaml ./data

4. 轨迹显示

执行完./gps_imu_fusion会生成轨迹文件

cd eskf-gps-imu-fusion/data python display_path.py

5. 误差分析

推荐使用工具: evo

cd eskf-gps-imu-fusion/data evo_traj tum fused.txt gt.txt gps_measurement.txt -p

6. 接入其他数据

如果需要接入其他数据,您需要将您的数据格式进行整理,以符合本算法的需求,参考data/raw_data文件夹中的数据格式,并且至少要在accel-0.csvgps-0.csvgps_time.csvgyro-0.csvtime.csv文件中填入你的IMU和GPS数据。

提示:

  • IMU的加速度和角速度需要使用前右下坐标系;
  • GPS的数据按照:纬度、经度、高度填入,并且单位分别为度和米;
  • 采集和生成自己的数据时,请尽量从静止和近水平面状态开始运动。

7. 待办事项

  • 增加初始化时重力对齐
  • 增加初始化时bias估计
  • ……

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