九天揽月带你玩转Ardupilot 的EKF2纸老虎(2)

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匿名网站用户   2020-12-21 10:40   96   0

摘要

本节将继续讲解ardupilot的EKF2代码，希望大家可以一起交流，有错的地方欢迎批评指正！！！

目录

1.EKF2的状态方程

（1）24维状态矢量
24维状态矢量
（2）24维状态方程
这里写图片描述
这里写图片描述

两个重要方程

这里写图片描述

1.我们首先找到程序中对应的状态方程

void NavEKF2_core::UpdateStrapdownEquationsNED()
{
    //update the quaternion states by rotating from the previous attitude through
    // the delta angle rotation quaternion and normalise
    // apply correction for earth's rotation rate
    // % * - and + operators have been overloaded
    //通过以前的姿态旋转更新四元数，并归一化应用于修正地球旋转速度矢量，后面运算符进行了重载
    stateStruct.quat.rotate(delAngCorrected - prevTnb * earthRateNED*imuDataDelayed.delAngDT); //得到四元数矩阵,考虑地球旋转
    stateStruct.quat.normalize(); //进行归一化处理

    // transform body delta velocities to delta velocities in the nav frame--速度矢量到导航坐标系
    // use the nav frame from previous time step as the delta velocities
    // have been rotated into that frame
    // * and + operators have been overloaded
    Vector3f delVelNav;  // delta velocity vector in earth axes
    delVelNav  = prevTnb.mul_transpose(delVelCorrected);
    delVelNav.z += GRAVITY_MSS*imuDataDelayed.delVelDT; //去掉重力影响

    //计算机体到导航余弦矩阵----------calculate the body to nav cosine matrix
    stateStruct.quat.inverse().rotation_matrix(prevTnb);

    //算速度变化率（用于发射探测和其他功能）----- calculate the rate of change of velocity (used for launch detect and other functions)
    velDotNED = delVelNav / imuDataDelayed.delVelDT;

    //进行低通滤波处理---------apply a first order lowpass filter
    velDotNEDfilt = velDotNED * 0.05f + velDotNEDfilt * 0.95f;

    // calculate a magnitude of the filtered nav acceleration (required for GPS
    // variance estimation)
    //计算滤波后的导航加速度的幅度（GPS方差估计会用到这个值）
    accNavMag = velDotNEDfilt.length();
    accNavMagHoriz = norm(velDotNEDfilt.x , velDotNEDfilt.y); //归一化处理

    // if we are not aiding, then limit the horizontal magnitude of acceleration
    // to prevent large manoeuvre transients disturbing the attitude
    //如果我们不辅助，那么限制加速度的水平大小。防止大机动瞬变干扰姿态
    if ((PV_AidingMode == AID_NONE) && (accNavMagHoriz > 5.0f))
    {
        float gain = 5.0f/accNavMagHoriz;
        delVelNav.x *= gain;
        delVelNav.y *= gain;
    }

    //保存速度用于梯形下次积分的位置计算---- save velocity for use in trapezoidal integration for position calcuation
    Vector3f lastVelocity = stateStruct.velocity;

    //计算速度----sum delta velocities to get velocity
    stateStruct.velocity += delVelNav;

    //计算位置信息------apply a trapezoidal integration to velocities to calculate position
    stateStruct.position += (stateStruct.velocity + lastVelocity) * (imuDataDelayed.delVelDT*0.5f);

    //测量到达到达上次复位后的偏置δ角和时间---- accumulate the bias delta angle and time since last reset by an OF measurement arrival
    delAngBodyOF += delAngCorrected;
    delTimeOF += imuDataDelayed.delAngDT;

    //限制状态变量，防止发散--------limit states to protect against divergence
    ConstrainStates();
}

怎么求解F
求解F

求解F

我们看下代码怎么求解的F？这里我们先看仿真代码
在这里看仿真的矩阵F
矩阵F的路径

//float F[24][24];
F[0][0] = 1;
F[0][1] = SF[9];
F[0][2] = SF[11];
F[0][3] = SF[10];
F[0][10] = SF[14];
F[0][11] = SF[15];
F[0][12] = SF[16];
F[1][0] = SF[8];
F[1][1] = 1;
F[1][2] = SF[7];
F[1][3] = SF[11];
F[1][10] = -q0/2;
F[1][11] = SF[16];
F[1][12] = -SF[15];
F[2][0] = SF[6];
F[2][1] = SF[10];
F[2][2] = 1;
F[2][3] = SF[8];
F[2][10] = -SF[16];
F[2][11] = -q0/2;
F[2][12] = SF[14];
F[3][0] = SF[7];
F[3][1] = SF[6];
F[3][2] = SF[9];
F[3][3] = 1;
F[3][10] = SF[15];
F[3][11] = -SF[14];
F[3][12] = -q0/2;
F[4][0] = SF[5];
F[4][1] = SF[3];
F[4][2] = SF[12] + SF[13] - 2*q2*SF[2];
F[4][3] = 2*q1*SF[0] - 2*q0*SF[1] - 2*q3*SF[2];
F[4][4] = 1;
F[4][13] = SF[17] + SF[18] - SF[19] - SF[20];
F[4][14] = 2*q0*q3 - 2*q1*q2;
F[4][15] = - 2*q0*q2 - 2*q1*q3;
F[5][0] = SF[4];
F[5][1] = 2*q2*SF[2] - SF[13] - SF[12];
F[5][2] = SF[3];
F[5][3] = SF[5];
F[5][5] = 1;
F[5][13] = - 2*q0*q3 - 2*q1*q2;
F[5][14] = SF[17] - SF[18] + SF[19] - SF[20];
F[5][15] = 2*q0*q1 - 2*q2*q3;
F[6][0] = SF[12] + SF[13] - 2*q2*SF[2];
F[6][1] = SF[4];
F[6][2] = 2*q3*SF[1] - 2*q2*SF[0] - 2*q0*SF[2];
F[6][3] = SF[3];
F[6][6] = 1;
F[6][13] = 2*q0*q2 - 2*q1*q3;
F[6][14] = - 2*q0*q1 - 2*q2*q3;
F[6][15] = SF[18] - SF[17] + SF[19] - SF[20];
F[7][4] = dt;
F[7][7] = 1;
F[8][5] = dt;
F[8][8] = 1;
F[9][6] = dt;
F[9][9] = 1;
F[10][10] = 1;
F[11][11] = 1;
F[12][12] = 1;
F[13][13] = 1;
F[14][14] = 1;
F[15][15] = 1;
F[16][16] = 1;
F[17][17] = 1;
F[18][18] = 1;
F[19][19] = 1;
F[20][20] = 1;
F[21][21] = 1;
F[22][22] = 1;
F[23][23] = 1;

看到这个F中包含SF,这是什么意思呢，经过仔细的研究，可以知道apm的EKF2进行了优化处理，
这里写图片描述
代码中用到的
这里写图片描述

float SF[21][1];
SF[0] = dvz - dvz_b;
SF[1] = dvy - dvy_b;
SF[2] = dvx - dvx_b;
SF[3] = 2*q1*SF[2] + 2*q2*SF[1] + 2*q3*SF[0];
SF[4] = 2*q0*SF[1] - 2*q1*SF[0] + 2*q3*SF[2];
SF[5] = 2*q0*SF[2] + 2*q2*SF[0] - 2*q3*SF[1];
SF[6] = day/2 - day_b/2;
SF[7] = daz/2 - daz_b/2;
SF[8] = dax/2 - dax_b/2;
SF[9] = dax_b/2 - dax/2;
SF[10] = daz_b/2 - daz/2;
SF[11] = day_b/2 - day/2;
SF[12] = 2*q1*SF[1];
SF[13] = 2*q0*SF[0];
SF[14] = q1/2;
SF[15] = q2/2;
SF[16] = q3/2;
SF[17] = sq(q3);
SF[18] = sq(q2);
SF[19] = sq(q1);
SF[20] = sq(q0);

apm代码中的SF(void NavEKF2_core::CovariancePrediction())
apm代码中的SF
到这里F已经获取到，具体代码，将在第三讲推导，下面就是求取G
这里写图片描述
求解G
这里写图片描述
这里写图片描述

float G[24][6];
G[0][0] = -q1/2;
G[0][1] = -q2/2;
G[0][2] = -q3/2;
G[1][0] = SG[0];
G[1][1] = -q3/2;
G[1][2] = q2/2;
G[2][0] = q3/2;
G[2][1] = SG[0];
G[2][2] = -q1/2;
G[3][0] = -q2/2;
G[3][1] = q1/2;
G[3][2] = SG[0];
G[4][3] = SG[3] - SG[2] - SG[1] + SG[4];
G[4][4] = SG[7] - 2*q0*q3;
G[4][5] = SG[6] + 2*q0*q2;
G[5][3] = SG[7] + 2*q0*q3;
G[5][4] = SG[2] - SG[1] - SG[3] + SG[4];
G[5][5] = SG[5] - 2*q0*q1;
G[6][3] = SG[6] - 2*q0*q2;
G[6][4] = SG[5] + 2*q0*q1;
G[6][5] = SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4];

代码中包含SG,也是优化了

float SG[8][1];
SG[0] = q0/2;
SG[1] = sq(q3);
SG[2] = sq(q2);
SG[3] = sq(q1);
SG[4] = sq(q0);
SG[5] = 2*q2*q3;
SG[6] = 2*q1*q3;
SG[7] = 2*q1*q2;

apm代码中
这里写图片描述

2.新的状态更新方程

新的状态方程

3.求解协方差矩阵P

公式：PP = F*P*transpose(F) + Q;

SPP[0] = SF[17]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) + SF[18]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
    SPP[1] = SF[18]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) + SF[16]*(SF[24] - 2*q0*q3);
    SPP[2] = 2*q3*SF[8] + 2*q1*SF[11] - 2*q0*SF[14] - 2*q2*SF[13];
    SPP[3] = 2*q1*SF[7] + 2*q2*SF[6] - 2*q0*SF[12] - 2*q3*SF[10];
    SPP[4] = 2*q0*SF[6] - 2*q3*SF[7] - 2*q1*SF[10] + 2*q2*SF[12];
    SPP[5] = 2*q0*SF[8] + 2*q2*SF[11] + 2*q1*SF[13] + 2*q3*SF[14];
    SPP[6] = 2*q0*SF[7] + 2*q3*SF[6] + 2*q2*SF[10] + 2*q1*SF[12];
    SPP[7] = SF[18]*SF[20] - SF[16]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3);
    SPP[8] = 2*q1*SF[3] - 2*q2*SF[4] - 2*q3*SF[5] + 2*q0*SF[9];
    SPP[9] = 2*q0*SF[5] - 2*q1*SF[4] - 2*q2*SF[3] + 2*q3*SF[9];
    SPP[10] = SF[17]*SF[20] + SF[16]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
    SPP[11] = SF[17]*SF[21] - SF[18]*(SF[24] + 2*q0*q3);
    SPP[12] = SF[17]*SF[22] - SF[16]*(SF[24] + 2*q0*q3);
    SPP[13] = 2*q0*SF[4] + 2*q1*SF[5] + 2*q3*SF[3] + 2*q2*SF[9];
    SPP[14] = 2*q2*SF[8] - 2*q0*SF[11] - 2*q1*SF[14] + 2*q3*SF[13];
    SPP[15] = SF[18]*SF[23] + SF[17]*(SF[24] - 2*q0*q3);
    SPP[16] = daz*SF[19] + daz*sq(q0) + daz*sq(q1) + daz*sq(q3);
    SPP[17] = day*SF[19] + day*sq(q0) + day*sq(q1) + day*sq(q3);
    SPP[18] = dax*SF[19] + dax*sq(q0) + dax*sq(q1) + dax*sq(q3);
    SPP[19] = SF[16]*SF[23] - SF[17]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3);
    SPP[20] = SF[16]*SF[21] - SF[18]*SF[22];
    SPP[21] = 2*q0*q2 + 2*q1*q3;
    SPP[22] = SF[15];

    if (inhibitMagStates) {
        zeroRows(P,16,21);
        zeroCols(P,16,21);
    } else if (inhibitWindStates) {
        zeroRows(P,22,23);
        zeroCols(P,22,23);
    }

    nextP[0][0] = daxNoise*SQ[3] + SPP[5]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18] + P[2][0]*(2*q1*SF[3] - 2*q2*SF[4] - 2*q3*SF[5] + 2*q0*SF[9])) - SPP[4]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18] + P[2][1]*(2*q1*SF[3] - 2*q2*SF[4] - 2*q3*SF[5] + 2*q0*SF[9])) + SPP[8]*(P[0][2]*SPP[5] + P[2][2]*SPP[8] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18] - P[1][2]*(2*q0*SF[6] - 2*q3*SF[7] - 2*q1*SF[10] + 2*q2*SF[12])) + SPP[22]*(P[0][9]*SPP[5] - P[1][9]*SPP[4] + P[9][9]*SPP[22] + P[12][9]*SPP[18] + P[2][9]*(2*q1*SF[3] - 2*q2*SF[4] - 2*q3*SF[5] + 2*q0*SF[9])) + SPP[18]*(P[0][12]*SPP[5] - P[1][12]*SPP[4] + P[9][12]*SPP[22] + P[12][12]*SPP[18] + P[2][12]*(2*q1*SF[3] - 2*q2*SF[4] - 2*q3*SF[5] + 2*q0*SF[9]));
    nextP[0][1] = SPP[6]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[8] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) - SPP[2]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[8] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][10]*SPP[5] - P[1][10]*SPP[4] + P[2][10]*SPP[8] + P[9][10]*SPP[22] + P[12][10]*SPP[18]) + SPP[17]*(P[0][13]*SPP[5] - P[1][13]*SPP[4] + P[2][13]*SPP[8] + P[9][13]*SPP[22] + P[12][13]*SPP[18]) - (2*q0*SF[5] - 2*q1*SF[4] - 2*q2*SF[3] + 2*q3*SF[9])*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[8] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]);
    nextP[1][1] = dayNoise*SQ[3] - SPP[2]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[9] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) + SPP[6]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[9] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) - SPP[9]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[9] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) + SPP[22]*(P[1][10]*SPP[6] - P[0][10]*SPP[2] - P[2][10]*SPP[9] + P[10][10]*SPP[22] + P[13][10]*SPP[17]) + SPP[17]*(P[1][13]*SPP[6] - P[0][13]*SPP[2] - P[2][13]*SPP[9] + P[10][13]*SPP[22] + P[13][13]*SPP[17]);
    nextP[0][2] = SPP[13]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[8] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) - SPP[3]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[8] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][11]*SPP[5] - P[1][11]*SPP[4] + P[2][11]*SPP[8] + P[9][11]*SPP[22] + P[12][11]*SPP[18]) + SPP[16]*(P[0][14]*SPP[5] - P[1][14]*SPP[4] + P[2][14]*SPP[8] + P[9][14]*SPP[22] + P[12][14]*SPP[18]) + (2*q2*SF[8] - 2*q0*SF[11] - 2*q1*SF[14] + 2*q3*SF[13])*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[8] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]);
    nextP[1][2] = SPP[13]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[9] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) - SPP[3]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[9] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) + SPP[22]*(P[1][11]*SPP[6] - P[0][11]*SPP[2] - P[2][11]*SPP[9] + P[10][11]*SPP[22] + P[13][11]*SPP[17]) + SPP[16]*(P[1][14]*SPP[6] - P[0][14]*SPP[2] - P[2][14]*SPP[9] + P[10][14]*SPP[22] + P[13][14]*SPP[17]) + (2*q2*SF[8] - 2*q0*SF[11] - 2*q1*SF[14] + 2*q3*SF[13])*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[9] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]);
    nextP[2][2] = dazNoise*SQ[3] - SPP[3]*(P[0][1]*SPP[14] - P[1][1]*SPP[3] + P[2][1]*SPP[13] + P[11][1]*SPP[22] + P[14][1]*SPP[16]) + SPP[14]*(P[0][0]*SPP[14] - P[1][0]*SPP[3] + P[2][0]*SPP[13] + P[11][0]*SPP[22] + P[14][0]*SPP[16]) + SPP[13]*(P[0][2]*SPP[14] - P[1][2]*SPP[3] + P[2][2]*SPP[13] + P[11][2]*SPP[22] + P[14][2]*SPP[16]) + SPP[22]*(P[0][11]*SPP[14] - P[1][11]*SPP[3] + P[2][11]*SPP[13] + P[11][11]*SPP[22] + P[14][11]*SPP[16]) + SPP[16]*(P[0][14]*SPP[14] - P[1][14]*SPP[3] + P[2][14]*SPP[13] + P[11][14]*SPP[22] + P[14][14]*SPP[16]);
    nextP[0][3] = P[0][3]*SPP[5] - P[1][3]*SPP[4] + P[2][3]*SPP[8] + P[9][3]*SPP[22] + P[12][3]*SPP[18] + SPP[1]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[8] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) + SPP[15]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[8] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) - SPP[21]*(P[0][15]*SPP[5] - P[1][15]*SPP[4] + P[2][15]*SPP[8] + P[9][15]*SPP[22] + P[12][15]*SPP[18]) + (SF[16]*SF[23] - SF[17]*SPP[21])*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[8] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]);
    nextP[1][3] = P[1][3]*SPP[6] - P[0][3]*SPP[2] - P[2][3]*SPP[9] + P[10][3]*SPP[22] + P[13][3]*SPP[17] + SPP[1]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[9] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) + SPP[15]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[9] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) - SPP[21]*(P[1][15]*SPP[6] - P[0][15]*SPP[2] - P[2][15]*SPP[9] + P[10][15]*SPP[22] + P[13][15]*SPP[17]) + (SF[16]*SF[23] - SF[17]*SPP[21])*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[9] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]);
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        nextP[10][20] = P[10][20];
        nextP[11][20] = P[11][20];
        nextP[12][20] = P[12][20];
        nextP[13][20] = P[13][20];
        nextP[14][20] = P[14][20];
        nextP[15][20] = P[15][20];
        nextP[16][20] = P[16][20];
        nextP[17][20] = P[17][20];
        nextP[18][20] = P[18][20];
        nextP[19][20] = P[19][20];
        nextP[20][20] = P[20][20];
        nextP[0][21] = P[0][21]*SPP[5] - P[1][21]*SPP[4] + P[2][21]*SPP[8] + P[9][21]*SPP[22] + P[12][21]*SPP[18];
        nextP[1][21] = P[1][21]*SPP[6] - P[0][21]*SPP[2] - P[2][21]*SPP[9] + P[10][21]*SPP[22] + P[13][21]*SPP[17];
        nextP[2][21] = P[0][21]*SPP[14] - P[1][21]*SPP[3] + P[2][21]*SPP[13] + P[11][21]*SPP[22] + P[14][21]*SPP[16];
        nextP[3][21] = P[3][21] + P[0][21]*SPP[1] + P[1][21]*SPP[19] + P[2][21]*SPP[15] - P[15][21]*SPP[21];
        nextP[4][21] = P[4][21] + P[15][21]*SF[22] + P[0][21]*SPP[20] + P[1][21]*SPP[12] + P[2][21]*SPP[11];
        nextP[5][21] = P[5][21] + P[15][21]*SF[20] - P[0][21]*SPP[7] + P[1][21]*SPP[10] + P[2][21]*SPP[0];
        nextP[6][21] = P[6][21] + P[3][21]*dt;
        nextP[7][21] = P[7][21] + P[4][21]*dt;
        nextP[8][21] = P[8][21] + P[5][21]*dt;
        nextP[9][21] = P[9][21];
        nextP[10][21] = P[10][21];
        nextP[11][21] = P[11][21];
        nextP[12][21] = P[12][21];
        nextP[13][21] = P[13][21];
        nextP[14][21] = P[14][21];
        nextP[15][21] = P[15][21];
        nextP[16][21] = P[16][21];
        nextP[17][21] = P[17][21];
        nextP[18][21] = P[18][21];
        nextP[19][21] = P[19][21];
        nextP[20][21] = P[20][21];
        nextP[21][21] = P[21][21];

        if (stateIndexLim > 21) {
            nextP[0][22] = P[0][22]*SPP[5] - P[1][22]*SPP[4] + P[2][22]*SPP[8] + P[9][22]*SPP[22] + P[12][22]*SPP[18];
            nextP[1][22] = P[1][22]*SPP[6] - P[0][22]*SPP[2] - P[2][22]*SPP[9] + P[10][22]*SPP[22] + P[13][22]*SPP[17];
            nextP[2][22] = P[0][22]*SPP[14] - P[1][22]*SPP[3] + P[2][22]*SPP[13] + P[11][22]*SPP[22] + P[14][22]*SPP[16];
            nextP[3][22] = P[3][22] + P[0][22]*SPP[1] + P[1][22]*SPP[19] + P[2][22]*SPP[15] - P[15][22]*SPP[21];
            nextP[4][22] = P[4][22] + P[15][22]*SF[22] + P[0][22]*SPP[20] + P[1][22]*SPP[12] + P[2][22]*SPP[11];
            nextP[5][22] = P[5][22] + P[15][22]*SF[20] - P[0][22]*SPP[7] + P[1][22]*SPP[10] + P[2][22]*SPP[0];
            nextP[6][22] = P[6][22] + P[3][22]*dt;
            nextP[7][22] = P[7][22] + P[4][22]*dt;
            nextP[8][22] = P[8][22] + P[5][22]*dt;
            nextP[9][22] = P[9][22];
            nextP[10][22] = P[10][22];
            nextP[11][22] = P[11][22];
            nextP[12][22] = P[12][22];
            nextP[13][22] = P[13][22];
            nextP[14][22] = P[14][22];
            nextP[15][22] = P[15][22];
            nextP[16][22] = P[16][22];
            nextP[17][22] = P[17][22];
            nextP[18][22] = P[18][22];
            nextP[19][22] = P[19][22];
            nextP[20][22] = P[20][22];
            nextP[21][22] = P[21][22];
            nextP[22][22] = P[22][22];
            nextP[0][23] = P[0][23]*SPP[5] - P[1][23]*SPP[4] + P[2][23]*SPP[8] + P[9][23]*SPP[22] + P[12][23]*SPP[18];
            nextP[1][23] = P[1][23]*SPP[6] - P[0][23]*SPP[2] - P[2][23]*SPP[9] + P[10][23]*SPP[22] + P[13][23]*SPP[17];
            nextP[2][23] = P[0][23]*SPP[14] - P[1][23]*SPP[3] + P[2][23]*SPP[13] + P[11][23]*SPP[22] + P[14][23]*SPP[16];
            nextP[3][23] = P[3][23] + P[0][23]*SPP[1] + P[1][23]*SPP[19] + P[2][23]*SPP[15] - P[15][23]*SPP[21];
            nextP[4][23] = P[4][23] + P[15][23]*SF[22] + P[0][23]*SPP[20] + P[1][23]*SPP[12] + P[2][23]*SPP[11];
            nextP[5][23] = P[5][23] + P[15][23]*SF[20] - P[0][23]*SPP[7] + P[1][23]*SPP[10] + P[2][23]*SPP[0];
            nextP[6][23] = P[6][23] + P[3][23]*dt;
            nextP[7][23] = P[7][23] + P[4][23]*dt;
            nextP[8][23] = P[8][23] + P[5][23]*dt;
            nextP[9][23] = P[9][23];
            nextP[10][23] = P[10][23];
            nextP[11][23] = P[11][23];
            nextP[12][23] = P[12][23];
            nextP[13][23] = P[13][23];
            nextP[14][23] = P[14][23];
            nextP[15][23] = P[15][23];
            nextP[16][23] = P[16][23];
            nextP[17][23] = P[17][23];
            nextP[18][23] = P[18][23];
            nextP[19][23] = P[19][23];
            nextP[20][23] = P[20][23];
            nextP[21][23] = P[21][23];
            nextP[22][23] = P[22][23];
            nextP[23][23] = P[23][23];
        }
    }

    // Copy upper diagonal to lower diagonal taking advantage of symmetry
    for (uint8_t colIndex=0; colIndex<=stateIndexLim; colIndex++)
    {
        for (uint8_t rowIndex=0; rowIndex<colIndex; rowIndex++)
        {
            nextP[colIndex][rowIndex] = nextP[rowIndex][colIndex];
        }
    }

    // add the general state process noise variances
    for (uint8_t i=0; i<=stateIndexLim; i++)
    {
        nextP[i][i] = nextP[i][i] + processNoise[i];
    }

    // if the total position variance exceeds 1e4 (100m), then stop covariance
    // growth by setting the predicted to the previous values
    // This prevent an ill conditioned matrix from occurring for long periods
    // without GPS
    if ((P[6][6] + P[7][7]) > 1e4f)
    {
        for (uint8_t i=6; i<=7; i++)
        {
            for (uint8_t j=0; j<=stateIndexLim; j++)
            {
                nextP[i][j] = P[i][j];
                nextP[j][i] = P[j][i];
            }
        }
    }

    // copy covariances to output
    CopyCovariances();

    // constrain diagonals to prevent ill-conditioning
    ConstrainVariances();

    hal.util->perf_end(_perf_CovariancePrediction);

4.观测方程，求解H,得到观测方程，计算KG,得到估计值，更新P

%% derive equations for fusion of true airspeed measurements
load('StatePrediction.mat');
VtasPred = sqrt((vn-vwn)^2 + (ve-vwe)^2 + vd^2); % predicted measurement
H_TAS = jacobian(VtasPred,stateVector); % measurement Jacobian
H_TAS = subs(H_TAS, {'rotErrX', 'rotErrY', 'rotErrZ'}, {0,0,0});
[H_TAS,SH_TAS]=OptimiseAlgebra(H_TAS,'SH_TAS'); % optimise processing
K_TAS = (P*transpose(H_TAS))/(H_TAS*P*transpose(H_TAS) + R_TAS);
[K_TAS,SK_TAS]=OptimiseAlgebra(K_TAS,'SK_TAS'); % Kalman gain vector

% save equations and reset workspace
save('Airspeed.mat','SH_TAS','H_TAS','SK_TAS','K_TAS');
clear all;
reset(symengine);

%% derive equations for fusion of angle of sideslip measurements
load('StatePrediction.mat');

% calculate wind relative velocities in nav frame and rotate into body frame
Vbw = Tbn'*[(vn-vwn);(ve-vwe);vd];
% calculate predicted angle of sideslip using small angle assumption
BetaPred = Vbw(2)/Vbw(1);
H_BETA = jacobian(BetaPred,stateVector); % measurement Jacobian
H_BETA = subs(H_BETA, {'rotErrX', 'rotErrY', 'rotErrZ'}, {0,0,0});
[H_BETA,SH_BETA]=OptimiseAlgebra(H_BETA,'SH_BETA'); % optimise processing
K_BETA = (P*transpose(H_BETA))/(H_BETA*P*transpose(H_BETA) + R_BETA);[K_BETA,SK_BETA]=OptimiseAlgebra(K_BETA,'SK_BETA'); % Kalman gain vector

% save equations and reset workspace
save('Sideslip.mat','SH_BETA','H_BETA','SK_BETA','K_BETA');
clear all;
reset(symengine);

%% derive equations for fusion of magnetic field measurement
load('StatePrediction.mat');

magMeas = transpose(Tbn)*[magN;magE;magD] + [magX;magY;magZ]; % predicted measurement
H_MAG = jacobian(magMeas,stateVector); % measurement Jacobian
H_MAG = subs(H_MAG, {'rotErrX', 'rotErrY', 'rotErrZ'}, {0,0,0});
[H_MAG,SH_MAG]=OptimiseAlgebra(H_MAG,'SH_MAG');

K_MX = (P*transpose(H_MAG(1,:)))/(H_MAG(1,:)*P*transpose(H_MAG(1,:)) + R_MAG); % Kalman gain vector
[K_MX,SK_MX]=OptimiseAlgebra(K_MX,'SK_MX');
K_MY = (P*transpose(H_MAG(2,:)))/(H_MAG(2,:)*P*transpose(H_MAG(2,:)) + R_MAG); % Kalman gain vector
[K_MY,SK_MY]=OptimiseAlgebra(K_MY,'SK_MY');
K_MZ = (P*transpose(H_MAG(3,:)))/(H_MAG(3,:)*P*transpose(H_MAG(3,:)) + R_MAG); % Kalman gain vector
[K_MZ,SK_MZ]=OptimiseAlgebra(K_MZ,'SK_MZ');

这部分太多还没看。。。。。

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