Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter 学习笔记

1.卡尔曼滤波器的核心是追踪状态变量的均值和方差在一个动力系统里如何变化，以及计算关于测量值的条件期望和条件方差。在 IMU 的姿态估计中，姿态的均值和方差随时间的变化是由陀螺仪的误差模型所决定的。

2.姿态误差预测方程： $\dot{\delta \theta} = -R\delta \omega_b - R \omega _n$

3.卡尔曼滤波器的本质是用方差对预测值和测量值进行加权平均。xn的最优估计是预测值 xn|n−1 和测量值 yn 的加权平均，而权重是由方差 Pn|n−1 和 Rn 决定的。当 Pn|n−1 比较大时，表示预测值的准确度较低，因此测量值得到的权重比较大，而预测值得到的权重比较小。

4.卡尔曼滤波器：用方差对预测值和测量值进行加权平均。因为方差是衡量一个信号准确度的参数，所以当我们想要融合两个信号时（预测值和测量值），方差大的信号自然地要在融合后的信号中占据更小的一部分。

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