Bonjour,

Je cherche à mettre en oeuvre un filtre de kalman sur un jeu de données issues de capteur d'accéléromètres, de vitesse et de position GPS.

J'ai quelques exemple que j'ai trouvé sur internet mais je voudrais savoir ou intégré les données capteurs dans les calculs.

J'ai ma représentation d'état X = [x y z vx vy vz]. Dans un filtre de kalman, il y a deux parties, la prédiction et la mise la jour.

J'ai trouvé certains modèles ou les accélérometres sont intégrés dans le modèle de prédiction : X_k+1 = A*X_k +B*U_k ou U_k = [ax ay az].

Et d'autre modèle ou on a V fait partie de U_k.

Je ne sais pas quel est la meilleur solution?

Ensuite considérant que ma matrice de covariance de bruit de mesure et de modèle sont un coefficient sigma*Identité_33 est -il vraiment utile de faire une matrice P et un gain de kalman de 6x6 dans mon cas? Peut-on pas faire une matrice P de 2x2 et K de 2x2 ?


D'avance merci.