↓丁寧な説明
↓Unityでの仮想DepthCameraでの位置取得とIMUでの速度取得のDataFusionサンプル
カルマンフィルタのアルゴリズム ここまでをまとめると，
- システムの特性はAdAd，BdBd，CdCdに
- ノイズの特性はQQ，RRに
集約されたことが分かります．カルマンフィルタは，これらの情報をまとめて最も最適な推定値を計算します．例えば，異常にQQが大きい場合は，システムモデルAdAd，BdBdは全く信頼できない値となるので，観測された値ykykを信じます．一方でRRが大きい場合は，観測した値ykykは信頼できないので，これまでに推定した結果xkxkからAdAd，BdBdを使ってxk+1xk+1を計算し，その値を真の値だと考えるのです．
カルマンフィルタの練習。左は加速度センサのみ、右はジャイロセンサのみ、真ん中が両方使ってカルマンフィルタ。
— まるた (@marurur) 2020年12月15日
M5Stackは背面がレゴなのでこういうのをお手軽に作れていいですね。 pic.twitter.com/NgiIz522jT
その他
Simple Kalman filtering in Unity. · GitHub
