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【2h】

Observability Analysis of a Matrix Kalman Filter-Based Navigation System Using Visual/Inertial/Magnetic Sensors

机译：基于视觉/惯性/磁传感器的基于矩阵卡尔曼滤波器的导航系统的可观察性分析

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A matrix Kalman filter (MKF) has been implemented for an integrated navigation system using visual/inertial/magnetic sensors. The MKF rearranges the original nonlinear process model in a pseudo-linear process model. We employ the observability rank criterion based on Lie derivatives to verify the conditions under which the nonlinear system is observable. It has been proved that such observability conditions are: (a) at least one degree of rotational freedom is excited, and (b) at least two linearly independent horizontal lines and one vertical line are observed. Experimental results have validated the correctness of these observability conditions.
机译：对于使用视觉/惯性/磁传感器的集成导航系统，已经实现了矩阵卡尔曼滤波器（MKF）。 MKF在伪线性过程模型中重新排列了原始的非线性过程模型。我们采用基于李导数的可观察性等级准则来验证非线性系统是可观察的条件。已经证明，这种可观察性条件是：（a）激发至少一个旋转自由度，并且（b）观察到至少两条线性独立的水平线和一条垂直线。实验结果验证了这些可观察性条件的正确性。

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