无人机的 3D 位置预测答案

【问题标题】：3D position prediction of a drone无人机的 3D 位置预测
【发布时间】：2018-06-22 18:24:40
【问题描述】：

我有来自跟踪器的无人机位置数据，以及基于看起来相当不错的卡尔曼滤波器变体数据的速度和加速度估计值。

我希望在未来几秒钟内预测（/给出合理的猜测）无人机的位置，我不确定最好的策略是否是继续估计 jerk、snap、crackle 和 pop 并将它们包含在计算，或者我是否缺少更好的方法。

任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您估计了速度和位置，则将其传递给您的卡尔曼滤波器。然后将卡尔曼滤波器的输出传回给它，并以这种方式一次又一次地循环。走着瞧吧。我使用这种方法进行 2D 预测，并且随着数据集数量的增加，我的预测路径得到改善。此外，您可能需要调整控制矩阵。

【讨论】：

谢谢，我正在调查。 “调整控制矩阵”具体是什么意思？
实际上我在自己拍摄的一些视频上尝试了我的实现。这些视频中的每一个都需要控制矩阵中的不同值。这些不同的值是通过hit and trial方法获得的。理论上，我研究了控制矩阵通常是x和y方向加速度的列矩阵。对于 2D 运动，这些加速度是恒定的（ax = 0 和 ay = 9.81），但对我来说 ax = 0 和 ay = 350 在一个视频中有效，而在另一个视频中 ay = 2500。我不知道为什么有人要像那样调整值。