卡尔曼滤波器和四元数对我来说是新的东西。
我有一个传感器，其引脚上的输出电压随其在x，y和/或z轴上的倾斜度而变化，即角度传感器。
我的问题：
是否可以应用卡尔曼滤波器来平滑结果并避免测量中出现任何噪声？
然后我将只有一个3D矢量。我可以使用四元数对这个三维矢量进行哪种操作来了解有关四元数的更多信息？
答案 0 :(得分：2)
您可以将卡尔曼滤波器应用于加速度计数据，但它是一种强大的技术，并且有很多方法可以做错。如果您的目标是了解过滤器，那就去讨论吧 - 讨论here可能会有所帮助。
如果您只想平滑数据并继续处理下一个问题，那么您可能需要从移动平均滤波器或传统的低通/带通滤波器开始。
应用卡尔曼滤波器后，您仍然会有一系列数据 - 它不会将其减少为单个矢量。如果这是你的目标，你也可以采用每个坐标序列的平均值。
对于四元数，您可能想出一种对加速度计数据执行四元数运算的方法，但挑战在于使其有意义。为了了解这个概念，你真正需要它来理解，这样你就可以想象结果并解释它们。
我很想写一些函数来实现四元数运算 - 乘法很奇怪。这将很好地介绍它们的工作方式，然后当您找到需要它们的应用程序时，您可以使用您的功能，并且您已经知道了这些机制的工作原理。
如果您想阅读最着名的四元数用法，请查看Maxwell's equations in their original quaternion form，然后Heaviside会大幅简化它们并将它们放入我们今天使用的矢量符号中。
如今，如果您对更复杂的数学数据类型感兴趣，那么很多工作都是使用张量进行的，这是值得研究的。