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Q值为过程噪声,越小系统越容易收敛,我们对模型预测的值信任度越高;但是太小则容易发散,如果Q为零,那么我们只相信预测值;Q值越大我们对于预测的信任度就越低,而对测量值的信任度就变高;如果Q值无穷大,那么我们只信任测量值;R值为测量噪声,太小太大都不一定合适。 R太大,卡尔曼滤波响应会变慢,因为它对新测量的值的信任度降低;越小系统收敛越快,但过小则容易出现震荡;测试时可以保持陀螺仪不动,记录一段时间内陀螺仪的输出数据,这个数据近似正态分布,按3σ原则,取正态分布的(3σ)^2作为R的初始化值。 测试时可以先将Q从小往大调整,将R从大往小调整;先固定一个值去调整另外一个值,看收敛速度与波形输出。 系统中还有一个关键值P,它是误差协方差初始值,表示我们对当前预测状态的信任度,它越小说明我们越相信当前预测状态;它的值决定了初始收敛速度,一般开始设一个较小的值以便于获取较快的收敛速度。随着卡尔曼滤波的迭代,P的值会不断的改变,当系统进入稳态之后P值会收敛成一个最小的估计方差矩阵,这个时候的卡尔曼增益也是最优的,所以这个值只是影响初始收敛速度。 来自 <https://zhuanlan.zhihu.com/p/37750839>
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