我正在尝试平滑从 deviceOrientation API 获取的数据，以便在浏览器中创建 Google Cardboard 应用程序。
我正在将加速度计数据直接传输到 ThreeJs 相机旋转中，但我们在信号中发现了很多噪声，这导致 View 抖动。
有人建议卡尔曼滤波器作为平滑信号处理噪声的最佳方法，我在 gitHub 上找到了这个简单的 Javascript 库
https://github.com/itamarwe/kalman
然而，它在文档上确实很简单。
我知道我需要通过提供一个向量和 3 个矩阵作为参数来创建卡尔曼模型，然后在一段时间内再次使用向量和矩阵作为参数更新模型。
我还了解到，卡尔曼滤波器方程有几个不同的部分:当前估计位置、卡尔曼增益值、方向 API 的当前读数和之前的估计位置。
我可以看到 3D 空间中的点可以描述为向量，因此任何位置值(例如估计位置或当前读数)都可以是向量。
我不明白的是如何将这些部分转换为矩阵以形成 Javascript 库的参数。
最佳答案
好吧，几年前我编写了令人讨厌的文档库。如果有兴趣，我绝对愿意升级它，改进文档并编写测试。
让我简短地解释一下所有不同的矩阵和向量是什么以及它们应该如何导出:
x - 这是您尝试估计的向量。在您的情况下，它可能是 3 个 Angular 加速度。
P - 是估计的协方差矩阵，表示估计的不确定性。它也在卡尔曼滤波器的每个步骤中与 x 一起估计。
F - 描述了 X 如何根据模型发展。一般来说，模型是x[k] = Fx[k-1]+w[k]。在您的情况下，如果您希望 Angular 加速度相对平滑，则 F 可能是单位矩阵；如果您希望 Angular 加速度完全不可预测，则可能是零矩阵。在任何情况下，w 都代表您期望加速度逐步变化的程度。
w - 描述过程噪声，意思是模型与“完美”模型的偏差有多大。它被定义为具有协方差矩阵 Q 的零均值多元正态分布。
以上所有变量都定义了您的模型，即您要估算的内容。在下一部分中，我们将讨论观察的模型 - 您为了估计模型而测量的内容。
z - 这就是您测量的内容。在您的情况下，由于您使用的是加速度计，因此您正在测量您也在估计的内容。这将是 Angular 加速度。
H - 描述您的模型与观察之间的关系。 z[k]=H[k]x[k]+v[k]。在您的例子中，它是单位矩阵。
v - 是测量噪声，假定为具有协方差 R[k] 的零均值高斯白噪声。这里需要测量加速度计的噪声程度，并计算噪声协方差矩阵。
总结一下，使用卡尔曼滤波器的步骤:
x[0] 和 P[0] - 模型的初始状态，以及对您了解 x[0 的准确度的初步估计].F。Q。H。R。您的测量噪音有多大。然后，对于每个新观察，您可以使用卡尔曼滤波器更新模型状态估计，并对模型状态 (x[k]) 和该估计的准确性 (P[k])。
关于javascript - 实现卡尔曼滤波器以平滑来自 deviceOrientation API 的数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25744984/
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