Filtro EKF con GPS ed IMU su Android

Per continuare la sperimentazione sui filtri applicati ai sensori ho provato ad usare l' Extended Kalman Filter, un metodo matematico che permette la fusione di dati GPS e derivanti da IMU (per una descrizione abbastanza semplice del metodo si puo' andare qui,

Visto che la matematica non e' banale ho usato un progetto gia' fatto basato su Android. A questo link si trova la descrizione che usa la fusione di velocita' e dati geografici per ridurre le fluttuazioni del segnale GPS. Una libreria EKF per Arduino si trova a questo link basato su questo codice Matlab (l'esempio che usa EKF per GPS si trova nella sottodirectory /extras/c/ con dati di pseudorange, non direttamente lat/lon). Per una breve trattazione matematica invece qui

Un altro sito con una trattazione matematica semplice si trova qui

E' disponibile una app per Android a questo indirizzo GitHub

La prova e' stata effettuata mantenendo il sensore fermo e leggendo ad intervalli di tempo la distanza cumulata (ovvero la somma degli errori dei falsi movimenti registrati dal sensore).
Si evidenzia che il tempo di campionamento del GPS e del'accelerometro sono molto differenti e gli aggiornamento del filtro sono scalati sul sensore piu' lento

Distanza cumulata in metri

Come si vede il filtro impiega circa 100 secondi per stabilizzzarsi

Eliminando i primi due punti si ha una deriva media di 0.0015 m/sec, un dato incredibile considerando che con il solo GPS per ogni secondo la distanza e' di oltre 1 m

La scheda PixHawk contiene all'interno un algoritmo di fusione dei sensori per GPS ed IMU basato su EKF