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EKF: Fix scaling error in covariance prediction derivation 

The covariance prediction derivation was using the noise 1-std value instead of the noise variance. This resulted in the values of IMU process noise required to tune not matching the observed covariance growth.
This commit is contained in:
Paul Riseborough 2016-03-31 16:06:30 -07:00 committed by Roman
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30
matlab/generated/Inertial Nav EKF/Covariance Prediction.txt
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@ -35,15 +35,17 @@ SG[2] = sq(q2);
SG[3] = sq(q1);
SG[4] = sq(q0);
float SQ[8];
SQ[0] = - dvyNoise*(2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - dvzNoise*(2*q0*q1 - 2*q2*q3)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvxNoise*(2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(2*q0*q3 + 2*q1*q2);
SQ[1] = dvxNoise*(2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) + dvzNoise*(2*q0*q2 + 2*q1*q3)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvyNoise*(2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(2*q0*q3 - 2*q1*q2);
SQ[2] = dvyNoise*(2*q0*q3 - 2*q1*q2)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - dvxNoise*(2*q0*q3 + 2*q1*q2)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) - dvzNoise*(2*q0*q1 - 2*q2*q3)*(2*q0*q2 + 2*q1*q3);
float SQ[10];
SQ[0] = - sq(dvyNoise)*(2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - sq(dvzNoise)*(2*q0*q1 - 2*q2*q3)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - sq(dvxNoise)*(2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(2*q0*q3 + 2*q1*q2);
SQ[1] = sq(dvxNoise)*(2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) + sq(dvzNoise)*(2*q0*q2 + 2*q1*q3)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - sq(dvyNoise)*(2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(2*q0*q3 - 2*q1*q2);
SQ[2] = sq(dvyNoise)*(2*q0*q3 - 2*q1*q2)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - sq(dvxNoise)*(2*q0*q3 + 2*q1*q2)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) - sq(dvzNoise)*(2*q0*q1 - 2*q2*q3)*(2*q0*q2 + 2*q1*q3);
SQ[3] = sq(SG[0]);
SQ[4] = 2*q2*q3;
SQ[5] = 2*q1*q3;
SQ[6] = 2*q1*q2;
SQ[7] = SG[4];
SQ[4] = sq(dvyNoise);
SQ[5] = sq(dvzNoise);
SQ[6] = sq(dvxNoise);
SQ[7] = 2*q2*q3;
SQ[8] = 2*q1*q3;
SQ[9] = 2*q1*q2;
float SPP[23];
SPP[0] = SF[17]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) + SF[18]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
@ -75,27 +77,27 @@ SPP[22] = SF[15];
// Note: this matrix does not include the process noise for stationary states, it only includes the effect of noise on the inertial measurements.
// Process noise for stationary states must be added later.
float nextP[24][24];
nextP[0][0] = daxNoise*SQ[3] + SPP[5]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) - SPP[4]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[7]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][9]*SPP[5] - P[1][9]*SPP[4] + P[2][9]*SPP[7] + P[9][9]*SPP[22] + P[12][9]*SPP[18]) + SPP[18]*(P[0][12]*SPP[5] - P[1][12]*SPP[4] + P[2][12]*SPP[7] + P[9][12]*SPP[22] + P[12][12]*SPP[18]);
nextP[0][0] = SPP[5]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) - SPP[4]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[7]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][9]*SPP[5] - P[1][9]*SPP[4] + P[2][9]*SPP[7] + P[9][9]*SPP[22] + P[12][9]*SPP[18]) + SPP[18]*(P[0][12]*SPP[5] - P[1][12]*SPP[4] + P[2][12]*SPP[7] + P[9][12]*SPP[22] + P[12][12]*SPP[18]) + sq(daxNoise)*SQ[3];
nextP[0][1] = SPP[6]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) - SPP[2]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) - SPP[8]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][10]*SPP[5] - P[1][10]*SPP[4] + P[2][10]*SPP[7] + P[9][10]*SPP[22] + P[12][10]*SPP[18]) + SPP[17]*(P[0][13]*SPP[5] - P[1][13]*SPP[4] + P[2][13]*SPP[7] + P[9][13]*SPP[22] + P[12][13]*SPP[18]);
nextP[1][1] = dayNoise*SQ[3] - SPP[2]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[8] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) + SPP[6]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[8] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) - SPP[8]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[8] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) + SPP[22]*(P[1][10]*SPP[6] - P[0][10]*SPP[2] - P[2][10]*SPP[8] + P[10][10]*SPP[22] + P[13][10]*SPP[17]) + SPP[17]*(P[1][13]*SPP[6] - P[0][13]*SPP[2] - P[2][13]*SPP[8] + P[10][13]*SPP[22] + P[13][13]*SPP[17]);
nextP[1][1] = SPP[6]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[8] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) - SPP[2]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[8] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) - SPP[8]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[8] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) + SPP[22]*(P[1][10]*SPP[6] - P[0][10]*SPP[2] - P[2][10]*SPP[8] + P[10][10]*SPP[22] + P[13][10]*SPP[17]) + SPP[17]*(P[1][13]*SPP[6] - P[0][13]*SPP[2] - P[2][13]*SPP[8] + P[10][13]*SPP[22] + P[13][13]*SPP[17]) + sq(dayNoise)*SQ[3];
nextP[0][2] = SPP[14]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) - SPP[3]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[13]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) + SPP[22]*(P[0][11]*SPP[5] - P[1][11]*SPP[4] + P[2][11]*SPP[7] + P[9][11]*SPP[22] + P[12][11]*SPP[18]) + SPP[16]*(P[0][14]*SPP[5] - P[1][14]*SPP[4] + P[2][14]*SPP[7] + P[9][14]*SPP[22] + P[12][14]*SPP[18]);
nextP[1][2] = SPP[14]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[8] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) - SPP[3]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[8] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) + SPP[13]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[8] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) + SPP[22]*(P[1][11]*SPP[6] - P[0][11]*SPP[2] - P[2][11]*SPP[8] + P[10][11]*SPP[22] + P[13][11]*SPP[17]) + SPP[16]*(P[1][14]*SPP[6] - P[0][14]*SPP[2] - P[2][14]*SPP[8] + P[10][14]*SPP[22] + P[13][14]*SPP[17]);
nextP[2][2] = dazNoise*SQ[3] - SPP[3]*(P[0][1]*SPP[14] - P[1][1]*SPP[3] + P[2][1]*SPP[13] + P[11][1]*SPP[22] + P[14][1]*SPP[16]) + SPP[14]*(P[0][0]*SPP[14] - P[1][0]*SPP[3] + P[2][0]*SPP[13] + P[11][0]*SPP[22] + P[14][0]*SPP[16]) + SPP[13]*(P[0][2]*SPP[14] - P[1][2]*SPP[3] + P[2][2]*SPP[13] + P[11][2]*SPP[22] + P[14][2]*SPP[16]) + SPP[22]*(P[0][11]*SPP[14] - P[1][11]*SPP[3] + P[2][11]*SPP[13] + P[11][11]*SPP[22] + P[14][11]*SPP[16]) + SPP[16]*(P[0][14]*SPP[14] - P[1][14]*SPP[3] + P[2][14]*SPP[13] + P[11][14]*SPP[22] + P[14][14]*SPP[16]);
nextP[2][2] = SPP[14]*(P[0][0]*SPP[14] - P[1][0]*SPP[3] + P[2][0]*SPP[13] + P[11][0]*SPP[22] + P[14][0]*SPP[16]) - SPP[3]*(P[0][1]*SPP[14] - P[1][1]*SPP[3] + P[2][1]*SPP[13] + P[11][1]*SPP[22] + P[14][1]*SPP[16]) + SPP[13]*(P[0][2]*SPP[14] - P[1][2]*SPP[3] + P[2][2]*SPP[13] + P[11][2]*SPP[22] + P[14][2]*SPP[16]) + SPP[22]*(P[0][11]*SPP[14] - P[1][11]*SPP[3] + P[2][11]*SPP[13] + P[11][11]*SPP[22] + P[14][11]*SPP[16]) + SPP[16]*(P[0][14]*SPP[14] - P[1][14]*SPP[3] + P[2][14]*SPP[13] + P[11][14]*SPP[22] + P[14][14]*SPP[16]) + sq(dazNoise)*SQ[3];
nextP[0][3] = P[0][3]*SPP[5] - P[1][3]*SPP[4] + P[2][3]*SPP[7] + P[9][3]*SPP[22] + P[12][3]*SPP[18] + SPP[1]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) + SPP[19]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[15]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]) - SPP[21]*(P[0][15]*SPP[5] - P[1][15]*SPP[4] + P[2][15]*SPP[7] + P[9][15]*SPP[22] + P[12][15]*SPP[18]);
nextP[1][3] = P[1][3]*SPP[6] - P[0][3]*SPP[2] - P[2][3]*SPP[8] + P[10][3]*SPP[22] + P[13][3]*SPP[17] + SPP[1]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[8] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) + SPP[19]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[8] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) + SPP[15]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[8] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]) - SPP[21]*(P[1][15]*SPP[6] - P[0][15]*SPP[2] - P[2][15]*SPP[8] + P[10][15]*SPP[22] + P[13][15]*SPP[17]);
nextP[2][3] = P[0][3]*SPP[14] - P[1][3]*SPP[3] + P[2][3]*SPP[13] + P[11][3]*SPP[22] + P[14][3]*SPP[16] + SPP[1]*(P[0][0]*SPP[14] - P[1][0]*SPP[3] + P[2][0]*SPP[13] + P[11][0]*SPP[22] + P[14][0]*SPP[16]) + SPP[19]*(P[0][1]*SPP[14] - P[1][1]*SPP[3] + P[2][1]*SPP[13] + P[11][1]*SPP[22] + P[14][1]*SPP[16]) + SPP[15]*(P[0][2]*SPP[14] - P[1][2]*SPP[3] + P[2][2]*SPP[13] + P[11][2]*SPP[22] + P[14][2]*SPP[16]) - SPP[21]*(P[0][15]*SPP[14] - P[1][15]*SPP[3] + P[2][15]*SPP[13] + P[11][15]*SPP[22] + P[14][15]*SPP[16]);
nextP[3][3] = P[3][3] + P[0][3]*SPP[1] + P[1][3]*SPP[19] + P[2][3]*SPP[15] - P[15][3]*SPP[21] + dvyNoise*sq(SQ[6] - 2*q0*q3) + dvzNoise*sq(SQ[5] + 2*q0*q2) + SPP[1]*(P[3][0] + P[0][0]*SPP[1] + P[1][0]*SPP[19] + P[2][0]*SPP[15] - P[15][0]*SPP[21]) + SPP[19]*(P[3][1] + P[0][1]*SPP[1] + P[1][1]*SPP[19] + P[2][1]*SPP[15] - P[15][1]*SPP[21]) + SPP[15]*(P[3][2] + P[0][2]*SPP[1] + P[1][2]*SPP[19] + P[2][2]*SPP[15] - P[15][2]*SPP[21]) - SPP[21]*(P[3][15] + P[0][15]*SPP[1] + P[1][15]*SPP[19] + P[2][15]*SPP[15] - P[15][15]*SPP[21]) + dvxNoise*sq(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SQ[7]);
nextP[3][3] = P[3][3] + P[0][3]*SPP[1] + P[1][3]*SPP[19] + P[2][3]*SPP[15] - P[15][3]*SPP[21] + SQ[5]*sq(SQ[8] + 2*q0*q2) + SQ[4]*sq(SQ[9] - 2*q0*q3) + SPP[1]*(P[3][0] + P[0][0]*SPP[1] + P[1][0]*SPP[19] + P[2][0]*SPP[15] - P[15][0]*SPP[21]) + SPP[19]*(P[3][1] + P[0][1]*SPP[1] + P[1][1]*SPP[19] + P[2][1]*SPP[15] - P[15][1]*SPP[21]) + SPP[15]*(P[3][2] + P[0][2]*SPP[1] + P[1][2]*SPP[19] + P[2][2]*SPP[15] - P[15][2]*SPP[21]) - SPP[21]*(P[3][15] + P[0][15]*SPP[1] + P[1][15]*SPP[19] + P[2][15]*SPP[15] - P[15][15]*SPP[21]) + SQ[6]*sq(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]);
nextP[0][4] = P[0][4]*SPP[5] - P[1][4]*SPP[4] + P[2][4]*SPP[7] + P[9][4]*SPP[22] + P[12][4]*SPP[18] + SF[22]*(P[0][15]*SPP[5] - P[1][15]*SPP[4] + P[2][15]*SPP[7] + P[9][15]*SPP[22] + P[12][15]*SPP[18]) + SPP[12]*(P[0][1]*SPP[5] - P[1][1]*SPP[4] + P[2][1]*SPP[7] + P[9][1]*SPP[22] + P[12][1]*SPP[18]) + SPP[20]*(P[0][0]*SPP[5] - P[1][0]*SPP[4] + P[2][0]*SPP[7] + P[9][0]*SPP[22] + P[12][0]*SPP[18]) + SPP[11]*(P[0][2]*SPP[5] - P[1][2]*SPP[4] + P[2][2]*SPP[7] + P[9][2]*SPP[22] + P[12][2]*SPP[18]);
nextP[1][4] = P[1][4]*SPP[6] - P[0][4]*SPP[2] - P[2][4]*SPP[8] + P[10][4]*SPP[22] + P[13][4]*SPP[17] + SF[22]*(P[1][15]*SPP[6] - P[0][15]*SPP[2] - P[2][15]*SPP[8] + P[10][15]*SPP[22] + P[13][15]*SPP[17]) + SPP[12]*(P[1][1]*SPP[6] - P[0][1]*SPP[2] - P[2][1]*SPP[8] + P[10][1]*SPP[22] + P[13][1]*SPP[17]) + SPP[20]*(P[1][0]*SPP[6] - P[0][0]*SPP[2] - P[2][0]*SPP[8] + P[10][0]*SPP[22] + P[13][0]*SPP[17]) + SPP[11]*(P[1][2]*SPP[6] - P[0][2]*SPP[2] - P[2][2]*SPP[8] + P[10][2]*SPP[22] + P[13][2]*SPP[17]);
nextP[2][4] = P[0][4]*SPP[14] - P[1][4]*SPP[3] + P[2][4]*SPP[13] + P[11][4]*SPP[22] + P[14][4]*SPP[16] + SF[22]*(P[0][15]*SPP[14] - P[1][15]*SPP[3] + P[2][15]*SPP[13] + P[11][15]*SPP[22] + P[14][15]*SPP[16]) + SPP[12]*(P[0][1]*SPP[14] - P[1][1]*SPP[3] + P[2][1]*SPP[13] + P[11][1]*SPP[22] + P[14][1]*SPP[16]) + SPP[20]*(P[0][0]*SPP[14] - P[1][0]*SPP[3] + P[2][0]*SPP[13] + P[11][0]*SPP[22] + P[14][0]*SPP[16]) + SPP[11]*(P[0][2]*SPP[14] - P[1][2]*SPP[3] + P[2][2]*SPP[13] + P[11][2]*SPP[22] + P[14][2]*SPP[16]);
nextP[3][4] = P[3][4] + SQ[2] + P[0][4]*SPP[1] + P[1][4]*SPP[19] + P[2][4]*SPP[15] - P[15][4]*SPP[21] + SF[22]*(P[3][15] + P[0][15]*SPP[1] + P[1][15]*SPP[19] + P[2][15]*SPP[15] - P[15][15]*SPP[21]) + SPP[12]*(P[3][1] + P[0][1]*SPP[1] + P[1][1]*SPP[19] + P[2][1]*SPP[15] - P[15][1]*SPP[21]) + SPP[20]*(P[3][0] + P[0][0]*SPP[1] + P[1][0]*SPP[19] + P[2][0]*SPP[15] - P[15][0]*SPP[21]) + SPP[11]*(P[3][2] + P[0][2]*SPP[1] + P[1][2]*SPP[19] + P[2][2]*SPP[15] - P[15][2]*SPP[21]);
nextP[4][4] = P[4][4] + P[15][4]*SF[22] + P[0][4]*SPP[20] + P[1][4]*SPP[12] + P[2][4]*SPP[11] + dvxNoise*sq(SQ[6] + 2*q0*q3) + dvzNoise*sq(SQ[4] - 2*q0*q1) + SF[22]*(P[4][15] + P[15][15]*SF[22] + P[0][15]*SPP[20] + P[1][15]*SPP[12] + P[2][15]*SPP[11]) + SPP[12]*(P[4][1] + P[15][1]*SF[22] + P[0][1]*SPP[20] + P[1][1]*SPP[12] + P[2][1]*SPP[11]) + SPP[20]*(P[4][0] + P[15][0]*SF[22] + P[0][0]*SPP[20] + P[1][0]*SPP[12] + P[2][0]*SPP[11]) + SPP[11]*(P[4][2] + P[15][2]*SF[22] + P[0][2]*SPP[20] + P[1][2]*SPP[12] + P[2][2]*SPP[11]) + dvyNoise*sq(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SQ[7]);
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2
matlab/scripts/Inertial Nav EKF/GenerateNavFilterEquations.m
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@ -193,7 +193,7 @@ G = subs(G, {'rotErrX', 'rotErrY', 'rotErrZ'}, {0,0,0});
[G,SG]=OptimiseAlgebra(G,'SG');
% derive the state error matrix
distMatrix = diag(distVector);
distMatrix = diag(distVector.^2);
Q = G*distMatrix*transpose(G);
[Q,SQ]=OptimiseAlgebra(Q,'SQ');