/**************************************************************************** * * Copyright (c) 2015 Estimation and Control Library (ECL). All rights reserved. * * Redistribution and use in source and binary forms, with or without * modification, are permitted provided that the following conditions * are met: * * 1. Redistributions of source code must retain the above copyright * notice, this list of conditions and the following disclaimer. * 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright * notice, this list of conditions and the following disclaimer in * the documentation and/or other materials provided with the * distribution. * 3. Neither the name ECL nor the names of its contributors may be * used to endorse or promote products derived from this software * without specific prior written permission. * * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS * "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT * LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS * FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE * COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, * INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, * BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS * OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED * AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT * LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN * ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE * POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. * ****************************************************************************/ /** * @file covariance.cpp * Contains functions for initialising, predicting and updating the state * covariance matrix * * @author Roman Bast * */ #include "ekf.h" #include #include "mathlib.h" void Ekf::initialiseCovariance() { for (unsigned i = 0; i < _k_num_states; i++) { for (unsigned j = 0; j < _k_num_states; j++) { P[i][j] = 0.0f; } } // calculate average prediction time step in sec float dt = 0.001f * (float)FILTER_UPDATE_PERIOD_MS; // define the initial angle uncertainty as variances for a rotation vector Vector3f rot_vec_var; rot_vec_var(2) = rot_vec_var(1) = rot_vec_var(0) = sq(_params.initial_tilt_err); // update the quaternion state covariances initialiseQuatCovariances(rot_vec_var); // velocity P[4][4] = sq(fmaxf(_params.gps_vel_noise, 0.01f)); P[5][5] = P[4][4]; P[6][6] = sq(1.5f) * P[4][4]; // position P[7][7] = sq(fmaxf(_params.gps_pos_noise, 0.01f)); P[8][8] = P[7][7]; if (_control_status.flags.rng_hgt) { P[9][9] = sq(fmaxf(_params.range_noise, 0.01f)); } else if (_control_status.flags.gps_hgt) { float lower_limit = fmaxf(_params.gps_pos_noise, 0.01f); float upper_limit = fmaxf(_params.pos_noaid_noise, lower_limit); P[9][9] = sq(1.5f * math::constrain(_gps_sample_delayed.vacc, lower_limit, upper_limit)); } else { P[9][9] = sq(fmaxf(_params.baro_noise, 0.01f)); } // gyro bias P[10][10] = sq(_params.switch_on_gyro_bias * dt); P[11][11] = P[10][10]; P[12][12] = P[10][10]; // accel bias P[13][13] = sq(_params.switch_on_accel_bias * dt); P[14][14] = P[13][13]; P[15][15] = P[13][13]; // variances for optional states // these state variances are set to zero until the states are required, then they must be initialised // earth magnetic field P[16][16] = 0.0f; P[17][17] = 0.0f; P[18][18] = 0.0f; // body magnetic field P[19][19] = 0.0f; P[20][20] = 0.0f; P[21][21] = 0.0f; // wind P[22][22] = 0.0f; P[23][23] = 0.0f; } void Ekf::get_pos_var(Vector3f &pos_var) { pos_var(0) = P[7][7]; pos_var(1) = P[8][8]; pos_var(2) = P[9][9]; } void Ekf::get_vel_var(Vector3f &vel_var) { vel_var(0) = P[4][4]; vel_var(1) = P[5][5]; vel_var(2) = P[6][6]; } void Ekf::predictCovariance() { // assign intermediate state variables float q0 = _state.quat_nominal(0); float q1 = _state.quat_nominal(1); float q2 = _state.quat_nominal(2); float q3 = _state.quat_nominal(3); float dax = _imu_sample_delayed.delta_ang(0); float day = _imu_sample_delayed.delta_ang(1); float daz = _imu_sample_delayed.delta_ang(2); float dvx = _imu_sample_delayed.delta_vel(0); float dvy = _imu_sample_delayed.delta_vel(1); float dvz = _imu_sample_delayed.delta_vel(2); float dax_b = _state.gyro_bias(0); float day_b = _state.gyro_bias(1); float daz_b = _state.gyro_bias(2); float dvx_b = _state.accel_bias(0); float dvy_b = _state.accel_bias(1); float dvz_b = _state.accel_bias(2); float dt = _imu_sample_delayed.delta_ang_dt; // compute noise variance for stationary processes float process_noise[_k_num_states] = {}; // convert rate of change of rate gyro bias (rad/s**2) as specified by the parameter to an expected change in delta angle (rad) since the last update float d_ang_bias_sig = dt * dt * math::constrain(_params.gyro_bias_p_noise, 0.0f, 1.0f); // convert rate of change of acceerometer bias (m/s**3) as specified by the parameter to an expected change in delta velocity (m/s) since the last update float d_vel_bias_sig = dt * dt * math::constrain(_params.accel_bias_p_noise, 0.0f, 1.0f); // Don't continue to grow the earth field variances if they are becoming too large or we are not doing 3-axis fusion as this can make the covariance matrix badly conditioned float mag_I_sig; if (_control_status.flags.mag_3D && (P[16][16] + P[17][17] + P[18][18]) < 0.1f) { mag_I_sig = dt * math::constrain(_params.mage_p_noise, 0.0f, 1.0f); } else { mag_I_sig = 0.0f; } // Don't continue to grow the body field variances if they is becoming too large or we are not doing 3-axis fusion as this can make the covariance matrix badly conditioned float mag_B_sig; if (_control_status.flags.mag_3D && (P[19][19] + P[20][20] + P[21][21]) < 0.1f) { mag_B_sig = dt * math::constrain(_params.magb_p_noise, 0.0f, 1.0f); } else { mag_B_sig = 0.0f; } float wind_vel_sig; // Don't continue to grow wind velocity state variances if they are becoming too large or we are not using wind velocity states as this can make the covariance matrix badly conditioned if (_control_status.flags.wind && (P[22][22] + P[23][23]) < 1000.0f) { wind_vel_sig = dt * math::constrain(_params.wind_vel_p_noise, 0.0f, 1.0f); } else { wind_vel_sig = 0.0f; } // Construct the process noise variance diagonal for those states with a stationary process model // These are kinematic states and their error growth is controlled separately by the IMU noise variances for (unsigned i = 0; i <= 9; i++) { process_noise[i] = 0.0f; } // delta angle bias states process_noise[12] = process_noise[11] = process_noise[10] = sq(d_ang_bias_sig); // delta_velocity bias states process_noise[15] = process_noise[14] = process_noise[13] = sq(d_vel_bias_sig); // earth frame magnetic field states process_noise[18] = process_noise[17] = process_noise[16] = sq(mag_I_sig); // body frame magnetic field states process_noise[21] = process_noise[20] = process_noise[19] = sq(mag_B_sig); // wind velocity states process_noise[23] = process_noise[22] = sq(wind_vel_sig); // assign IMU noise variances // inputs to the system are 3 delta angles and 3 delta velocities float daxVar, dayVar, dazVar; float dvxVar, dvyVar, dvzVar; float gyro_noise = math::constrain(_params.gyro_noise, 0.0f, 1.0f); daxVar = dayVar = dazVar = sq(dt * gyro_noise); float accel_noise = math::constrain(_params.accel_noise, 0.0f, 1.0f); dvxVar = dvyVar = dvzVar = sq(dt * accel_noise); // predict the covariance // intermediate calculations float SF[21]; SF[0] = dvz - dvz_b; SF[1] = dvy - dvy_b; SF[2] = dvx - dvx_b; SF[3] = 2*q1*SF[2] + 2*q2*SF[1] + 2*q3*SF[0]; SF[4] = 2*q0*SF[1] - 2*q1*SF[0] + 2*q3*SF[2]; SF[5] = 2*q0*SF[2] + 2*q2*SF[0] - 2*q3*SF[1]; SF[6] = day/2 - day_b/2; SF[7] = daz/2 - daz_b/2; SF[8] = dax/2 - dax_b/2; SF[9] = dax_b/2 - dax/2; SF[10] = daz_b/2 - daz/2; SF[11] = day_b/2 - day/2; SF[12] = 2*q1*SF[1]; SF[13] = 2*q0*SF[0]; SF[14] = q1/2; SF[15] = q2/2; SF[16] = q3/2; SF[17] = sq(q3); SF[18] = sq(q2); SF[19] = sq(q1); SF[20] = sq(q0); float SG[8]; SG[0] = q0/2; SG[1] = sq(q3); SG[2] = sq(q2); SG[3] = sq(q1); SG[4] = sq(q0); SG[5] = 2*q2*q3; SG[6] = 2*q1*q3; SG[7] = 2*q1*q2; float SQ[11]; SQ[0] = dvzVar*(SG[5] - 2*q0*q1)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvyVar*(SG[5] + 2*q0*q1)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) + dvxVar*(SG[6] - 2*q0*q2)*(SG[7] + 2*q0*q3); SQ[1] = dvzVar*(SG[6] + 2*q0*q2)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvxVar*(SG[6] - 2*q0*q2)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) + dvyVar*(SG[5] + 2*q0*q1)*(SG[7] - 2*q0*q3); SQ[2] = dvzVar*(SG[5] - 2*q0*q1)*(SG[6] + 2*q0*q2) - dvyVar*(SG[7] - 2*q0*q3)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - dvxVar*(SG[7] + 2*q0*q3)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]); SQ[3] = (dayVar*q1*SG[0])/2 - (dazVar*q1*SG[0])/2 - (daxVar*q2*q3)/4; SQ[4] = (dazVar*q2*SG[0])/2 - (daxVar*q2*SG[0])/2 - (dayVar*q1*q3)/4; SQ[5] = (daxVar*q3*SG[0])/2 - (dayVar*q3*SG[0])/2 - (dazVar*q1*q2)/4; SQ[6] = (daxVar*q1*q2)/4 - (dazVar*q3*SG[0])/2 - (dayVar*q1*q2)/4; SQ[7] = (dazVar*q1*q3)/4 - (daxVar*q1*q3)/4 - (dayVar*q2*SG[0])/2; SQ[8] = (dayVar*q2*q3)/4 - (daxVar*q1*SG[0])/2 - (dazVar*q2*q3)/4; SQ[9] = sq(SG[0]); SQ[10] = sq(q1); float SPP[11] = {}; SPP[0] = SF[12] + SF[13] - 2*q2*SF[2]; SPP[1] = SF[17] - SF[18] - SF[19] + SF[20]; SPP[2] = SF[17] - SF[18] + SF[19] - SF[20]; SPP[3] = SF[17] + SF[18] - SF[19] - SF[20]; SPP[4] = 2*q0*q2 - 2*q1*q3; SPP[5] = 2*q0*q1 - 2*q2*q3; SPP[6] = 2*q0*q3 - 2*q1*q2; SPP[7] = 2*q0*q1 + 2*q2*q3; SPP[8] = 2*q0*q3 + 2*q1*q2; SPP[9] = 2*q0*q2 + 2*q1*q3; SPP[10] = SF[16]; // covariance update float nextP[24][24]; // calculate variances and upper diagonal covariances for quaternion, velocity, position and gyro bias states nextP[0][0] = P[0][0] + P[1][0]*SF[9] + P[2][0]*SF[11] + P[3][0]*SF[10] + P[10][0]*SF[14] + P[11][0]*SF[15] + P[12][0]*SPP[10] + (daxVar*SQ[10])/4 + SF[9]*(P[0][1] + P[1][1]*SF[9] + P[2][1]*SF[11] + P[3][1]*SF[10] + P[10][1]*SF[14] + P[11][1]*SF[15] + P[12][1]*SPP[10]) + SF[11]*(P[0][2] + P[1][2]*SF[9] + P[2][2]*SF[11] + P[3][2]*SF[10] + P[10][2]*SF[14] + P[11][2]*SF[15] + P[12][2]*SPP[10]) + SF[10]*(P[0][3] + P[1][3]*SF[9] + P[2][3]*SF[11] + P[3][3]*SF[10] + P[10][3]*SF[14] + P[11][3]*SF[15] + P[12][3]*SPP[10]) + SF[14]*(P[0][10] + P[1][10]*SF[9] + P[2][10]*SF[11] + P[3][10]*SF[10] + P[10][10]*SF[14] + P[11][10]*SF[15] + P[12][10]*SPP[10]) + SF[15]*(P[0][11] + P[1][11]*SF[9] + P[2][11]*SF[11] + P[3][11]*SF[10] + P[10][11]*SF[14] + P[11][11]*SF[15] + P[12][11]*SPP[10]) + SPP[10]*(P[0][12] + P[1][12]*SF[9] + P[2][12]*SF[11] + P[3][12]*SF[10] + P[10][12]*SF[14] + P[11][12]*SF[15] + P[12][12]*SPP[10]) + (dayVar*sq(q2))/4 + (dazVar*sq(q3))/4; 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nextP[7][15] = P[7][15] + P[4][15]*dt; nextP[8][15] = P[8][15] + P[5][15]*dt; nextP[9][15] = P[9][15] + P[6][15]*dt; nextP[10][15] = P[10][15]; nextP[11][15] = P[11][15]; nextP[12][15] = P[12][15]; nextP[13][15] = P[13][15]; nextP[14][15] = P[14][15]; nextP[15][15] = P[15][15]; // add process noise that is not from the IMU for (unsigned i = 13; i <= 15; i++) { nextP[i][i] += process_noise[i]; } } // Don't do covariance prediction on magnetic field states unless we are using 3-axis fusion if (_control_status.flags.mag_3D) { // Check if we have just transitioned into 3-axis fusion and set the state variances if (!_control_status_prev.flags.mag_3D) { for (uint8_t index = 16; index <= 21; index++) { P[index][index] = sq(fmaxf(_params.mag_noise, 0.001f)); } } // calculate variances and upper diagonal covariances for earth and body magnetic field states nextP[0][16] = P[0][16] + P[1][16]*SF[9] + P[2][16]*SF[11] + P[3][16]*SF[10] + P[10][16]*SF[14] + P[11][16]*SF[15] + P[12][16]*SPP[10]; nextP[1][16] = P[1][16] + P[0][16]*SF[8] + P[2][16]*SF[7] + P[3][16]*SF[11] - P[12][16]*SF[15] + P[11][16]*SPP[10] - (P[10][16]*q0)/2; nextP[2][16] = P[2][16] + P[0][16]*SF[6] + P[1][16]*SF[10] + P[3][16]*SF[8] + P[12][16]*SF[14] - P[10][16]*SPP[10] - (P[11][16]*q0)/2; nextP[3][16] = P[3][16] + P[0][16]*SF[7] + P[1][16]*SF[6] + P[2][16]*SF[9] + P[10][16]*SF[15] - P[11][16]*SF[14] - (P[12][16]*q0)/2; nextP[4][16] = P[4][16] + P[0][16]*SF[5] + P[1][16]*SF[3] - P[3][16]*SF[4] + P[2][16]*SPP[0] + P[13][16]*SPP[3] + P[14][16]*SPP[6] - P[15][16]*SPP[9]; nextP[5][16] = P[5][16] + P[0][16]*SF[4] + P[2][16]*SF[3] + P[3][16]*SF[5] - P[1][16]*SPP[0] - P[13][16]*SPP[8] + P[14][16]*SPP[2] + P[15][16]*SPP[5]; nextP[6][16] = P[6][16] + P[1][16]*SF[4] - P[2][16]*SF[5] + P[3][16]*SF[3] + P[0][16]*SPP[0] + P[13][16]*SPP[4] - P[14][16]*SPP[7] - P[15][16]*SPP[1]; nextP[7][16] = P[7][16] + P[4][16]*dt; nextP[8][16] = P[8][16] + P[5][16]*dt; nextP[9][16] = P[9][16] + P[6][16]*dt; nextP[10][16] = P[10][16]; nextP[11][16] = P[11][16]; nextP[12][16] = P[12][16]; nextP[13][16] = P[13][16]; nextP[14][16] = P[14][16]; nextP[15][16] = P[15][16]; 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nextP[6][21] = P[6][21] + P[1][21]*SF[4] - P[2][21]*SF[5] + P[3][21]*SF[3] + P[0][21]*SPP[0] + P[13][21]*SPP[4] - P[14][21]*SPP[7] - P[15][21]*SPP[1]; nextP[7][21] = P[7][21] + P[4][21]*dt; nextP[8][21] = P[8][21] + P[5][21]*dt; nextP[9][21] = P[9][21] + P[6][21]*dt; nextP[10][21] = P[10][21]; nextP[11][21] = P[11][21]; nextP[12][21] = P[12][21]; nextP[13][21] = P[13][21]; nextP[14][21] = P[14][21]; nextP[15][21] = P[15][21]; nextP[16][21] = P[16][21]; nextP[17][21] = P[17][21]; nextP[18][21] = P[18][21]; nextP[19][21] = P[19][21]; nextP[20][21] = P[20][21]; nextP[21][21] = P[21][21]; // add process noise that is not from the IMU for (unsigned i = 16; i <= 21; i++) { nextP[i][i] += process_noise[i]; } } // Don't do covariance prediction on wind states unless we are using them if (_control_status.flags.wind) { // Check if we have just transitioned to using wind states and set the variances accordingly if (!_control_status_prev.flags.wind) { // simple initialisation of wind states: calculate wind component along the forward axis // of the plane. matrix::Euler euler(_output_new.quat_nominal); float heading = euler(2); // ground speed component in the xy plane projected onto the directon the plane is heading to float ground_speed_xy_nose = _output_new.vel(0) * cosf(heading) + _output_new.vel(1) * sinf(heading); airspeedSample tmp = _airspeed_buffer.get_newest(); float airspeed = tmp.true_airspeed; // check if the calculation is well conditioned: // our airspeed measurement is at least as hight as our down velocity and the plane is moving forward if (airspeed > fabsf(_output_new.vel(2)) && ground_speed_xy_nose > 0) { float ground_speed = sqrtf(_output_new.vel(0) * _output_new.vel(0) + _output_new.vel(1) * _output_new.vel(1) + _output_new.vel(2) * _output_new.vel(2)); // wind magnitude in the direction the plane is float wind_magnitude = ground_speed_xy_nose - sqrtf(airspeed * airspeed - _output_new.vel(2) * _output_new.vel(2)); // determine direction of wind float wind_sign = 1; if (airspeed < ground_speed) { // wind is in nose direction wind_sign = 1; } else { wind_sign = -1; } _state.wind_vel(0) = cosf(heading) * wind_magnitude * wind_sign; _state.wind_vel(1) = sinf(heading) * wind_magnitude * wind_sign; } else { // calculation is badly conditioned, just set wind states to zero _state.wind_vel.setZero(); } // initialise diagonal of covariance matrix for the wind velocity states for (uint8_t index = 22; index <= 23; index++) { P[index][index] = sq(5.0f); } } // calculate variances and upper diagonal covariances for wind states nextP[0][22] = P[0][22] + P[1][22]*SF[9] + P[2][22]*SF[11] + P[3][22]*SF[10] + P[10][22]*SF[14] + P[11][22]*SF[15] + P[12][22]*SPP[10]; nextP[1][22] = P[1][22] + P[0][22]*SF[8] + P[2][22]*SF[7] + P[3][22]*SF[11] - P[12][22]*SF[15] + P[11][22]*SPP[10] - (P[10][22]*q0)/2; nextP[2][22] = P[2][22] + P[0][22]*SF[6] + P[1][22]*SF[10] + P[3][22]*SF[8] + P[12][22]*SF[14] - P[10][22]*SPP[10] - (P[11][22]*q0)/2; nextP[3][22] = P[3][22] + P[0][22]*SF[7] + P[1][22]*SF[6] + P[2][22]*SF[9] + P[10][22]*SF[15] - P[11][22]*SF[14] - (P[12][22]*q0)/2; nextP[4][22] = P[4][22] + P[0][22]*SF[5] + P[1][22]*SF[3] - P[3][22]*SF[4] + P[2][22]*SPP[0] + P[13][22]*SPP[3] + P[14][22]*SPP[6] - P[15][22]*SPP[9]; nextP[5][22] = P[5][22] + P[0][22]*SF[4] + P[2][22]*SF[3] + P[3][22]*SF[5] - P[1][22]*SPP[0] - P[13][22]*SPP[8] + P[14][22]*SPP[2] + P[15][22]*SPP[5]; nextP[6][22] = P[6][22] + P[1][22]*SF[4] - P[2][22]*SF[5] + P[3][22]*SF[3] + P[0][22]*SPP[0] + P[13][22]*SPP[4] - P[14][22]*SPP[7] - P[15][22]*SPP[1]; nextP[7][22] = P[7][22] + P[4][22]*dt; nextP[8][22] = P[8][22] + P[5][22]*dt; nextP[9][22] = P[9][22] + P[6][22]*dt; nextP[10][22] = P[10][22]; nextP[11][22] = P[11][22]; nextP[12][22] = P[12][22]; nextP[13][22] = P[13][22]; nextP[14][22] = P[14][22]; nextP[15][22] = P[15][22]; nextP[16][22] = P[16][22]; nextP[17][22] = P[17][22]; nextP[18][22] = P[18][22]; nextP[19][22] = P[19][22]; nextP[20][22] = P[20][22]; nextP[21][22] = P[21][22]; nextP[22][22] = P[22][22]; nextP[0][23] = P[0][23] + P[1][23]*SF[9] + P[2][23]*SF[11] + P[3][23]*SF[10] + P[10][23]*SF[14] + P[11][23]*SF[15] + P[12][23]*SPP[10]; nextP[1][23] = P[1][23] + P[0][23]*SF[8] + P[2][23]*SF[7] + P[3][23]*SF[11] - P[12][23]*SF[15] + P[11][23]*SPP[10] - (P[10][23]*q0)/2; nextP[2][23] = P[2][23] + P[0][23]*SF[6] + P[1][23]*SF[10] + P[3][23]*SF[8] + P[12][23]*SF[14] - P[10][23]*SPP[10] - (P[11][23]*q0)/2; nextP[3][23] = P[3][23] + P[0][23]*SF[7] + P[1][23]*SF[6] + P[2][23]*SF[9] + P[10][23]*SF[15] - P[11][23]*SF[14] - (P[12][23]*q0)/2; nextP[4][23] = P[4][23] + P[0][23]*SF[5] + P[1][23]*SF[3] - P[3][23]*SF[4] + P[2][23]*SPP[0] + P[13][23]*SPP[3] + P[14][23]*SPP[6] - P[15][23]*SPP[9]; nextP[5][23] = P[5][23] + P[0][23]*SF[4] + P[2][23]*SF[3] + P[3][23]*SF[5] - P[1][23]*SPP[0] - P[13][23]*SPP[8] + P[14][23]*SPP[2] + P[15][23]*SPP[5]; nextP[6][23] = P[6][23] + P[1][23]*SF[4] - P[2][23]*SF[5] + P[3][23]*SF[3] + P[0][23]*SPP[0] + P[13][23]*SPP[4] - P[14][23]*SPP[7] - P[15][23]*SPP[1]; nextP[7][23] = P[7][23] + P[4][23]*dt; nextP[8][23] = P[8][23] + P[5][23]*dt; nextP[9][23] = P[9][23] + P[6][23]*dt; nextP[10][23] = P[10][23]; nextP[11][23] = P[11][23]; nextP[12][23] = P[12][23]; nextP[13][23] = P[13][23]; nextP[14][23] = P[14][23]; nextP[15][23] = P[15][23]; nextP[16][23] = P[16][23]; nextP[17][23] = P[17][23]; nextP[18][23] = P[18][23]; nextP[19][23] = P[19][23]; nextP[20][23] = P[20][23]; nextP[21][23] = P[21][23]; nextP[22][23] = P[22][23]; nextP[23][23] = P[23][23]; // add process noise that is not from the IMU for (unsigned i = 22; i <= 23; i++) { nextP[i][i] += process_noise[i]; } } // stop position covariance growth if our total position variance reaches 100m // this can happen if we lose gps for some time if ((P[7][7] + P[8][8]) > 1e4f) { for (uint8_t i = 7; i <= 8; i++) { for (uint8_t j = 0; j < _k_num_states; j++) { nextP[i][j] = P[i][j]; nextP[j][i] = P[j][i]; } } } // covariance matrix is symmetrical, so copy upper half to lower half for (unsigned row = 1; row < _k_num_states; row++) { for (unsigned column = 0 ; column < row; column++) { P[row][column] = P[column][row] = nextP[column][row]; } } // copy variances (diagonals) for (unsigned i = 0; i < _k_num_states; i++) { P[i][i] = nextP[i][i]; } // fix gross errors in the covariance matrix and ensure rows and // columns for un-used states are zero fixCovarianceErrors(); } void Ekf::fixCovarianceErrors() { // NOTE: This limiting is a last resort and should not be relied on // TODO: Split covariance prediction into separate F*P*transpose(F) and Q contributions // and set corresponding entries in Q to zero when states exceed 50% of the limit // Covariance diagonal limits. Use same values for states which // belong to the same group (e.g. vel_x, vel_y, vel_z) float P_lim[8] = {}; P_lim[0] = 1.0f; // quaternion max var P_lim[1] = 1e6f; // velocity max var P_lim[2] = 1e6f; // positiion max var P_lim[3] = 1.0f; // gyro bias max var P_lim[4] = 1.0f; // delta velocity z bias max var P_lim[5] = 1.0f; // earth mag field max var P_lim[6] = 1.0f; // body mag field max var P_lim[7] = 1e6f; // wind max var for (int i = 0; i <= 3; i++) { // quaternion states P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[0]); } for (int i = 4; i <= 6; i++) { // NED velocity states P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[1]); } for (int i = 7; i <= 9; i++) { // NED position states P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[2]); } for (int i = 10; i <= 12; i++) { // gyro bias states P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[3]); } // force symmetry on the quaternion, velocity and positon state covariances makeSymmetrical(P,0,12); // the following states are optional and are deactivaed when not required // by ensuring the corresponding covariance matrix values are kept at zero // accelerometer bias states if ((_params.fusion_mode & MASK_INHIBIT_ACC_BIAS)) { zeroRows(P,13,15); zeroCols(P,13,15); } else { // constrain variances for (int i = 13; i <= 15; i++) { P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[4]); } // force symmetry makeSymmetrical(P,13,15); } // magnetic field states if (!_control_status.flags.mag_3D) { zeroRows(P,16,21); zeroCols(P,16,21); } else { // constrain variances for (int i = 16; i <= 18; i++) { P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[5]); } for (int i = 19; i <= 21; i++) { P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[6]); } // force symmetry makeSymmetrical(P,16,21); } // wind velocity states if (!_control_status.flags.wind) { zeroRows(P,22,23); zeroCols(P,22,23); } else { // constrain variances for (int i = 22; i <= 23; i++) { P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[7]); } // force symmetry makeSymmetrical(P,22,23); } }