forked from Archive/PX4-Autopilot
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C++
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* Copyright (c) 2015 Estimation and Control Library (ECL). All rights reserved.
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/**
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* @file covariance.cpp
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* Contains functions for initialising, predicting and updating the state
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* covariance matrix
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* @author Roman Bast <bastroman@gmail.com>
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*/
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#include "../ecl.h"
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#include "ekf.h"
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#include <math.h>
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#include "mathlib.h"
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void Ekf::initialiseCovariance()
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{
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for (unsigned i = 0; i < _k_num_states; i++) {
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for (unsigned j = 0; j < _k_num_states; j++) {
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P[i][j] = 0.0f;
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}
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}
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// calculate average prediction time step in sec
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float dt = 0.001f * (float)FILTER_UPDATE_PERIOD_MS;
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// define the initial angle uncertainty as variances for a rotation vector
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Vector3f rot_vec_var;
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rot_vec_var(2) = rot_vec_var(1) = rot_vec_var(0) = sq(_params.initial_tilt_err);
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// update the quaternion state covariances
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initialiseQuatCovariances(rot_vec_var);
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// velocity
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P[4][4] = sq(fmaxf(_params.gps_vel_noise, 0.01f));
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P[5][5] = P[4][4];
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|
P[6][6] = sq(1.5f) * P[4][4];
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// position
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P[7][7] = sq(fmaxf(_params.gps_pos_noise, 0.01f));
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|
P[8][8] = P[7][7];
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|
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));
|
|
}
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|
// gyro bias
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P[10][10] = sq(_params.switch_on_gyro_bias * dt);
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|
P[11][11] = P[10][10];
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|
P[12][12] = P[10][10];
|
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// accel bias
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|
_prev_dvel_bias_var(0) = P[13][13] = sq(_params.switch_on_accel_bias * dt);
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|
_prev_dvel_bias_var(1) = P[14][14] = P[13][13];
|
|
_prev_dvel_bias_var(2) = P[15][15] = P[13][13];
|
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|
// record IMU bias state covariance reset time - used to prevent resets being performed too often
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_last_imu_bias_cov_reset_us = _imu_sample_delayed.time_us;
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// variances for optional states
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// earth frame and body frame magnetic field
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// set to observation variance
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for (uint8_t index = 16; index <= 21; index ++) {
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|
P[index][index] = sq(_params.mag_noise);
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|
}
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// wind
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|
P[22][22] = sq(_params.initial_wind_uncertainty);
|
|
P[23][23] = sq(_params.initial_wind_uncertainty);
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|
}
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|
void Ekf::get_pos_var(Vector3f &pos_var)
|
|
{
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|
pos_var(0) = P[7][7];
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|
pos_var(1) = P[8][8];
|
|
pos_var(2) = P[9][9];
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|
}
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void Ekf::get_vel_var(Vector3f &vel_var)
|
|
{
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|
vel_var(0) = P[4][4];
|
|
vel_var(1) = P[5][5];
|
|
vel_var(2) = P[6][6];
|
|
}
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void Ekf::predictCovariance()
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{
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|
// assign intermediate state variables
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float q0 = _state.quat_nominal(0);
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|
float q1 = _state.quat_nominal(1);
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|
float q2 = _state.quat_nominal(2);
|
|
float q3 = _state.quat_nominal(3);
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|
|
|
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 = math::constrain(_imu_sample_delayed.delta_ang_dt, 0.0005f * FILTER_UPDATE_PERIOD_MS, 0.002f * FILTER_UPDATE_PERIOD_MS);
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|
|
// compute noise variance for stationary processes
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|
float process_noise[_k_num_states] = {};
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|
|
|
// 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 accelerometer 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);
|
|
|
|
// inhibit learning of imu acccel bias if the manoeuvre levels are too high to protect against the effect of sensor nonlinearities or bad accel data is detected
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|
float alpha = 1.0f - math::constrain((dt / _params.acc_bias_learn_tc), 0.0f, 1.0f);
|
|
_ang_rate_mag_filt = fmaxf(_imu_sample_delayed.delta_ang.norm(), alpha * _ang_rate_mag_filt);
|
|
_accel_mag_filt = fmaxf(_imu_sample_delayed.delta_vel.norm(), alpha * _accel_mag_filt);
|
|
if (_ang_rate_mag_filt > dt * _params.acc_bias_learn_gyr_lim
|
|
|| _accel_mag_filt > dt * _params.acc_bias_learn_acc_lim
|
|
|| _bad_vert_accel_detected) {
|
|
// store the bias state variances to be reinstated later
|
|
if (!_accel_bias_inhibit) {
|
|
_prev_dvel_bias_var(0) = P[13][13];
|
|
_prev_dvel_bias_var(1) = P[14][14];
|
|
_prev_dvel_bias_var(2) = P[15][15];
|
|
}
|
|
_accel_bias_inhibit = true;
|
|
} else {
|
|
if (_accel_bias_inhibit) {
|
|
// reinstate the bias state variances
|
|
P[13][13] = _prev_dvel_bias_var(0);
|
|
P[14][14] = _prev_dvel_bias_var(1);
|
|
P[15][15] = _prev_dvel_bias_var(2);
|
|
} else {
|
|
// store the bias state variances to be reinstated later
|
|
_prev_dvel_bias_var(0) = P[13][13];
|
|
_prev_dvel_bias_var(1) = P[14][14];
|
|
_prev_dvel_bias_var(2) = P[15][15];
|
|
}
|
|
_accel_bias_inhibit = false;
|
|
}
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|
|
// 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
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|
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);
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|
|
|
} else {
|
|
mag_I_sig = 0.0f;
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|
}
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|
// 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
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|
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;
|
|
}
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float wind_vel_sig;
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// 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
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if (_control_status.flags.wind && (P[22][22] + P[23][23]) < 2.0f * sq(_params.initial_wind_uncertainty)) {
|
|
wind_vel_sig = dt * math::constrain(_params.wind_vel_p_noise, 0.0f, 1.0f);
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|
|
|
} else {
|
|
wind_vel_sig = 0.0f;
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|
}
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// Construct the process noise variance diagonal for those states with a stationary process model
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// These are kinematic states and their error growth is controlled separately by the IMU noise variances
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for (unsigned i = 0; i <= 9; i++) {
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|
process_noise[i] = 0.0f;
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|
}
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|
// delta angle bias states
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|
process_noise[12] = process_noise[11] = process_noise[10] = sq(d_ang_bias_sig);
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|
// delta_velocity bias states
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process_noise[15] = process_noise[14] = process_noise[13] = sq(d_vel_bias_sig);
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|
// earth frame magnetic field states
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process_noise[18] = process_noise[17] = process_noise[16] = sq(mag_I_sig);
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// body frame magnetic field states
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|
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);
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// assign IMU noise variances
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// inputs to the system are 3 delta angles and 3 delta velocities
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float daxVar, dayVar, dazVar;
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float dvxVar, dvyVar, dvzVar;
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float gyro_noise = math::constrain(_params.gyro_noise, 0.0f, 1.0f);
|
|
daxVar = dayVar = dazVar = sq(dt * gyro_noise);
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|
float accel_noise = math::constrain(_params.accel_noise, 0.0f, 1.0f);
|
|
if (_bad_vert_accel_detected) {
|
|
// Increase accelerometer process noise if bad accel data is detected. Measurement errors due to
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|
// vibration induced clipping commonly reach an equivalent 0.5g offset.
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accel_noise = BADACC_BIAS_PNOISE;
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|
}
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dvxVar = dvyVar = dvzVar = sq(dt * accel_noise);
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// predict the covariance
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// intermediate calculations
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float SF[21];
|
|
SF[0] = dvz - dvz_b;
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|
SF[1] = dvy - dvy_b;
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|
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;
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|
SF[17] = sq(q3);
|
|
SF[18] = sq(q2);
|
|
SF[19] = sq(q1);
|
|
SF[20] = sq(q0);
|
|
|
|
float SG[8];
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|
SG[0] = q0/2;
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|
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];
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|
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];
|
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|
|
// 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[0][11] = 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];
|
|
nextP[1][11] = P[1][11] + P[0][11]*SF[8] + P[2][11]*SF[7] + P[3][11]*SF[11] - P[12][11]*SF[15] + P[11][11]*SPP[10] - (P[10][11]*q0)/2;
|
|
nextP[2][11] = P[2][11] + P[0][11]*SF[6] + P[1][11]*SF[10] + P[3][11]*SF[8] + P[12][11]*SF[14] - P[10][11]*SPP[10] - (P[11][11]*q0)/2;
|
|
nextP[3][11] = P[3][11] + P[0][11]*SF[7] + P[1][11]*SF[6] + P[2][11]*SF[9] + P[10][11]*SF[15] - P[11][11]*SF[14] - (P[12][11]*q0)/2;
|
|
nextP[4][11] = P[4][11] + P[0][11]*SF[5] + P[1][11]*SF[3] - P[3][11]*SF[4] + P[2][11]*SPP[0] + P[13][11]*SPP[3] + P[14][11]*SPP[6] - P[15][11]*SPP[9];
|
|
nextP[5][11] = P[5][11] + P[0][11]*SF[4] + P[2][11]*SF[3] + P[3][11]*SF[5] - P[1][11]*SPP[0] - P[13][11]*SPP[8] + P[14][11]*SPP[2] + P[15][11]*SPP[5];
|
|
nextP[6][11] = P[6][11] + P[1][11]*SF[4] - P[2][11]*SF[5] + P[3][11]*SF[3] + P[0][11]*SPP[0] + P[13][11]*SPP[4] - P[14][11]*SPP[7] - P[15][11]*SPP[1];
|
|
nextP[7][11] = P[7][11] + P[4][11]*dt;
|
|
nextP[8][11] = P[8][11] + P[5][11]*dt;
|
|
nextP[9][11] = P[9][11] + P[6][11]*dt;
|
|
nextP[10][11] = P[10][11];
|
|
nextP[11][11] = P[11][11];
|
|
nextP[0][12] = 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];
|
|
nextP[1][12] = P[1][12] + P[0][12]*SF[8] + P[2][12]*SF[7] + P[3][12]*SF[11] - P[12][12]*SF[15] + P[11][12]*SPP[10] - (P[10][12]*q0)/2;
|
|
nextP[2][12] = P[2][12] + P[0][12]*SF[6] + P[1][12]*SF[10] + P[3][12]*SF[8] + P[12][12]*SF[14] - P[10][12]*SPP[10] - (P[11][12]*q0)/2;
|
|
nextP[3][12] = P[3][12] + P[0][12]*SF[7] + P[1][12]*SF[6] + P[2][12]*SF[9] + P[10][12]*SF[15] - P[11][12]*SF[14] - (P[12][12]*q0)/2;
|
|
nextP[4][12] = P[4][12] + P[0][12]*SF[5] + P[1][12]*SF[3] - P[3][12]*SF[4] + P[2][12]*SPP[0] + P[13][12]*SPP[3] + P[14][12]*SPP[6] - P[15][12]*SPP[9];
|
|
nextP[5][12] = P[5][12] + P[0][12]*SF[4] + P[2][12]*SF[3] + P[3][12]*SF[5] - P[1][12]*SPP[0] - P[13][12]*SPP[8] + P[14][12]*SPP[2] + P[15][12]*SPP[5];
|
|
nextP[6][12] = P[6][12] + P[1][12]*SF[4] - P[2][12]*SF[5] + P[3][12]*SF[3] + P[0][12]*SPP[0] + P[13][12]*SPP[4] - P[14][12]*SPP[7] - P[15][12]*SPP[1];
|
|
nextP[7][12] = P[7][12] + P[4][12]*dt;
|
|
nextP[8][12] = P[8][12] + P[5][12]*dt;
|
|
nextP[9][12] = P[9][12] + P[6][12]*dt;
|
|
nextP[10][12] = P[10][12];
|
|
nextP[11][12] = P[11][12];
|
|
nextP[12][12] = P[12][12];
|
|
|
|
// add process noise that is not from the IMU
|
|
for (unsigned i = 0; i <= 12; i++) {
|
|
nextP[i][i] += process_noise[i];
|
|
}
|
|
|
|
// Don't calculate these covariance terms if IMU delta velocity bias estimation is inhibited
|
|
if (!(_params.fusion_mode & MASK_INHIBIT_ACC_BIAS) && !_accel_bias_inhibit) {
|
|
|
|
// calculate variances and upper diagonal covariances for IMU delta velocity bias states
|
|
nextP[0][13] = P[0][13] + P[1][13]*SF[9] + P[2][13]*SF[11] + P[3][13]*SF[10] + P[10][13]*SF[14] + P[11][13]*SF[15] + P[12][13]*SPP[10];
|
|
nextP[1][13] = P[1][13] + P[0][13]*SF[8] + P[2][13]*SF[7] + P[3][13]*SF[11] - P[12][13]*SF[15] + P[11][13]*SPP[10] - (P[10][13]*q0)/2;
|
|
nextP[2][13] = P[2][13] + P[0][13]*SF[6] + P[1][13]*SF[10] + P[3][13]*SF[8] + P[12][13]*SF[14] - P[10][13]*SPP[10] - (P[11][13]*q0)/2;
|
|
nextP[3][13] = P[3][13] + P[0][13]*SF[7] + P[1][13]*SF[6] + P[2][13]*SF[9] + P[10][13]*SF[15] - P[11][13]*SF[14] - (P[12][13]*q0)/2;
|
|
nextP[4][13] = P[4][13] + P[0][13]*SF[5] + P[1][13]*SF[3] - P[3][13]*SF[4] + P[2][13]*SPP[0] + P[13][13]*SPP[3] + P[14][13]*SPP[6] - P[15][13]*SPP[9];
|
|
nextP[5][13] = P[5][13] + P[0][13]*SF[4] + P[2][13]*SF[3] + P[3][13]*SF[5] - P[1][13]*SPP[0] - P[13][13]*SPP[8] + P[14][13]*SPP[2] + P[15][13]*SPP[5];
|
|
nextP[6][13] = P[6][13] + P[1][13]*SF[4] - P[2][13]*SF[5] + P[3][13]*SF[3] + P[0][13]*SPP[0] + P[13][13]*SPP[4] - P[14][13]*SPP[7] - P[15][13]*SPP[1];
|
|
nextP[7][13] = P[7][13] + P[4][13]*dt;
|
|
nextP[8][13] = P[8][13] + P[5][13]*dt;
|
|
nextP[9][13] = P[9][13] + P[6][13]*dt;
|
|
nextP[10][13] = P[10][13];
|
|
nextP[11][13] = P[11][13];
|
|
nextP[12][13] = P[12][13];
|
|
nextP[13][13] = P[13][13];
|
|
nextP[0][14] = P[0][14] + P[1][14]*SF[9] + P[2][14]*SF[11] + P[3][14]*SF[10] + P[10][14]*SF[14] + P[11][14]*SF[15] + P[12][14]*SPP[10];
|
|
nextP[1][14] = P[1][14] + P[0][14]*SF[8] + P[2][14]*SF[7] + P[3][14]*SF[11] - P[12][14]*SF[15] + P[11][14]*SPP[10] - (P[10][14]*q0)/2;
|
|
nextP[2][14] = P[2][14] + P[0][14]*SF[6] + P[1][14]*SF[10] + P[3][14]*SF[8] + P[12][14]*SF[14] - P[10][14]*SPP[10] - (P[11][14]*q0)/2;
|
|
nextP[3][14] = P[3][14] + P[0][14]*SF[7] + P[1][14]*SF[6] + P[2][14]*SF[9] + P[10][14]*SF[15] - P[11][14]*SF[14] - (P[12][14]*q0)/2;
|
|
nextP[4][14] = P[4][14] + P[0][14]*SF[5] + P[1][14]*SF[3] - P[3][14]*SF[4] + P[2][14]*SPP[0] + P[13][14]*SPP[3] + P[14][14]*SPP[6] - P[15][14]*SPP[9];
|
|
nextP[5][14] = P[5][14] + P[0][14]*SF[4] + P[2][14]*SF[3] + P[3][14]*SF[5] - P[1][14]*SPP[0] - P[13][14]*SPP[8] + P[14][14]*SPP[2] + P[15][14]*SPP[5];
|
|
nextP[6][14] = P[6][14] + P[1][14]*SF[4] - P[2][14]*SF[5] + P[3][14]*SF[3] + P[0][14]*SPP[0] + P[13][14]*SPP[4] - P[14][14]*SPP[7] - P[15][14]*SPP[1];
|
|
nextP[7][14] = P[7][14] + P[4][14]*dt;
|
|
nextP[8][14] = P[8][14] + P[5][14]*dt;
|
|
nextP[9][14] = P[9][14] + P[6][14]*dt;
|
|
nextP[10][14] = P[10][14];
|
|
nextP[11][14] = P[11][14];
|
|
nextP[12][14] = P[12][14];
|
|
nextP[13][14] = P[13][14];
|
|
nextP[14][14] = P[14][14];
|
|
nextP[0][15] = P[0][15] + P[1][15]*SF[9] + P[2][15]*SF[11] + P[3][15]*SF[10] + P[10][15]*SF[14] + P[11][15]*SF[15] + P[12][15]*SPP[10];
|
|
nextP[1][15] = P[1][15] + P[0][15]*SF[8] + P[2][15]*SF[7] + P[3][15]*SF[11] - P[12][15]*SF[15] + P[11][15]*SPP[10] - (P[10][15]*q0)/2;
|
|
nextP[2][15] = P[2][15] + P[0][15]*SF[6] + P[1][15]*SF[10] + P[3][15]*SF[8] + P[12][15]*SF[14] - P[10][15]*SPP[10] - (P[11][15]*q0)/2;
|
|
nextP[3][15] = P[3][15] + P[0][15]*SF[7] + P[1][15]*SF[6] + P[2][15]*SF[9] + P[10][15]*SF[15] - P[11][15]*SF[14] - (P[12][15]*q0)/2;
|
|
nextP[4][15] = P[4][15] + P[0][15]*SF[5] + P[1][15]*SF[3] - P[3][15]*SF[4] + P[2][15]*SPP[0] + P[13][15]*SPP[3] + P[14][15]*SPP[6] - P[15][15]*SPP[9];
|
|
nextP[5][15] = P[5][15] + P[0][15]*SF[4] + P[2][15]*SF[3] + P[3][15]*SF[5] - P[1][15]*SPP[0] - P[13][15]*SPP[8] + P[14][15]*SPP[2] + P[15][15]*SPP[5];
|
|
nextP[6][15] = P[6][15] + P[1][15]*SF[4] - P[2][15]*SF[5] + P[3][15]*SF[3] + P[0][15]*SPP[0] + P[13][15]*SPP[4] - P[14][15]*SPP[7] - P[15][15]*SPP[1];
|
|
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];
|
|
}
|
|
|
|
} else {
|
|
// Inhibit delta velocity bias learning by zeroing the covariance terms
|
|
zeroRows(nextP,13,15);
|
|
zeroCols(nextP,13,15);
|
|
}
|
|
|
|
// Don't do covariance prediction on magnetic field states unless we are using 3-axis fusion
|
|
if (_control_status.flags.mag_3D) {
|
|
// 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];
|
|
nextP[16][16] = P[16][16];
|
|
nextP[0][17] = P[0][17] + P[1][17]*SF[9] + P[2][17]*SF[11] + P[3][17]*SF[10] + P[10][17]*SF[14] + P[11][17]*SF[15] + P[12][17]*SPP[10];
|
|
nextP[1][17] = P[1][17] + P[0][17]*SF[8] + P[2][17]*SF[7] + P[3][17]*SF[11] - P[12][17]*SF[15] + P[11][17]*SPP[10] - (P[10][17]*q0)/2;
|
|
nextP[2][17] = P[2][17] + P[0][17]*SF[6] + P[1][17]*SF[10] + P[3][17]*SF[8] + P[12][17]*SF[14] - P[10][17]*SPP[10] - (P[11][17]*q0)/2;
|
|
nextP[3][17] = P[3][17] + P[0][17]*SF[7] + P[1][17]*SF[6] + P[2][17]*SF[9] + P[10][17]*SF[15] - P[11][17]*SF[14] - (P[12][17]*q0)/2;
|
|
nextP[4][17] = P[4][17] + P[0][17]*SF[5] + P[1][17]*SF[3] - P[3][17]*SF[4] + P[2][17]*SPP[0] + P[13][17]*SPP[3] + P[14][17]*SPP[6] - P[15][17]*SPP[9];
|
|
nextP[5][17] = P[5][17] + P[0][17]*SF[4] + P[2][17]*SF[3] + P[3][17]*SF[5] - P[1][17]*SPP[0] - P[13][17]*SPP[8] + P[14][17]*SPP[2] + P[15][17]*SPP[5];
|
|
nextP[6][17] = P[6][17] + P[1][17]*SF[4] - P[2][17]*SF[5] + P[3][17]*SF[3] + P[0][17]*SPP[0] + P[13][17]*SPP[4] - P[14][17]*SPP[7] - P[15][17]*SPP[1];
|
|
nextP[7][17] = P[7][17] + P[4][17]*dt;
|
|
nextP[8][17] = P[8][17] + P[5][17]*dt;
|
|
nextP[9][17] = P[9][17] + P[6][17]*dt;
|
|
nextP[10][17] = P[10][17];
|
|
nextP[11][17] = P[11][17];
|
|
nextP[12][17] = P[12][17];
|
|
nextP[13][17] = P[13][17];
|
|
nextP[14][17] = P[14][17];
|
|
nextP[15][17] = P[15][17];
|
|
nextP[16][17] = P[16][17];
|
|
nextP[17][17] = P[17][17];
|
|
nextP[0][18] = P[0][18] + P[1][18]*SF[9] + P[2][18]*SF[11] + P[3][18]*SF[10] + P[10][18]*SF[14] + P[11][18]*SF[15] + P[12][18]*SPP[10];
|
|
nextP[1][18] = P[1][18] + P[0][18]*SF[8] + P[2][18]*SF[7] + P[3][18]*SF[11] - P[12][18]*SF[15] + P[11][18]*SPP[10] - (P[10][18]*q0)/2;
|
|
nextP[2][18] = P[2][18] + P[0][18]*SF[6] + P[1][18]*SF[10] + P[3][18]*SF[8] + P[12][18]*SF[14] - P[10][18]*SPP[10] - (P[11][18]*q0)/2;
|
|
nextP[3][18] = P[3][18] + P[0][18]*SF[7] + P[1][18]*SF[6] + P[2][18]*SF[9] + P[10][18]*SF[15] - P[11][18]*SF[14] - (P[12][18]*q0)/2;
|
|
nextP[4][18] = P[4][18] + P[0][18]*SF[5] + P[1][18]*SF[3] - P[3][18]*SF[4] + P[2][18]*SPP[0] + P[13][18]*SPP[3] + P[14][18]*SPP[6] - P[15][18]*SPP[9];
|
|
nextP[5][18] = P[5][18] + P[0][18]*SF[4] + P[2][18]*SF[3] + P[3][18]*SF[5] - P[1][18]*SPP[0] - P[13][18]*SPP[8] + P[14][18]*SPP[2] + P[15][18]*SPP[5];
|
|
nextP[6][18] = P[6][18] + P[1][18]*SF[4] - P[2][18]*SF[5] + P[3][18]*SF[3] + P[0][18]*SPP[0] + P[13][18]*SPP[4] - P[14][18]*SPP[7] - P[15][18]*SPP[1];
|
|
nextP[7][18] = P[7][18] + P[4][18]*dt;
|
|
nextP[8][18] = P[8][18] + P[5][18]*dt;
|
|
nextP[9][18] = P[9][18] + P[6][18]*dt;
|
|
nextP[10][18] = P[10][18];
|
|
nextP[11][18] = P[11][18];
|
|
nextP[12][18] = P[12][18];
|
|
nextP[13][18] = P[13][18];
|
|
nextP[14][18] = P[14][18];
|
|
nextP[15][18] = P[15][18];
|
|
nextP[16][18] = P[16][18];
|
|
nextP[17][18] = P[17][18];
|
|
nextP[18][18] = P[18][18];
|
|
nextP[0][19] = P[0][19] + P[1][19]*SF[9] + P[2][19]*SF[11] + P[3][19]*SF[10] + P[10][19]*SF[14] + P[11][19]*SF[15] + P[12][19]*SPP[10];
|
|
nextP[1][19] = P[1][19] + P[0][19]*SF[8] + P[2][19]*SF[7] + P[3][19]*SF[11] - P[12][19]*SF[15] + P[11][19]*SPP[10] - (P[10][19]*q0)/2;
|
|
nextP[2][19] = P[2][19] + P[0][19]*SF[6] + P[1][19]*SF[10] + P[3][19]*SF[8] + P[12][19]*SF[14] - P[10][19]*SPP[10] - (P[11][19]*q0)/2;
|
|
nextP[3][19] = P[3][19] + P[0][19]*SF[7] + P[1][19]*SF[6] + P[2][19]*SF[9] + P[10][19]*SF[15] - P[11][19]*SF[14] - (P[12][19]*q0)/2;
|
|
nextP[4][19] = P[4][19] + P[0][19]*SF[5] + P[1][19]*SF[3] - P[3][19]*SF[4] + P[2][19]*SPP[0] + P[13][19]*SPP[3] + P[14][19]*SPP[6] - P[15][19]*SPP[9];
|
|
nextP[5][19] = P[5][19] + P[0][19]*SF[4] + P[2][19]*SF[3] + P[3][19]*SF[5] - P[1][19]*SPP[0] - P[13][19]*SPP[8] + P[14][19]*SPP[2] + P[15][19]*SPP[5];
|
|
nextP[6][19] = P[6][19] + P[1][19]*SF[4] - P[2][19]*SF[5] + P[3][19]*SF[3] + P[0][19]*SPP[0] + P[13][19]*SPP[4] - P[14][19]*SPP[7] - P[15][19]*SPP[1];
|
|
nextP[7][19] = P[7][19] + P[4][19]*dt;
|
|
nextP[8][19] = P[8][19] + P[5][19]*dt;
|
|
nextP[9][19] = P[9][19] + P[6][19]*dt;
|
|
nextP[10][19] = P[10][19];
|
|
nextP[11][19] = P[11][19];
|
|
nextP[12][19] = P[12][19];
|
|
nextP[13][19] = P[13][19];
|
|
nextP[14][19] = P[14][19];
|
|
nextP[15][19] = P[15][19];
|
|
nextP[16][19] = P[16][19];
|
|
nextP[17][19] = P[17][19];
|
|
nextP[18][19] = P[18][19];
|
|
nextP[19][19] = P[19][19];
|
|
nextP[0][20] = P[0][20] + P[1][20]*SF[9] + P[2][20]*SF[11] + P[3][20]*SF[10] + P[10][20]*SF[14] + P[11][20]*SF[15] + P[12][20]*SPP[10];
|
|
nextP[1][20] = P[1][20] + P[0][20]*SF[8] + P[2][20]*SF[7] + P[3][20]*SF[11] - P[12][20]*SF[15] + P[11][20]*SPP[10] - (P[10][20]*q0)/2;
|
|
nextP[2][20] = P[2][20] + P[0][20]*SF[6] + P[1][20]*SF[10] + P[3][20]*SF[8] + P[12][20]*SF[14] - P[10][20]*SPP[10] - (P[11][20]*q0)/2;
|
|
nextP[3][20] = P[3][20] + P[0][20]*SF[7] + P[1][20]*SF[6] + P[2][20]*SF[9] + P[10][20]*SF[15] - P[11][20]*SF[14] - (P[12][20]*q0)/2;
|
|
nextP[4][20] = P[4][20] + P[0][20]*SF[5] + P[1][20]*SF[3] - P[3][20]*SF[4] + P[2][20]*SPP[0] + P[13][20]*SPP[3] + P[14][20]*SPP[6] - P[15][20]*SPP[9];
|
|
nextP[5][20] = P[5][20] + P[0][20]*SF[4] + P[2][20]*SF[3] + P[3][20]*SF[5] - P[1][20]*SPP[0] - P[13][20]*SPP[8] + P[14][20]*SPP[2] + P[15][20]*SPP[5];
|
|
nextP[6][20] = P[6][20] + P[1][20]*SF[4] - P[2][20]*SF[5] + P[3][20]*SF[3] + P[0][20]*SPP[0] + P[13][20]*SPP[4] - P[14][20]*SPP[7] - P[15][20]*SPP[1];
|
|
nextP[7][20] = P[7][20] + P[4][20]*dt;
|
|
nextP[8][20] = P[8][20] + P[5][20]*dt;
|
|
nextP[9][20] = P[9][20] + P[6][20]*dt;
|
|
nextP[10][20] = P[10][20];
|
|
nextP[11][20] = P[11][20];
|
|
nextP[12][20] = P[12][20];
|
|
nextP[13][20] = P[13][20];
|
|
nextP[14][20] = P[14][20];
|
|
nextP[15][20] = P[15][20];
|
|
nextP[16][20] = P[16][20];
|
|
nextP[17][20] = P[17][20];
|
|
nextP[18][20] = P[18][20];
|
|
nextP[19][20] = P[19][20];
|
|
nextP[20][20] = P[20][20];
|
|
nextP[0][21] = P[0][21] + P[1][21]*SF[9] + P[2][21]*SF[11] + P[3][21]*SF[10] + P[10][21]*SF[14] + P[11][21]*SF[15] + P[12][21]*SPP[10];
|
|
nextP[1][21] = P[1][21] + P[0][21]*SF[8] + P[2][21]*SF[7] + P[3][21]*SF[11] - P[12][21]*SF[15] + P[11][21]*SPP[10] - (P[10][21]*q0)/2;
|
|
nextP[2][21] = P[2][21] + P[0][21]*SF[6] + P[1][21]*SF[10] + P[3][21]*SF[8] + P[12][21]*SF[14] - P[10][21]*SPP[10] - (P[11][21]*q0)/2;
|
|
nextP[3][21] = P[3][21] + P[0][21]*SF[7] + P[1][21]*SF[6] + P[2][21]*SF[9] + P[10][21]*SF[15] - P[11][21]*SF[14] - (P[12][21]*q0)/2;
|
|
nextP[4][21] = P[4][21] + P[0][21]*SF[5] + P[1][21]*SF[3] - P[3][21]*SF[4] + P[2][21]*SPP[0] + P[13][21]*SPP[3] + P[14][21]*SPP[6] - P[15][21]*SPP[9];
|
|
nextP[5][21] = P[5][21] + P[0][21]*SF[4] + P[2][21]*SF[3] + P[3][21]*SF[5] - P[1][21]*SPP[0] - P[13][21]*SPP[8] + P[14][21]*SPP[2] + P[15][21]*SPP[5];
|
|
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) {
|
|
|
|
// 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) || _accel_bias_inhibit) {
|
|
zeroRows(P,13,15);
|
|
zeroCols(P,13,15);
|
|
} else {
|
|
// Find the maximum delta velocity bias state variance and request a covariance reset if any variance is below the safe minimum
|
|
const float minSafeStateVar = 1e-9f;
|
|
float maxStateVar = minSafeStateVar;
|
|
bool resetRequired = false;
|
|
|
|
for (uint8_t stateIndex = 13; stateIndex <= 15; stateIndex++) {
|
|
if (P[stateIndex][stateIndex] > maxStateVar) {
|
|
maxStateVar = P[stateIndex][stateIndex];
|
|
|
|
} else if (P[stateIndex][stateIndex] < minSafeStateVar) {
|
|
resetRequired = true;
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
// To ensure stability of the covariance matrix operations, the ratio of a max and min variance must
|
|
// not exceed 100 and the minimum variance must not fall below the target minimum
|
|
// Also limit variance to a maximum equivalent to a 1g uncertainty
|
|
const float minStateVarTarget = 1E-8f;
|
|
float minAllowedStateVar = fmaxf(0.01f * maxStateVar, minStateVarTarget);
|
|
|
|
for (uint8_t stateIndex = 13; stateIndex <= 15; stateIndex++) {
|
|
P[stateIndex][stateIndex] = math::constrain(P[stateIndex][stateIndex], minAllowedStateVar,
|
|
sq(_gravity_mss * _dt_ekf_avg));
|
|
}
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// If any one axis has fallen below the safe minimum, all delta velocity covariance terms must be reset to zero
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if (resetRequired) {
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float delVelBiasVar[3];
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// store all delta velocity bias variances
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for (uint8_t stateIndex = 13; stateIndex <= 15; stateIndex++) {
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delVelBiasVar[stateIndex - 13] = P[stateIndex][stateIndex];
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}
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// reset all delta velocity bias covariances
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zeroCols(P, 13, 15);
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// restore all delta velocity bias variances
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for (uint8_t stateIndex = 13; stateIndex <= 15; stateIndex++) {
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P[stateIndex][stateIndex] = delVelBiasVar[stateIndex - 13];
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}
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}
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// Run additional checks to see if the delta velocity bias has hit limits in a direction that is clearly wrong
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// calculate accel bias term aligned with the gravity vector
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float dVel_bias_lim = 0.9f * _params.acc_bias_lim * _dt_ekf_avg;
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float down_dvel_bias = 0.0f;
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for (uint8_t axis_index = 0; axis_index < 3; axis_index++) {
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down_dvel_bias += _state.accel_bias(axis_index) * _R_to_earth(2, axis_index);
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}
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// check that the vertical componenent of accel bias is consistent with both the vertical position and velocity innovation
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bool bad_acc_bias = (fabsf(down_dvel_bias) > dVel_bias_lim
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&& down_dvel_bias * _vel_pos_innov[2] < 0.0f
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&& down_dvel_bias * _vel_pos_innov[5] < 0.0f);
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// record the pass/fail
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if (!bad_acc_bias) {
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_fault_status.flags.bad_acc_bias = false;
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_time_acc_bias_check = _time_last_imu;
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} else {
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_fault_status.flags.bad_acc_bias = true;
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}
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// if we have failed for 7 seconds continuously, reset the accel bias covariances to fix bad conditioning of
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// the covariance matrix but preserve the variances (diagonals) to allow bias learning to continue
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if (_time_last_imu - _time_acc_bias_check > (uint64_t)7e6) {
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float varX = P[13][13];
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float varY = P[14][14];
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float varZ = P[15][15];
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zeroRows(P,13,15);
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zeroCols(P,13,15);
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P[13][13] = varX;
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P[14][14] = varY;
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P[15][15] = varZ;
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_time_acc_bias_check = _time_last_imu;
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_fault_status.flags.bad_acc_bias = false;
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ECL_WARN("EKF invalid accel bias - resetting covariance");
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} else {
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// ensure the covariance values are symmetrical
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makeSymmetrical(P,13,15);
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}
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}
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// magnetic field states
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if (!_control_status.flags.mag_3D) {
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zeroRows(P,16,21);
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zeroCols(P,16,21);
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} else {
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// constrain variances
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for (int i = 16; i <= 18; i++) {
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P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[5]);
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}
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for (int i = 19; i <= 21; i++) {
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P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[6]);
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}
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// force symmetry
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makeSymmetrical(P,16,21);
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}
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// wind velocity states
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if (!_control_status.flags.wind) {
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zeroRows(P,22,23);
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zeroCols(P,22,23);
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} else {
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// constrain variances
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for (int i = 22; i <= 23; i++) {
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P[i][i] = math::constrain(P[i][i], 0.0f, P_lim[7]);
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}
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// force symmetry
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makeSymmetrical(P,22,23);
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}
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}
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void Ekf::resetMagCovariance()
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{
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// set the quaternion covariance terms to zero
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zeroRows(P,0,3);
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zeroCols(P,0,3);
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// set the magnetic field covariance terms to zero
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zeroRows(P,16,21);
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zeroCols(P,16,21);
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// set the field state variance to the observation variance
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for (uint8_t rc_index=16; rc_index <= 21; rc_index ++) {
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P[rc_index][rc_index] = sq(_params.mag_noise);
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}
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}
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void Ekf::resetWindCovariance()
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{
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// set the wind covariance terms to zero
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zeroRows(P,22,23);
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zeroCols(P,22,23);
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if (_tas_data_ready && (_imu_sample_delayed.time_us - _airspeed_sample_delayed.time_us < (uint64_t)5e5)) {
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// Use airspeed and zer sideslip assumption to set initial covariance values for wind states
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// calculate the wind speed and bearing
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float spd = sqrtf(sq(_state.wind_vel(0))+sq(_state.wind_vel(1)));
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float yaw = atan2f(_state.wind_vel(1),_state.wind_vel(0));
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// calculate the uncertainty in wind speed and direction using the uncertainty in airspeed and sideslip angle
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// used to calculate the initial wind speed
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float R_spd = sq(math::constrain(_params.eas_noise, 0.5f, 5.0f) * math::constrain(_airspeed_sample_delayed.eas2tas, 0.9f, 10.0f));
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float R_yaw = sq(0.1745f);
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// calculate the variance and covariance terms for the wind states
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float cos_yaw = cosf(yaw);
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float sin_yaw = sinf(yaw);
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float cos_yaw_2 = sq(cos_yaw);
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float sin_yaw_2 = sq(sin_yaw);
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float sin_cos_yaw = sin_yaw*cos_yaw;
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float spd_2 = sq(spd);
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P[22][22] = R_yaw*spd_2*sin_yaw_2 + R_spd*cos_yaw_2;
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P[22][23] = - R_yaw*sin_cos_yaw*spd_2 + R_spd*sin_cos_yaw;
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P[23][22] = P[22][23];
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P[23][23] = R_yaw*spd_2*cos_yaw_2 + R_spd*sin_yaw_2;
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// Now add the variance due to uncertainty in vehicle velocity that was used to calculate the initial wind speed
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P[22][22] += P[4][4];
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P[23][23] += P[5][5];
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} else {
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// without airspeed, start with a small initial uncertainty to improve the initial estimate
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P[22][22] = sq(1.0f);
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P[23][23] = sq(1.0f);
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}
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}
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