fly316/PX4-Autopilot
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EKF: Enable optional activation of XY delta velocity bias estimation

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Paul Riseborough
2016-05-05 21:23:03 +10:00
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EKF/covariance.cpp
+51 -35
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@@ -198,7 +198,7 @@ void Ekf::predictCovariance()
float accel_noise = math::constrain(_params.accel_noise, 0.0f, 1.0f);
dvxVar = dvyVar = dvzVar = sq(dt * accel_noise);
// predict covarinace matrix
// predict the covariance
// intermediate calculations
float SF[21] = {};
@@ -261,7 +261,12 @@ void Ekf::predictCovariance()
SPP[10] = SF[16];
// covariance update
float nextP[24][24] = {};
float nextP[24][24];
// add noise variances for states with stationary process models
for (unsigned i = 0; i < _k_num_states; i++) {
nextP[i][i] += process_noise[i];
}
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])*0.25f + 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))*0.25f + (dazVar*sq(q3))*0.25f;
nextP[0][1] = P[0][1] + SQ[8] + 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[8]*(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]) + SF[7]*(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[11]*(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[15]*(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]) + SPP[10]*(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]) - (q0*(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]))*0.5f;
@@ -354,35 +359,43 @@ void Ekf::predictCovariance()
nextP[10][12] = P[10][12];
nextP[11][12] = P[11][12];
nextP[12][12] = P[12][12];
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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];
// Don't calculate these covariance terms if we are not estimating XY delta velocity bias errors
if (_params.fusion_mode & MASK_USE_3D_ACC_BIAS) {
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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)*0.5f;
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];
} else {
zeroRows(nextP,13,14);
zeroCols(nextP,13,14);
}
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)*0.5f;
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)*0.5f;
@@ -527,6 +540,10 @@ void Ekf::predictCovariance()
nextP[20][21] = P[20][21];
nextP[21][21] = P[21][21];
} else {
zeroRows(nextP,16,21);
zeroCols(nextP,16,21);
}
// Don't do covariance prediction on wind states unless we are using them
@@ -624,11 +641,10 @@ void Ekf::predictCovariance()
nextP[22][23] = P[22][23];
nextP[23][23] = P[23][23];
}
} else {
zeroRows(nextP,22,23);
zeroCols(nextP,22,23);
// add process noise
for (unsigned i = 0; i < _k_num_states; i++) {
nextP[i][i] += process_noise[i];
}
// stop position covariance growth if our total position variance reaches 100m