新手概念不清：关于常用的滤波算法和控制算法
这学期的智能控制课期末居然是交论文就ok了，于是乎对于四轴还处于新手阶段的我就想趁这机会好好了解下一些常见的滤波算法和控制算法，并挑一个当做论文主题。可是查资料的时候迷茫了，感觉这方面的资料太多太杂，思路都理不清了。
现在我想请大家帮我整理整理下思路，现在我想了解的信息是：
1.常见的滤波算法有哪些
这方面目前查到：
1.1 网上盛传递11种滤波算法，不过怎么都感觉这些算法似乎太过简单了
1.2 kalman
1.3 双边
1.4 维纳
1.5 互补
1.6 粒子【这个似乎很有针对性，图像处理吧】
2.常见的控制算法有哪些
这方便目前查到：
2.1 pid
2.2 pid后期的诸多分支
我现在安排是这样的：
1.搞清常见的滤波算法和控制算法，并知道各种算法适用的场合；
2.【可选】整理这些算法的发展历程，争取做成思维导图那种形式【呵呵，我觉得要想真正掌握一门技术，应该对这门技术及其相关技术的发展历史有了解才行，这也是了解咱们技术史的一个方式】
3.挑一个控制【或滤波】算法学习，最后就以该算法写成论文的形式交；
小生知识面实在有限，在此先感谢各位的帮组了。 分享点个人理解……
姿态估计部分：
互补滤波器就是传统一阶低通、高通滤波器的离散形式。方法简单、参数意义明显，基本不需要模型，做姿态滤波时效果通常也可以。但它只是个滤波器，不是估计算法，相当于会有一定的时延。
卡尔曼滤波叫做线性系统的最优估计，这个是正经的估计算法，在已知模型的情况下效果没得说。在四轴的场合，模型的难点是强制项（电机、气动参数对状态转移的影响），现有的算法通常都直接把强制项忽略，这样一来效果相比互补滤波器优势有限。另外需要稍微关注一点的是四轴不是线性系统。
粒子滤波器虽然不只是图像领域的，但这个用于姿态估计，感觉对模型的依赖更强。如果模型不准，跟上面一样，“优势有限”。
双边滤波器倒是主要用来做图像吧，不是非常了解。这应该也是一个纯粹的滤波器。
控制率部分：
PID的优点其实跟互补滤波器一样，参数意义明显、不需要模型，效果通常还可以。“PID后期的诸多分支”我不太清楚指的是哪些。如果有状态方程，可以用MIMO系统的方法去处理，现代控制理论也都是从这里入手，否则PID就已经很有效了。
总之，四轴希望知道的是当前时刻而不是过去某时刻的姿态，也就是说是一个估计问题，而不是滤波问题。另外所有这些方法按是否需要模型分为两边，如果得不到模型，那比互补滤波器和PID好不了太多。 K.O.Carnivist 发表于 2012-12-8 11:24 static/image/common/back.gif
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姿态估计部分：
恳请大大，指导下小弟。
我觉得陀螺仪的数据一般很稳的，就是加速度计数据总是跳动。我就想对采样的加速度数据先进行带通滤波，比如0.05Hz--25Hz。我现在打算用四阶的。然后再进行角度融合，不知这样实际效果如何。 kmani 发表于 2012-12-9 22:12 static/image/common/back.gif
恳请大大，指导下小弟。
我觉得陀螺仪的数据一般很稳的，就是加速度计数据总是跳动。我就想对采样的加速 ...
试试呗{:sweat:} 我也没有多少经验和水平……
为什么是带通呢？加速度数据的低频段挺有用的啊。 K.O.Carnivist 发表于 2012-12-10 09:37 static/image/common/back.gif
试试呗 我也没有多少经验和水平……
为什么是带通呢？加速度数据的低频段挺有用的啊。 ...
那个低通是抑制温飘的，要是觉得0.05大了，可以用0.01HZ的截止频率。 K.O.Carnivist 发表于 2012-12-8 11:24 static/image/common/back.gif
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姿态估计部分：
明白了，我都定题了。定pid了，谢谢你啦
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