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* POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
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/**
* @file estimator_22states.cpp
*
* Implementation of the attitude and position estimator.
*
* @author Paul Riseborough <p_riseborough@live.com.au>
*/
#include "estimator_22states.h"
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdarg.h>
#include <math.h>
#include <algorithm>
#ifndef M_PI_F
#define M_PI_F static_cast<float>(M_PI)
#endif
constexpr float EKF_COVARIANCE_DIVERGED = 1.0e8f;
AttPosEKF::AttPosEKF() :
covTimeStepMax(0.0f),
covDelAngMax(0.0f),
rngFinderPitch(0.0f),
yawVarScale(0.0f),
windVelSigma(0.0f),
dAngBiasSigma(0.0f),
dVelBiasSigma(0.0f),
magEarthSigma(0.0f),
magBodySigma(0.0f),
gndHgtSigma(0.0f),
vneSigma(0.0f),
vdSigma(0.0f),
posNeSigma(0.0f),
posDSigma(0.0f),
magMeasurementSigma(0.0f),
airspeedMeasurementSigma(0.0f),
gyroProcessNoise(0.0f),
accelProcessNoise(0.0f),
EAS2TAS(1.0f),
magstate{},
resetMagState{},
KH{},
KHP{},
P{},
Kfusion{},
states{},
resetStates{},
storedStates{},
statetimeStamp{},
lastVelPosFusion(millis()),
statesAtVelTime{},
statesAtPosTime{},
statesAtHgtTime{},
statesAtMagMeasTime{},
statesAtVtasMeasTime{},
statesAtRngTime{},
statesAtFlowTime{},
correctedDelAng(),
correctedDelVel(),
summedDelAng(),
summedDelVel(),
accNavMag(),
earthRateNED(),
angRate(),
lastGyroOffset(),
delAngTotal(),
Tbn(),
Tnb(),
accel(),
dVelIMU(),
dAngIMU(),
dtIMU(0.005f),
dtIMUfilt(0.005f),
dtVelPos(0.01f),
dtVelPosFilt(0.01f),
dtHgtFilt(0.01f),
dtGpsFilt(0.1f),
fusionModeGPS(0),
innovVelPos{},
varInnovVelPos{},
velNED{},
posNE{},
hgtMea(0.0f),
baroHgtOffset(0.0f),
rngMea(0.0f),
innovMag{},
varInnovMag{},
magData{},
innovVtas(0.0f),
innovRng(0.0f),
innovOptFlow{},
varInnovOptFlow{},
varInnovVtas(0.0f),
varInnovRng(0.0f),
VtasMeas(0.0f),
magDeclination(0.0f),
latRef(0.0f),
lonRef(-M_PI_F),
hgtRef(0.0f),
refSet(false),
magBias(),
covSkipCount(0),
lastFixTime_ms(0),
globalTimeStamp_ms(0),
gpsLat(0.0),
gpsLon(-M_PI),
gpsHgt(0.0f),
GPSstatus(0),
baroHgt(0.0f),
statesInitialised(false),
fuseVelData(false),
fusePosData(false),
fuseHgtData(false),
fuseMagData(false),
fuseVtasData(false),
fuseRngData(false),
fuseOptFlowData(false),
inhibitWindStates(true),
inhibitMagStates(true),
inhibitGndState(true),
inhibitScaleState(true),
onGround(true),
staticMode(true),
useGPS(false),
useAirspeed(true),
useCompass(true),
useRangeFinder(true),
useOpticalFlow(false),
ekfDiverged(false),
lastReset(0),
current_ekf_state{},
last_ekf_error{},
numericalProtection(true),
storeIndex(0),
storedOmega{},
Popt{},
flowStates{},
prevPosN(0.0f),
prevPosE(0.0f),
auxFlowObsInnov{},
auxFlowObsInnovVar{},
fScaleFactorVar(0.0f),
Tnb_flow{},
R_LOS(0.0f),
auxFlowTestRatio{},
auxRngTestRatio(0.0f),
flowInnovGate(0.0f),
auxFlowInnovGate(0.0f),
rngInnovGate(0.0f),
minFlowRng(0.0f),
moCompR_LOS(0.0f)
{
memset(&last_ekf_error, 0, sizeof(last_ekf_error));
memset(¤t_ekf_state, 0, sizeof(current_ekf_state));
ZeroVariables();
InitialiseParameters();
}
AttPosEKF::~AttPosEKF()
{
}
void AttPosEKF::InitialiseParameters()
{
covTimeStepMax = 0.07f; // maximum time allowed between covariance predictions
covDelAngMax = 0.02f; // maximum delta angle between covariance predictions
rngFinderPitch = 0.0f; // pitch angle of laser range finder in radians. Zero is aligned with the Z body axis. Positive is RH rotation about Y body axis.
EAS2TAS = 1.0f;
yawVarScale = 1.0f;
windVelSigma = 0.1f;
dAngBiasSigma = 5.0e-7f;
dVelBiasSigma = 1e-4f;
magEarthSigma = 3.0e-4f;
magBodySigma = 3.0e-4f;
vneSigma = 0.2f;
vdSigma = 0.3f;
posNeSigma = 2.0f;
posDSigma = 2.0f;
magMeasurementSigma = 0.05;
airspeedMeasurementSigma = 1.4f;
gyroProcessNoise = 1.4544411e-2f;
accelProcessNoise = 0.5f;
gndHgtSigma = 0.1f; // terrain gradient 1-sigma
R_LOS = 0.3f; // optical flow measurement noise variance (rad/sec)^2
flowInnovGate = 3.0f; // number of standard deviations applied to the optical flow innovation consistency check
auxFlowInnovGate = 10.0f; // number of standard deviations applied to the optical flow innovation consistency check used by the auxiliary filter
rngInnovGate = 5.0f; // number of standard deviations applied to the range finder innovation consistency check
minFlowRng = 0.3f; //minimum range between ground and flow sensor
moCompR_LOS = 0.0; // scaler from sensor gyro rate to uncertainty in LOS rate
}
void AttPosEKF::UpdateStrapdownEquationsNED()
{
Vector3f delVelNav;
float q00;
float q11;
float q22;
float q33;
float q01;
float q02;
float q03;
float q12;
float q13;
float q23;
float rotationMag;
float qUpdated[4];
float quatMag;
float deltaQuat[4];
const Vector3f gravityNED(0.0f, 0.0f, GRAVITY_MSS);
// Remove sensor bias errors
correctedDelAng.x = dAngIMU.x - states[10];
correctedDelAng.y = dAngIMU.y - states[11];
correctedDelAng.z = dAngIMU.z - states[12];
Vector3f dVelIMURel;
dVelIMURel.x = dVelIMU.x;
dVelIMURel.y = dVelIMU.y;
dVelIMURel.z = dVelIMU.z - states[13];
delAngTotal.x += correctedDelAng.x;
delAngTotal.y += correctedDelAng.y;
delAngTotal.z += correctedDelAng.z;
// Save current measurements
Vector3f prevDelAng = correctedDelAng;
// Apply corrections for earths rotation rate and coning errors
// * and + operators have been overloaded
correctedDelAng = correctedDelAng - Tnb*earthRateNED*dtIMU + 8.333333333333333e-2f*(prevDelAng % correctedDelAng);
// Convert the rotation vector to its equivalent quaternion
rotationMag = correctedDelAng.length();
if (rotationMag < 1e-12f)
{
deltaQuat[0] = 1.0;
deltaQuat[1] = 0.0;
deltaQuat[2] = 0.0;
deltaQuat[3] = 0.0;
}
else
{
// We are using double here as we are unsure how small
// the angle differences are and if we get into numeric
// issues with float. The runtime impact is not measurable
// for these quantities.
deltaQuat[0] = cos(0.5*(double)rotationMag);
float rotScaler = (sin(0.5*(double)rotationMag))/(double)rotationMag;
deltaQuat[1] = correctedDelAng.x*rotScaler;
deltaQuat[2] = correctedDelAng.y*rotScaler;
deltaQuat[3] = correctedDelAng.z*rotScaler;
}
// Update the quaternions by rotating from the previous attitude through
// the delta angle rotation quaternion
qUpdated[0] = states[0]*deltaQuat[0] - states[1]*deltaQuat[1] - states[2]*deltaQuat[2] - states[3]*deltaQuat[3];
qUpdated[1] = states[0]*deltaQuat[1] + states[1]*deltaQuat[0] + states[2]*deltaQuat[3] - states[3]*deltaQuat[2];
qUpdated[2] = states[0]*deltaQuat[2] + states[2]*deltaQuat[0] + states[3]*deltaQuat[1] - states[1]*deltaQuat[3];
qUpdated[3] = states[0]*deltaQuat[3] + states[3]*deltaQuat[0] + states[1]*deltaQuat[2] - states[2]*deltaQuat[1];
// Normalise the quaternions and update the quaternion states
quatMag = sqrtf(sq(qUpdated[0]) + sq(qUpdated[1]) + sq(qUpdated[2]) + sq(qUpdated[3]));
if (quatMag > 1e-16f)
{
float quatMagInv = 1.0f/quatMag;
states[0] = quatMagInv*qUpdated[0];
states[1] = quatMagInv*qUpdated[1];
states[2] = quatMagInv*qUpdated[2];
states[3] = quatMagInv*qUpdated[3];
}
// Calculate the body to nav cosine matrix
q00 = sq(states[0]);
q11 = sq(states[1]);
q22 = sq(states[2]);
q33 = sq(states[3]);
q01 = states[0]*states[1];
q02 = states[0]*states[2];
q03 = states[0]*states[3];
q12 = states[1]*states[2];
q13 = states[1]*states[3];
q23 = states[2]*states[3];
Tbn.x.x = q00 + q11 - q22 - q33;
Tbn.y.y = q00 - q11 + q22 - q33;
Tbn.z.z = q00 - q11 - q22 + q33;
Tbn.x.y = 2*(q12 - q03);
Tbn.x.z = 2*(q13 + q02);
Tbn.y.x = 2*(q12 + q03);
Tbn.y.z = 2*(q23 - q01);
Tbn.z.x = 2*(q13 - q02);
Tbn.z.y = 2*(q23 + q01);
Tnb = Tbn.transpose();
// transform body delta velocities to delta velocities in the nav frame
// * and + operators have been overloaded
//delVelNav = Tbn*dVelIMU + gravityNED*dtIMU;
delVelNav.x = Tbn.x.x*dVelIMURel.x + Tbn.x.y*dVelIMURel.y + Tbn.x.z*dVelIMURel.z + gravityNED.x*dtIMU;
delVelNav.y = Tbn.y.x*dVelIMURel.x + Tbn.y.y*dVelIMURel.y + Tbn.y.z*dVelIMURel.z + gravityNED.y*dtIMU;
delVelNav.z = Tbn.z.x*dVelIMURel.x + Tbn.z.y*dVelIMURel.y + Tbn.z.z*dVelIMURel.z + gravityNED.z*dtIMU;
// calculate the magnitude of the nav acceleration (required for GPS
// variance estimation)
accNavMag = delVelNav.length()/dtIMU;
// If calculating position save previous velocity
float lastVelocity[3];
lastVelocity[0] = states[4];
lastVelocity[1] = states[5];
lastVelocity[2] = states[6];
// Sum delta velocities to get velocity
states[4] = states[4] + delVelNav.x;
states[5] = states[5] + delVelNav.y;
states[6] = states[6] + delVelNav.z;
// If calculating postions, do a trapezoidal integration for position
states[7] = states[7] + 0.5f*(states[4] + lastVelocity[0])*dtIMU;
states[8] = states[8] + 0.5f*(states[5] + lastVelocity[1])*dtIMU;
states[9] = states[9] + 0.5f*(states[6] + lastVelocity[2])*dtIMU;
// Constrain states (to protect against filter divergence)
ConstrainStates();
// update filtered IMU time step length
dtIMUfilt = 0.99f * dtIMUfilt + 0.01f * dtIMU;
}
void AttPosEKF::CovariancePrediction(float dt)
{
// scalars
float daxCov;
float dayCov;
float dazCov;
float dvxCov;
float dvyCov;
float dvzCov;
float dvx;
float dvy;
float dvz;
float dax;
float day;
float daz;
float q0;
float q1;
float q2;
float q3;
float dax_b;
float day_b;
float daz_b;
float dvz_b;
// arrays
float processNoise[EKF_STATE_ESTIMATES];
float SF[15];
float SG[8];
float SQ[11];
float SPP[8] = {0};
float nextP[EKF_STATE_ESTIMATES][EKF_STATE_ESTIMATES];
// calculate covariance prediction process noise
for (uint8_t i= 0; i<4; i++) processNoise[i] = 1.0e-9f;
for (uint8_t i= 4; i<10; i++) processNoise[i] = 1.0e-9f;
for (uint8_t i=10; i<=12; i++) processNoise[i] = dt * dAngBiasSigma;
// scale gyro bias noise when on ground to allow for faster bias estimation
for (uint8_t i=10; i<=12; i++) processNoise[i] = dt * dAngBiasSigma;
processNoise[13] = dVelBiasSigma;
if (!inhibitWindStates) {
for (uint8_t i=14; i<=15; i++) processNoise[i] = dt * windVelSigma;
} else {
for (uint8_t i=14; i<=15; i++) processNoise[i] = 0;
}
if (!inhibitMagStates) {
for (uint8_t i=16; i<=18; i++) processNoise[i] = dt * magEarthSigma;
for (uint8_t i=19; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) processNoise[i] = dt * magBodySigma;
} else {
for (uint8_t i=16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) processNoise[i] = 0;
}
// square all sigmas
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) processNoise[i] = sq(processNoise[i]);
// set variables used to calculate covariance growth
dvx = summedDelVel.x;
dvy = summedDelVel.y;
dvz = summedDelVel.z;
dax = summedDelAng.x;
day = summedDelAng.y;
daz = summedDelAng.z;
q0 = states[0];
q1 = states[1];
q2 = states[2];
q3 = states[3];
dax_b = states[10];
day_b = states[11];
daz_b = states[12];
dvz_b = states[13];
gyroProcessNoise = ConstrainFloat(gyroProcessNoise, 1e-3f, 5e-2f);
daxCov = sq(dt*gyroProcessNoise);
dayCov = sq(dt*gyroProcessNoise);
dazCov = sq(dt*gyroProcessNoise);
if (onGround) dazCov = dazCov * sq(yawVarScale);
accelProcessNoise = ConstrainFloat(accelProcessNoise, 5e-2, 1.0f);
dvxCov = sq(dt*accelProcessNoise);
dvyCov = sq(dt*accelProcessNoise);
dvzCov = sq(dt*accelProcessNoise);
// Predicted covariance calculation
SF[0] = dvz - dvz_b;
SF[1] = 2*q3*SF[0] + 2*dvx*q1 + 2*dvy*q2;
SF[2] = 2*dvx*q3 - 2*q1*SF[0] + 2*dvy*q0;
SF[3] = 2*q2*SF[0] + 2*dvx*q0 - 2*dvy*q3;
SF[4] = day/2 - day_b/2;
SF[5] = daz/2 - daz_b/2;
SF[6] = dax/2 - dax_b/2;
SF[7] = dax_b/2 - dax/2;
SF[8] = daz_b/2 - daz/2;
SF[9] = day_b/2 - day/2;
SF[10] = 2*q0*SF[0];
SF[11] = q1/2;
SF[12] = q2/2;
SF[13] = q3/2;
SF[14] = 2*dvy*q1;
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;
SQ[0] = dvzCov*(SG[5] - 2*q0*q1)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvyCov*(SG[5] + 2*q0*q1)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) + dvxCov*(SG[6] - 2*q0*q2)*(SG[7] + 2*q0*q3);
SQ[1] = dvzCov*(SG[6] + 2*q0*q2)*(SG[1] - SG[2] - SG[3] + SG[4]) - dvxCov*(SG[6] - 2*q0*q2)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]) + dvyCov*(SG[5] + 2*q0*q1)*(SG[7] - 2*q0*q3);
SQ[2] = dvzCov*(SG[5] - 2*q0*q1)*(SG[6] + 2*q0*q2) - dvyCov*(SG[7] - 2*q0*q3)*(SG[1] - SG[2] + SG[3] - SG[4]) - dvxCov*(SG[7] + 2*q0*q3)*(SG[1] + SG[2] - SG[3] - SG[4]);
SQ[3] = (dayCov*q1*SG[0])/2 - (dazCov*q1*SG[0])/2 - (daxCov*q2*q3)/4;
SQ[4] = (dazCov*q2*SG[0])/2 - (daxCov*q2*SG[0])/2 - (dayCov*q1*q3)/4;
SQ[5] = (daxCov*q3*SG[0])/2 - (dayCov*q3*SG[0])/2 - (dazCov*q1*q2)/4;
SQ[6] = (daxCov*q1*q2)/4 - (dazCov*q3*SG[0])/2 - (dayCov*q1*q2)/4;
SQ[7] = (dazCov*q1*q3)/4 - (daxCov*q1*q3)/4 - (dayCov*q2*SG[0])/2;
SQ[8] = (dayCov*q2*q3)/4 - (daxCov*q1*SG[0])/2 - (dazCov*q2*q3)/4;
SQ[9] = sq(SG[0]);
SQ[10] = sq(q1);
SPP[0] = SF[10] + SF[14] - 2*dvx*q2;
SPP[1] = 2*q2*SF[0] + 2*dvx*q0 - 2*dvy*q3;
SPP[2] = 2*dvx*q3 - 2*q1*SF[0] + 2*dvy*q0;
SPP[3] = 2*q0*q1 - 2*q2*q3;
SPP[4] = 2*q0*q2 + 2*q1*q3;
SPP[5] = sq(q0) - sq(q1) - sq(q2) + sq(q3);
SPP[6] = SF[13];
SPP[7] = SF[12];
nextP[0][0] = P[0][0] + P[1][0]*SF[7] + P[2][0]*SF[9] + P[3][0]*SF[8] + P[10][0]*SF[11] + P[11][0]*SPP[7] + P[12][0]*SPP[6] + (daxCov*SQ[10])/4 + SF[7]*(P[0][1] + P[1][1]*SF[7] + P[2][1]*SF[9] + P[3][1]*SF[8] + P[10][1]*SF[11] + P[11][1]*SPP[7] + P[12][1]*SPP[6]) + SF[9]*(P[0][2] + P[1][2]*SF[7] + P[2][2]*SF[9] + P[3][2]*SF[8] + P[10][2]*SF[11] + P[11][2]*SPP[7] + P[12][2]*SPP[6]) + SF[8]*(P[0][3] + P[1][3]*SF[7] + P[2][3]*SF[9] + P[3][3]*SF[8] + P[10][3]*SF[11] + P[11][3]*SPP[7] + P[12][3]*SPP[6]) + SF[11]*(P[0][10] + P[1][10]*SF[7] + P[2][10]*SF[9] + P[3][10]*SF[8] + P[10][10]*SF[11] + P[11][10]*SPP[7] + P[12][10]*SPP[6]) + SPP[7]*(P[0][11] + P[1][11]*SF[7] + P[2][11]*SF[9] + P[3][11]*SF[8] + P[10][11]*SF[11] + P[11][11]*SPP[7] + P[12][11]*SPP[6]) + SPP[6]*(P[0][12] + P[1][12]*SF[7] + P[2][12]*SF[9] + P[3][12]*SF[8] + P[10][12]*SF[11] + P[11][12]*SPP[7] + P[12][12]*SPP[6]) + (dayCov*sq(q2))/4 + (dazCov*sq(q3))/4;
nextP[0][1] = P[0][1] + SQ[8] + P[1][1]*SF[7] + P[2][1]*SF[9] + P[3][1]*SF[8] + P[10][1]*SF[11] + P[11][1]*SPP[7] + P[12][1]*SPP[6] + SF[6]*(P[0][0] + P[1][0]*SF[7] + P[2][0]*SF[9] + P[3][0]*SF[8] + P[10][0]*SF[11] + P[11][0]*SPP[7] + P[12][0]*SPP[6]) + SF[5]*(P[0][2] + P[1][2]*SF[7] + P[2][2]*SF[9] + P[3][2]*SF[8] + P[10][2]*SF[11] + P[11][2]*SPP[7] + P[12][2]*SPP[6]) + SF[9]*(P[0][3] + P[1][3]*SF[7] + P[2][3]*SF[9] + P[3][3]*SF[8] + P[10][3]*SF[11] + P[11][3]*SPP[7] + P[12][3]*SPP[6]) + SPP[6]*(P[0][11] + P[1][11]*SF[7] + P[2][11]*SF[9] + P[3][11]*SF[8] + P[10][11]*SF[11] + P[11][11]*SPP[7] + P[12][11]*SPP[6]) - SPP[7]*(P[0][12] + P[1][12]*SF[7] + P[2][12]*SF[9] + P[3][12]*SF[8] + P[10][12]*SF[11] + P[11][12]*SPP[7] + P[12][12]*SPP[6]) - (q0*(P[0][10] + P[1][10]*SF[7] + P[2][10]*SF[9] + P[3][10]*SF[8] + P[10][10]*SF[11] + P[11][10]*SPP[7] + P[12][10]*SPP[6]))/2;
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nextP[1][4] = P[1][4] + P[0][4]*SF[6] + P[2][4]*SF[5] + P[3][4]*SF[9] + P[11][4]*SPP[6] - P[12][4]*SPP[7] - (P[10][4]*q0)/2 + SF[3]*(P[1][0] + P[0][0]*SF[6] + P[2][0]*SF[5] + P[3][0]*SF[9] + P[11][0]*SPP[6] - P[12][0]*SPP[7] - (P[10][0]*q0)/2) + SF[1]*(P[1][1] + P[0][1]*SF[6] + P[2][1]*SF[5] + P[3][1]*SF[9] + P[11][1]*SPP[6] - P[12][1]*SPP[7] - (P[10][1]*q0)/2) + SPP[0]*(P[1][2] + P[0][2]*SF[6] + P[2][2]*SF[5] + P[3][2]*SF[9] + P[11][2]*SPP[6] - P[12][2]*SPP[7] - (P[10][2]*q0)/2) - SPP[2]*(P[1][3] + P[0][3]*SF[6] + P[2][3]*SF[5] + P[3][3]*SF[9] + P[11][3]*SPP[6] - P[12][3]*SPP[7] - (P[10][3]*q0)/2) - SPP[4]*(P[1][13] + P[0][13]*SF[6] + P[2][13]*SF[5] + P[3][13]*SF[9] + P[11][13]*SPP[6] - P[12][13]*SPP[7] - (P[10][13]*q0)/2);
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nextP[1][6] = P[1][6] + P[0][6]*SF[6] + P[2][6]*SF[5] + P[3][6]*SF[9] + P[11][6]*SPP[6] - P[12][6]*SPP[7] - (P[10][6]*q0)/2 + SF[2]*(P[1][1] + P[0][1]*SF[6] + P[2][1]*SF[5] + P[3][1]*SF[9] + P[11][1]*SPP[6] - P[12][1]*SPP[7] - (P[10][1]*q0)/2) + SF[1]*(P[1][3] + P[0][3]*SF[6] + P[2][3]*SF[5] + P[3][3]*SF[9] + P[11][3]*SPP[6] - P[12][3]*SPP[7] - (P[10][3]*q0)/2) + SPP[0]*(P[1][0] + P[0][0]*SF[6] + P[2][0]*SF[5] + P[3][0]*SF[9] + P[11][0]*SPP[6] - P[12][0]*SPP[7] - (P[10][0]*q0)/2) - SPP[1]*(P[1][2] + P[0][2]*SF[6] + P[2][2]*SF[5] + P[3][2]*SF[9] + P[11][2]*SPP[6] - P[12][2]*SPP[7] - (P[10][2]*q0)/2) - (sq(q0) - sq(q1) - sq(q2) + sq(q3))*(P[1][13] + P[0][13]*SF[6] + P[2][13]*SF[5] + P[3][13]*SF[9] + P[11][13]*SPP[6] - P[12][13]*SPP[7] - (P[10][13]*q0)/2);
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nextP[1][15] = P[1][15] + P[0][15]*SF[6] + P[2][15]*SF[5] + P[3][15]*SF[9] + P[11][15]*SPP[6] - P[12][15]*SPP[7] - (P[10][15]*q0)/2;
nextP[1][16] = P[1][16] + P[0][16]*SF[6] + P[2][16]*SF[5] + P[3][16]*SF[9] + P[11][16]*SPP[6] - P[12][16]*SPP[7] - (P[10][16]*q0)/2;
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nextP[3][14] = P[3][14] + P[0][14]*SF[5] + P[1][14]*SF[4] + P[2][14]*SF[7] - P[11][14]*SF[11] + P[10][14]*SPP[7] - (P[12][14]*q0)/2;
nextP[3][15] = P[3][15] + P[0][15]*SF[5] + P[1][15]*SF[4] + P[2][15]*SF[7] - P[11][15]*SF[11] + P[10][15]*SPP[7] - (P[12][15]*q0)/2;
nextP[3][16] = P[3][16] + P[0][16]*SF[5] + P[1][16]*SF[4] + P[2][16]*SF[7] - P[11][16]*SF[11] + P[10][16]*SPP[7] - (P[12][16]*q0)/2;
nextP[3][17] = P[3][17] + P[0][17]*SF[5] + P[1][17]*SF[4] + P[2][17]*SF[7] - P[11][17]*SF[11] + P[10][17]*SPP[7] - (P[12][17]*q0)/2;
nextP[3][18] = P[3][18] + P[0][18]*SF[5] + P[1][18]*SF[4] + P[2][18]*SF[7] - P[11][18]*SF[11] + P[10][18]*SPP[7] - (P[12][18]*q0)/2;
nextP[3][19] = P[3][19] + P[0][19]*SF[5] + P[1][19]*SF[4] + P[2][19]*SF[7] - P[11][19]*SF[11] + P[10][19]*SPP[7] - (P[12][19]*q0)/2;
nextP[3][20] = P[3][20] + P[0][20]*SF[5] + P[1][20]*SF[4] + P[2][20]*SF[7] - P[11][20]*SF[11] + P[10][20]*SPP[7] - (P[12][20]*q0)/2;
nextP[3][21] = P[3][21] + P[0][21]*SF[5] + P[1][21]*SF[4] + P[2][21]*SF[7] - P[11][21]*SF[11] + P[10][21]*SPP[7] - (P[12][21]*q0)/2;
nextP[4][0] = P[4][0] + P[0][0]*SF[3] + P[1][0]*SF[1] + P[2][0]*SPP[0] - P[3][0]*SPP[2] - P[13][0]*SPP[4] + SF[7]*(P[4][1] + P[0][1]*SF[3] + P[1][1]*SF[1] + P[2][1]*SPP[0] - P[3][1]*SPP[2] - P[13][1]*SPP[4]) + SF[9]*(P[4][2] + P[0][2]*SF[3] + P[1][2]*SF[1] + P[2][2]*SPP[0] - P[3][2]*SPP[2] - P[13][2]*SPP[4]) + SF[8]*(P[4][3] + P[0][3]*SF[3] + P[1][3]*SF[1] + P[2][3]*SPP[0] - P[3][3]*SPP[2] - P[13][3]*SPP[4]) + SF[11]*(P[4][10] + P[0][10]*SF[3] + P[1][10]*SF[1] + P[2][10]*SPP[0] - P[3][10]*SPP[2] - P[13][10]*SPP[4]) + SPP[7]*(P[4][11] + P[0][11]*SF[3] + P[1][11]*SF[1] + P[2][11]*SPP[0] - P[3][11]*SPP[2] - P[13][11]*SPP[4]) + SPP[6]*(P[4][12] + P[0][12]*SF[3] + P[1][12]*SF[1] + P[2][12]*SPP[0] - P[3][12]*SPP[2] - P[13][12]*SPP[4]);
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nextP[4][2] = P[4][2] + P[0][2]*SF[3] + P[1][2]*SF[1] + P[2][2]*SPP[0] - P[3][2]*SPP[2] - P[13][2]*SPP[4] + SF[4]*(P[4][0] + P[0][0]*SF[3] + P[1][0]*SF[1] + P[2][0]*SPP[0] - P[3][0]*SPP[2] - P[13][0]*SPP[4]) + SF[8]*(P[4][1] + P[0][1]*SF[3] + P[1][1]*SF[1] + P[2][1]*SPP[0] - P[3][1]*SPP[2] - P[13][1]*SPP[4]) + SF[6]*(P[4][3] + P[0][3]*SF[3] + P[1][3]*SF[1] + P[2][3]*SPP[0] - P[3][3]*SPP[2] - P[13][3]*SPP[4]) + SF[11]*(P[4][12] + P[0][12]*SF[3] + P[1][12]*SF[1] + P[2][12]*SPP[0] - P[3][12]*SPP[2] - P[13][12]*SPP[4]) - SPP[6]*(P[4][10] + P[0][10]*SF[3] + P[1][10]*SF[1] + P[2][10]*SPP[0] - P[3][10]*SPP[2] - P[13][10]*SPP[4]) - (q0*(P[4][11] + P[0][11]*SF[3] + P[1][11]*SF[1] + P[2][11]*SPP[0] - P[3][11]*SPP[2] - P[13][11]*SPP[4]))/2;
nextP[4][3] = P[4][3] + P[0][3]*SF[3] + P[1][3]*SF[1] + P[2][3]*SPP[0] - P[3][3]*SPP[2] - P[13][3]*SPP[4] + SF[5]*(P[4][0] + P[0][0]*SF[3] + P[1][0]*SF[1] + P[2][0]*SPP[0] - P[3][0]*SPP[2] - P[13][0]*SPP[4]) + SF[4]*(P[4][1] + P[0][1]*SF[3] + P[1][1]*SF[1] + P[2][1]*SPP[0] - P[3][1]*SPP[2] - P[13][1]*SPP[4]) + SF[7]*(P[4][2] + P[0][2]*SF[3] + P[1][2]*SF[1] + P[2][2]*SPP[0] - P[3][2]*SPP[2] - P[13][2]*SPP[4]) - SF[11]*(P[4][11] + P[0][11]*SF[3] + P[1][11]*SF[1] + P[2][11]*SPP[0] - P[3][11]*SPP[2] - P[13][11]*SPP[4]) + SPP[7]*(P[4][10] + P[0][10]*SF[3] + P[1][10]*SF[1] + P[2][10]*SPP[0] - P[3][10]*SPP[2] - P[13][10]*SPP[4]) - (q0*(P[4][12] + P[0][12]*SF[3] + P[1][12]*SF[1] + P[2][12]*SPP[0] - P[3][12]*SPP[2] - P[13][12]*SPP[4]))/2;
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nextP[21][6] = P[21][6] + P[21][1]*SF[2] + P[21][3]*SF[1] + P[21][0]*SPP[0] - P[21][2]*SPP[1] - P[21][13]*SPP[5];
nextP[21][7] = P[21][7] + P[21][4]*dt;
nextP[21][8] = P[21][8] + P[21][5]*dt;
nextP[21][9] = P[21][9] + P[21][6]*dt;
nextP[21][10] = P[21][10];
nextP[21][11] = P[21][11];
nextP[21][12] = P[21][12];
nextP[21][13] = P[21][13];
nextP[21][14] = P[21][14];
nextP[21][15] = P[21][15];
nextP[21][16] = P[21][16];
nextP[21][17] = P[21][17];
nextP[21][18] = P[21][18];
nextP[21][19] = P[21][19];
nextP[21][20] = P[21][20];
nextP[21][21] = P[21][21];
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
nextP[i][i] = nextP[i][i] + processNoise[i];
}
// If the total position variance exceds 1E6 (1000m), then stop covariance
// growth by setting the predicted to the previous values
// This prevent an ill conditioned matrix from occurring for long periods
// without GPS
if ((P[7][7] + P[8][8]) > 1E6f)
{
for (uint8_t i=7; i<=8; i++)
{
for (size_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
nextP[i][j] = P[i][j];
nextP[j][i] = P[j][i];
}
}
}
// Copy covariance
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
P[i][i] = nextP[i][i];
}
// force symmetry for observable states
for (size_t i = 1; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < i; j++)
{
P[i][j] = 0.5f * (nextP[i][j] + nextP[j][i]);
P[j][i] = P[i][j];
}
}
ConstrainVariances();
}
void AttPosEKF::updateDtGpsFilt(float dt)
{
dtGpsFilt = ConstrainFloat(dt, 0.001f, 2.0f) * 0.05f + dtGpsFilt * 0.95f;
}
void AttPosEKF::updateDtHgtFilt(float dt)
{
dtHgtFilt = ConstrainFloat(dt, 0.001f, 2.0f) * 0.05f + dtHgtFilt * 0.95f;
}
void AttPosEKF::updateDtVelPosFilt(float dt)
{
dtVelPosFilt = ConstrainFloat(dt, 0.0005f, 2.0f) * 0.05f + dtVelPosFilt * 0.95f;
}
void AttPosEKF::FuseVelposNED()
{
// declare variables used by fault isolation logic
uint32_t gpsRetryTime = 3000; // time in msec before GPS fusion will be retried following innovation consistency failure
uint32_t gpsRetryTimeNoTAS = 500; // retry time if no TAS measurement available
uint32_t hgtRetryTime = 500; // height measurement retry time
uint32_t horizRetryTime;
// declare variables used to check measurement errors
float velInnov[3] = {0.0f,0.0f,0.0f};
float posInnov[2] = {0.0f,0.0f};
float hgtInnov = 0.0f;
// declare variables used to control access to arrays
bool fuseData[6] = {false,false,false,false,false,false};
uint8_t stateIndex;
uint8_t obsIndex;
uint8_t indexLimit = 21;
// declare variables used by state and covariance update calculations
float velErr;
float posErr;
float R_OBS[6];
float observation[6];
float SK;
float quatMag;
// Perform sequential fusion of GPS measurements. This assumes that the
// errors in the different velocity and position components are
// uncorrelated which is not true, however in the absence of covariance
// data from the GPS receiver it is the only assumption we can make
// so we might as well take advantage of the computational efficiencies
// associated with sequential fusion
if (fuseVelData || fusePosData || fuseHgtData)
{
uint64_t tNow = getMicros();
updateDtVelPosFilt((tNow - lastVelPosFusion) / 1e6f);
lastVelPosFusion = tNow;
// scaler according to the number of repetitions of the
// same measurement in one fusion step
float gpsVarianceScaler = dtGpsFilt / dtVelPosFilt;
// scaler according to the number of repetitions of the
// same measurement in one fusion step
float hgtVarianceScaler = dtHgtFilt / dtVelPosFilt;
// set the GPS data timeout depending on whether airspeed data is present
if (useAirspeed) horizRetryTime = gpsRetryTime;
else horizRetryTime = gpsRetryTimeNoTAS;
// Form the observation vector
for (uint8_t i=0; i <=2; i++) observation[i] = velNED[i];
for (uint8_t i=3; i <=4; i++) observation[i] = posNE[i-3];
observation[5] = -(hgtMea);
// Estimate the GPS Velocity, GPS horiz position and height measurement variances.
velErr = 0.2f*accNavMag; // additional error in GPS velocities caused by manoeuvring
posErr = 0.2f*accNavMag; // additional error in GPS position caused by manoeuvring
R_OBS[0] = gpsVarianceScaler * sq(vneSigma) + sq(velErr);
R_OBS[1] = R_OBS[0];
R_OBS[2] = gpsVarianceScaler * sq(vdSigma) + sq(velErr);
R_OBS[3] = gpsVarianceScaler * sq(posNeSigma) + sq(posErr);
R_OBS[4] = R_OBS[3];
R_OBS[5] = hgtVarianceScaler * sq(posDSigma) + sq(posErr);
// calculate innovations and check GPS data validity using an innovation consistency check
if (fuseVelData)
{
// test velocity measurements
uint8_t imax = 2;
if (fusionModeGPS == 1) imax = 1;
for (uint8_t i = 0; i<=imax; i++)
{
velInnov[i] = statesAtVelTime[i+4] - velNED[i];
stateIndex = 4 + i;
varInnovVelPos[i] = P[stateIndex][stateIndex] + R_OBS[i];
}
// apply a 5-sigma threshold
current_ekf_state.velHealth = (sq(velInnov[0]) + sq(velInnov[1]) + sq(velInnov[2])) < 25.0f * (varInnovVelPos[0] + varInnovVelPos[1] + varInnovVelPos[2]);
current_ekf_state.velTimeout = (millis() - current_ekf_state.velFailTime) > horizRetryTime;
if (current_ekf_state.velHealth || staticMode) {
current_ekf_state.velHealth = true;
current_ekf_state.velFailTime = millis();
} else if (current_ekf_state.velTimeout || !current_ekf_state.posHealth) {
// XXX check
current_ekf_state.velHealth = true;
ResetVelocity();
ResetStoredStates();
// do not fuse bad data
fuseVelData = false;
}
else
{
current_ekf_state.velHealth = false;
}
}
if (fusePosData)
{
// test horizontal position measurements
posInnov[0] = statesAtPosTime[7] - posNE[0];
posInnov[1] = statesAtPosTime[8] - posNE[1];
varInnovVelPos[3] = P[7][7] + R_OBS[3];
varInnovVelPos[4] = P[8][8] + R_OBS[4];
// apply a 10-sigma threshold
current_ekf_state.posHealth = (sq(posInnov[0]) + sq(posInnov[1])) < 100.0f*(varInnovVelPos[3] + varInnovVelPos[4]);
current_ekf_state.posTimeout = (millis() - current_ekf_state.posFailTime) > horizRetryTime;
if (current_ekf_state.posHealth || current_ekf_state.posTimeout)
{
current_ekf_state.posHealth = true;
current_ekf_state.posFailTime = millis();
if (current_ekf_state.posTimeout) {
ResetPosition();
// XXX cross-check the state reset
ResetStoredStates();
// do not fuse position data on this time
// step
fusePosData = false;
}
}
else
{
current_ekf_state.posHealth = false;
}
}
// test height measurements
if (fuseHgtData)
{
hgtInnov = statesAtHgtTime[9] + hgtMea;
varInnovVelPos[5] = P[9][9] + R_OBS[5];
// apply a 10-sigma threshold
current_ekf_state.hgtHealth = sq(hgtInnov) < 100.0f*varInnovVelPos[5];
current_ekf_state.hgtTimeout = (millis() - current_ekf_state.hgtFailTime) > hgtRetryTime;
if (current_ekf_state.hgtHealth || current_ekf_state.hgtTimeout || staticMode)
{
current_ekf_state.hgtHealth = true;
current_ekf_state.hgtFailTime = millis();
// if we just reset from a timeout, do not fuse
// the height data, but reset height and stored states
if (current_ekf_state.hgtTimeout) {
ResetHeight();
ResetStoredStates();
fuseHgtData = false;
}
}
else
{
current_ekf_state.hgtHealth = false;
}
}
// Set range for sequential fusion of velocity and position measurements depending
// on which data is available and its health
if (fuseVelData && fusionModeGPS == 0 && current_ekf_state.velHealth)
{
fuseData[0] = true;
fuseData[1] = true;
fuseData[2] = true;
}
if (fuseVelData && fusionModeGPS == 1 && current_ekf_state.velHealth)
{
fuseData[0] = true;
fuseData[1] = true;
}
if (fusePosData && fusionModeGPS <= 2 && current_ekf_state.posHealth)
{
fuseData[3] = true;
fuseData[4] = true;
}
if (fuseHgtData && current_ekf_state.hgtHealth)
{
fuseData[5] = true;
}
// Fuse measurements sequentially
for (obsIndex=0; obsIndex<=5; obsIndex++)
{
if (fuseData[obsIndex])
{
stateIndex = 4 + obsIndex;
// Calculate the measurement innovation, using states from a
// different time coordinate if fusing height data
if (obsIndex <= 2)
{
innovVelPos[obsIndex] = statesAtVelTime[stateIndex] - observation[obsIndex];
}
else if (obsIndex == 3 || obsIndex == 4)
{
innovVelPos[obsIndex] = statesAtPosTime[stateIndex] - observation[obsIndex];
}
else if (obsIndex == 5)
{
innovVelPos[obsIndex] = statesAtHgtTime[stateIndex] - observation[obsIndex];
}
// Calculate the Kalman Gain
// Calculate innovation variances - also used for data logging
varInnovVelPos[obsIndex] = P[stateIndex][stateIndex] + R_OBS[obsIndex];
SK = 1.0/(double)varInnovVelPos[obsIndex];
for (uint8_t i= 0; i<=indexLimit; i++)
{
Kfusion[i] = P[i][stateIndex]*SK;
}
// Don't update Z accel bias state unless using a height observation (GPS velocities can be biased)
if (obsIndex != 5) {
Kfusion[13] = 0;
}
// Don't update wind states if inhibited
if (inhibitWindStates) {
Kfusion[14] = 0;
Kfusion[15] = 0;
}
// Don't update magnetic field states if inhibited
if (inhibitMagStates) {
for (uint8_t i = 16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
Kfusion[i] = 0;
}
}
// Calculate state corrections and re-normalise the quaternions
for (uint8_t i = 0; i<=indexLimit; i++)
{
states[i] = states[i] - Kfusion[i] * innovVelPos[obsIndex];
}
quatMag = sqrtf(states[0]*states[0] + states[1]*states[1] + states[2]*states[2] + states[3]*states[3]);
if (quatMag > 1e-12f) // divide by 0 protection
{
for (uint8_t i = 0; i<=3; i++)
{
states[i] = states[i] / quatMag;
}
}
// Update the covariance - take advantage of direct observation of a
// single state at index = stateIndex to reduce computations
// Optimised implementation of standard equation P = (I - K*H)*P;
for (uint8_t i= 0; i<=indexLimit; i++)
{
for (uint8_t j= 0; j<=indexLimit; j++)
{
KHP[i][j] = Kfusion[i] * P[stateIndex][j];
}
}
for (uint8_t i= 0; i<=indexLimit; i++)
{
for (uint8_t j= 0; j<=indexLimit; j++)
{
P[i][j] = P[i][j] - KHP[i][j];
}
}
}
}
}
ForceSymmetry();
ConstrainVariances();
}
void AttPosEKF::FuseMagnetometer()
{
float &q0 = magstate.q0;
float &q1 = magstate.q1;
float &q2 = magstate.q2;
float &q3 = magstate.q3;
float &magN = magstate.magN;
float &magE = magstate.magE;
float &magD = magstate.magD;
float &magXbias = magstate.magXbias;
float &magYbias = magstate.magYbias;
float &magZbias = magstate.magZbias;
unsigned &obsIndex = magstate.obsIndex;
Mat3f &DCM = magstate.DCM;
float *MagPred = &magstate.MagPred[0];
float &R_MAG = magstate.R_MAG;
float *SH_MAG = &magstate.SH_MAG[0];
float SK_MX[6];
float SK_MY[5];
float SK_MZ[6];
float H_MAG[EKF_STATE_ESTIMATES];
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
H_MAG[i] = 0.0f;
}
// Perform sequential fusion of Magnetometer measurements.
// This assumes that the errors in the different components are
// uncorrelated which is not true, however in the absence of covariance
// data fit is the only assumption we can make
// so we might as well take advantage of the computational efficiencies
// associated with sequential fusion
if (useCompass && fuseMagData && (obsIndex < 3))
{
// Calculate observation jacobians and Kalman gains
if (obsIndex == 0)
{
// Copy required states to local variable names
q0 = statesAtMagMeasTime[0];
q1 = statesAtMagMeasTime[1];
q2 = statesAtMagMeasTime[2];
q3 = statesAtMagMeasTime[3];
magN = statesAtMagMeasTime[16];
magE = statesAtMagMeasTime[17];
magD = statesAtMagMeasTime[18];
magXbias = statesAtMagMeasTime[19];
magYbias = statesAtMagMeasTime[20];
magZbias = statesAtMagMeasTime[21];
// rotate predicted earth components into body axes and calculate
// predicted measurments
DCM.x.x = q0*q0 + q1*q1 - q2*q2 - q3*q3;
DCM.x.y = 2*(q1*q2 + q0*q3);
DCM.x.z = 2*(q1*q3-q0*q2);
DCM.y.x = 2*(q1*q2 - q0*q3);
DCM.y.y = q0*q0 - q1*q1 + q2*q2 - q3*q3;
DCM.y.z = 2*(q2*q3 + q0*q1);
DCM.z.x = 2*(q1*q3 + q0*q2);
DCM.z.y = 2*(q2*q3 - q0*q1);
DCM.z.z = q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3;
MagPred[0] = DCM.x.x*magN + DCM.x.y*magE + DCM.x.z*magD + magXbias;
MagPred[1] = DCM.y.x*magN + DCM.y.y*magE + DCM.y.z*magD + magYbias;
MagPred[2] = DCM.z.x*magN + DCM.z.y*magE + DCM.z.z*magD + magZbias;
// scale magnetometer observation error with total angular rate
R_MAG = sq(magMeasurementSigma) + sq(0.05f*dAngIMU.length()/dtIMU);
// Calculate observation jacobians
SH_MAG[0] = 2*magD*q3 + 2*magE*q2 + 2*magN*q1;
SH_MAG[1] = 2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2;
SH_MAG[2] = 2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3;
SH_MAG[3] = sq(q3);
SH_MAG[4] = sq(q2);
SH_MAG[5] = sq(q1);
SH_MAG[6] = sq(q0);
SH_MAG[7] = 2*magN*q0;
SH_MAG[8] = 2*magE*q3;
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_MAG[i] = 0;
H_MAG[0] = SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2;
H_MAG[1] = SH_MAG[0];
H_MAG[2] = 2*magE*q1 - 2*magD*q0 - 2*magN*q2;
H_MAG[3] = SH_MAG[2];
H_MAG[16] = SH_MAG[5] - SH_MAG[4] - SH_MAG[3] + SH_MAG[6];
H_MAG[17] = 2*q0*q3 + 2*q1*q2;
H_MAG[18] = 2*q1*q3 - 2*q0*q2;
H_MAG[19] = 1.0f;
// Calculate Kalman gain
float temp = (P[19][19] + R_MAG + P[1][19]*SH_MAG[0] + P[3][19]*SH_MAG[2] - P[16][19]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - (2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2)*(P[19][2] + P[1][2]*SH_MAG[0] + P[3][2]*SH_MAG[2] - P[16][2]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][2]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][2]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][2]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][2]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + (SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)*(P[19][0] + P[1][0]*SH_MAG[0] + P[3][0]*SH_MAG[2] - P[16][0]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][0]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][0]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][0]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][0]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[0]*(P[19][1] + P[1][1]*SH_MAG[0] + P[3][1]*SH_MAG[2] - P[16][1]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][1]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][1]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][1]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][1]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[2]*(P[19][3] + P[1][3]*SH_MAG[0] + P[3][3]*SH_MAG[2] - P[16][3]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][3]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][3]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - (SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6])*(P[19][16] + P[1][16]*SH_MAG[0] + P[3][16]*SH_MAG[2] - P[16][16]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][16]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][16]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][16]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][16]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + P[17][19]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][19]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][19]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + (2*q0*q3 + 2*q1*q2)*(P[19][17] + P[1][17]*SH_MAG[0] + P[3][17]*SH_MAG[2] - P[16][17]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][17]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][17]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][17]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][17]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - (2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(P[19][18] + P[1][18]*SH_MAG[0] + P[3][18]*SH_MAG[2] - P[16][18]*(SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) + P[17][18]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[18][18]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[2][18]*(2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2) + P[0][18]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + P[0][19]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2));
if (temp >= R_MAG) {
SK_MX[0] = 1.0f / temp;
} else {
// the calculation is badly conditioned, so we cannot perform fusion on this step
// we increase the state variances and try again next time
P[19][19] += 0.1f*R_MAG;
obsIndex = 1;
return;
}
SK_MX[1] = SH_MAG[3] + SH_MAG[4] - SH_MAG[5] - SH_MAG[6];
SK_MX[2] = 2*magD*q0 - 2*magE*q1 + 2*magN*q2;
SK_MX[3] = SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2;
SK_MX[4] = 2*q0*q2 - 2*q1*q3;
SK_MX[5] = 2*q0*q3 + 2*q1*q2;
Kfusion[0] = SK_MX[0]*(P[0][19] + P[0][1]*SH_MAG[0] + P[0][3]*SH_MAG[2] + P[0][0]*SK_MX[3] - P[0][2]*SK_MX[2] - P[0][16]*SK_MX[1] + P[0][17]*SK_MX[5] - P[0][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[1] = SK_MX[0]*(P[1][19] + P[1][1]*SH_MAG[0] + P[1][3]*SH_MAG[2] + P[1][0]*SK_MX[3] - P[1][2]*SK_MX[2] - P[1][16]*SK_MX[1] + P[1][17]*SK_MX[5] - P[1][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[2] = SK_MX[0]*(P[2][19] + P[2][1]*SH_MAG[0] + P[2][3]*SH_MAG[2] + P[2][0]*SK_MX[3] - P[2][2]*SK_MX[2] - P[2][16]*SK_MX[1] + P[2][17]*SK_MX[5] - P[2][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[3] = SK_MX[0]*(P[3][19] + P[3][1]*SH_MAG[0] + P[3][3]*SH_MAG[2] + P[3][0]*SK_MX[3] - P[3][2]*SK_MX[2] - P[3][16]*SK_MX[1] + P[3][17]*SK_MX[5] - P[3][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[4] = SK_MX[0]*(P[4][19] + P[4][1]*SH_MAG[0] + P[4][3]*SH_MAG[2] + P[4][0]*SK_MX[3] - P[4][2]*SK_MX[2] - P[4][16]*SK_MX[1] + P[4][17]*SK_MX[5] - P[4][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[5] = SK_MX[0]*(P[5][19] + P[5][1]*SH_MAG[0] + P[5][3]*SH_MAG[2] + P[5][0]*SK_MX[3] - P[5][2]*SK_MX[2] - P[5][16]*SK_MX[1] + P[5][17]*SK_MX[5] - P[5][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[6] = SK_MX[0]*(P[6][19] + P[6][1]*SH_MAG[0] + P[6][3]*SH_MAG[2] + P[6][0]*SK_MX[3] - P[6][2]*SK_MX[2] - P[6][16]*SK_MX[1] + P[6][17]*SK_MX[5] - P[6][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[7] = SK_MX[0]*(P[7][19] + P[7][1]*SH_MAG[0] + P[7][3]*SH_MAG[2] + P[7][0]*SK_MX[3] - P[7][2]*SK_MX[2] - P[7][16]*SK_MX[1] + P[7][17]*SK_MX[5] - P[7][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[8] = SK_MX[0]*(P[8][19] + P[8][1]*SH_MAG[0] + P[8][3]*SH_MAG[2] + P[8][0]*SK_MX[3] - P[8][2]*SK_MX[2] - P[8][16]*SK_MX[1] + P[8][17]*SK_MX[5] - P[8][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[9] = SK_MX[0]*(P[9][19] + P[9][1]*SH_MAG[0] + P[9][3]*SH_MAG[2] + P[9][0]*SK_MX[3] - P[9][2]*SK_MX[2] - P[9][16]*SK_MX[1] + P[9][17]*SK_MX[5] - P[9][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[10] = SK_MX[0]*(P[10][19] + P[10][1]*SH_MAG[0] + P[10][3]*SH_MAG[2] + P[10][0]*SK_MX[3] - P[10][2]*SK_MX[2] - P[10][16]*SK_MX[1] + P[10][17]*SK_MX[5] - P[10][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[11] = SK_MX[0]*(P[11][19] + P[11][1]*SH_MAG[0] + P[11][3]*SH_MAG[2] + P[11][0]*SK_MX[3] - P[11][2]*SK_MX[2] - P[11][16]*SK_MX[1] + P[11][17]*SK_MX[5] - P[11][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[12] = SK_MX[0]*(P[12][19] + P[12][1]*SH_MAG[0] + P[12][3]*SH_MAG[2] + P[12][0]*SK_MX[3] - P[12][2]*SK_MX[2] - P[12][16]*SK_MX[1] + P[12][17]*SK_MX[5] - P[12][18]*SK_MX[4]);
// Only height measurements are allowed to modify the Z delta velocity bias state. This improves the stability of the estimate
Kfusion[13] = 0.0f;//SK_MX[0]*(P[13][19] + P[13][1]*SH_MAG[0] + P[13][3]*SH_MAG[2] + P[13][0]*SK_MX[3] - P[13][2]*SK_MX[2] - P[13][16]*SK_MX[1] + P[13][17]*SK_MX[5] - P[13][18]*SK_MX[4]);
// Estimation of selected states is inhibited by setting their Kalman gains to zero
if (!inhibitWindStates) {
Kfusion[14] = SK_MX[0]*(P[14][19] + P[14][1]*SH_MAG[0] + P[14][3]*SH_MAG[2] + P[14][0]*SK_MX[3] - P[14][2]*SK_MX[2] - P[14][16]*SK_MX[1] + P[14][17]*SK_MX[5] - P[14][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[15] = SK_MX[0]*(P[15][19] + P[15][1]*SH_MAG[0] + P[15][3]*SH_MAG[2] + P[15][0]*SK_MX[3] - P[15][2]*SK_MX[2] - P[15][16]*SK_MX[1] + P[15][17]*SK_MX[5] - P[15][18]*SK_MX[4]);
} else {
Kfusion[14] = 0;
Kfusion[15] = 0;
}
if (!inhibitMagStates) {
Kfusion[16] = SK_MX[0]*(P[16][19] + P[16][1]*SH_MAG[0] + P[16][3]*SH_MAG[2] + P[16][0]*SK_MX[3] - P[16][2]*SK_MX[2] - P[16][16]*SK_MX[1] + P[16][17]*SK_MX[5] - P[16][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[17] = SK_MX[0]*(P[17][19] + P[17][1]*SH_MAG[0] + P[17][3]*SH_MAG[2] + P[17][0]*SK_MX[3] - P[17][2]*SK_MX[2] - P[17][16]*SK_MX[1] + P[17][17]*SK_MX[5] - P[17][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[18] = SK_MX[0]*(P[18][19] + P[18][1]*SH_MAG[0] + P[18][3]*SH_MAG[2] + P[18][0]*SK_MX[3] - P[18][2]*SK_MX[2] - P[18][16]*SK_MX[1] + P[18][17]*SK_MX[5] - P[18][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[19] = SK_MX[0]*(P[19][19] + P[19][1]*SH_MAG[0] + P[19][3]*SH_MAG[2] + P[19][0]*SK_MX[3] - P[19][2]*SK_MX[2] - P[19][16]*SK_MX[1] + P[19][17]*SK_MX[5] - P[19][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[20] = SK_MX[0]*(P[20][19] + P[20][1]*SH_MAG[0] + P[20][3]*SH_MAG[2] + P[20][0]*SK_MX[3] - P[20][2]*SK_MX[2] - P[20][16]*SK_MX[1] + P[20][17]*SK_MX[5] - P[20][18]*SK_MX[4]);
Kfusion[21] = SK_MX[0]*(P[21][19] + P[21][1]*SH_MAG[0] + P[21][3]*SH_MAG[2] + P[21][0]*SK_MX[3] - P[21][2]*SK_MX[2] - P[21][16]*SK_MX[1] + P[21][17]*SK_MX[5] - P[21][18]*SK_MX[4]);
} else {
for (uint8_t i=16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
Kfusion[i] = 0;
}
}
varInnovMag[0] = 1.0f/SK_MX[0];
innovMag[0] = MagPred[0] - magData.x;
}
else if (obsIndex == 1) // we are now fusing the Y measurement
{
// Calculate observation jacobians
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_MAG[i] = 0;
H_MAG[0] = SH_MAG[2];
H_MAG[1] = SH_MAG[1];
H_MAG[2] = SH_MAG[0];
H_MAG[3] = 2*magD*q2 - SH_MAG[8] - SH_MAG[7];
H_MAG[16] = 2*q1*q2 - 2*q0*q3;
H_MAG[17] = SH_MAG[4] - SH_MAG[3] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6];
H_MAG[18] = 2*q0*q1 + 2*q2*q3;
H_MAG[20] = 1;
// Calculate Kalman gain
float temp = (P[20][20] + R_MAG + P[0][20]*SH_MAG[2] + P[1][20]*SH_MAG[1] + P[2][20]*SH_MAG[0] - P[17][20]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - (2*q0*q3 - 2*q1*q2)*(P[20][16] + P[0][16]*SH_MAG[2] + P[1][16]*SH_MAG[1] + P[2][16]*SH_MAG[0] - P[17][16]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][16]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][16]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][16]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + (2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(P[20][18] + P[0][18]*SH_MAG[2] + P[1][18]*SH_MAG[1] + P[2][18]*SH_MAG[0] - P[17][18]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][18]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][18]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][18]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - (SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)*(P[20][3] + P[0][3]*SH_MAG[2] + P[1][3]*SH_MAG[1] + P[2][3]*SH_MAG[0] - P[17][3]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][3]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - P[16][20]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][20]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) + SH_MAG[2]*(P[20][0] + P[0][0]*SH_MAG[2] + P[1][0]*SH_MAG[1] + P[2][0]*SH_MAG[0] - P[17][0]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][0]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][0]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][0]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[1]*(P[20][1] + P[0][1]*SH_MAG[2] + P[1][1]*SH_MAG[1] + P[2][1]*SH_MAG[0] - P[17][1]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][1]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][1]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][1]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[0]*(P[20][2] + P[0][2]*SH_MAG[2] + P[1][2]*SH_MAG[1] + P[2][2]*SH_MAG[0] - P[17][2]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][2]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][2]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][2]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - (SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6])*(P[20][17] + P[0][17]*SH_MAG[2] + P[1][17]*SH_MAG[1] + P[2][17]*SH_MAG[0] - P[17][17]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6]) - P[16][17]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[18][17]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[3][17]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - P[3][20]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2));
if (temp >= R_MAG) {
SK_MY[0] = 1.0f / temp;
} else {
// the calculation is badly conditioned, so we cannot perform fusion on this step
// we increase the state variances and try again next time
P[20][20] += 0.1f*R_MAG;
obsIndex = 2;
return;
}
SK_MY[1] = SH_MAG[3] - SH_MAG[4] + SH_MAG[5] - SH_MAG[6];
SK_MY[2] = SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2;
SK_MY[3] = 2*q0*q3 - 2*q1*q2;
SK_MY[4] = 2*q0*q1 + 2*q2*q3;
Kfusion[0] = SK_MY[0]*(P[0][20] + P[0][0]*SH_MAG[2] + P[0][1]*SH_MAG[1] + P[0][2]*SH_MAG[0] - P[0][3]*SK_MY[2] - P[0][17]*SK_MY[1] - P[0][16]*SK_MY[3] + P[0][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[1] = SK_MY[0]*(P[1][20] + P[1][0]*SH_MAG[2] + P[1][1]*SH_MAG[1] + P[1][2]*SH_MAG[0] - P[1][3]*SK_MY[2] - P[1][17]*SK_MY[1] - P[1][16]*SK_MY[3] + P[1][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[2] = SK_MY[0]*(P[2][20] + P[2][0]*SH_MAG[2] + P[2][1]*SH_MAG[1] + P[2][2]*SH_MAG[0] - P[2][3]*SK_MY[2] - P[2][17]*SK_MY[1] - P[2][16]*SK_MY[3] + P[2][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[3] = SK_MY[0]*(P[3][20] + P[3][0]*SH_MAG[2] + P[3][1]*SH_MAG[1] + P[3][2]*SH_MAG[0] - P[3][3]*SK_MY[2] - P[3][17]*SK_MY[1] - P[3][16]*SK_MY[3] + P[3][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[4] = SK_MY[0]*(P[4][20] + P[4][0]*SH_MAG[2] + P[4][1]*SH_MAG[1] + P[4][2]*SH_MAG[0] - P[4][3]*SK_MY[2] - P[4][17]*SK_MY[1] - P[4][16]*SK_MY[3] + P[4][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[5] = SK_MY[0]*(P[5][20] + P[5][0]*SH_MAG[2] + P[5][1]*SH_MAG[1] + P[5][2]*SH_MAG[0] - P[5][3]*SK_MY[2] - P[5][17]*SK_MY[1] - P[5][16]*SK_MY[3] + P[5][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[6] = SK_MY[0]*(P[6][20] + P[6][0]*SH_MAG[2] + P[6][1]*SH_MAG[1] + P[6][2]*SH_MAG[0] - P[6][3]*SK_MY[2] - P[6][17]*SK_MY[1] - P[6][16]*SK_MY[3] + P[6][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[7] = SK_MY[0]*(P[7][20] + P[7][0]*SH_MAG[2] + P[7][1]*SH_MAG[1] + P[7][2]*SH_MAG[0] - P[7][3]*SK_MY[2] - P[7][17]*SK_MY[1] - P[7][16]*SK_MY[3] + P[7][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[8] = SK_MY[0]*(P[8][20] + P[8][0]*SH_MAG[2] + P[8][1]*SH_MAG[1] + P[8][2]*SH_MAG[0] - P[8][3]*SK_MY[2] - P[8][17]*SK_MY[1] - P[8][16]*SK_MY[3] + P[8][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[9] = SK_MY[0]*(P[9][20] + P[9][0]*SH_MAG[2] + P[9][1]*SH_MAG[1] + P[9][2]*SH_MAG[0] - P[9][3]*SK_MY[2] - P[9][17]*SK_MY[1] - P[9][16]*SK_MY[3] + P[9][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[10] = SK_MY[0]*(P[10][20] + P[10][0]*SH_MAG[2] + P[10][1]*SH_MAG[1] + P[10][2]*SH_MAG[0] - P[10][3]*SK_MY[2] - P[10][17]*SK_MY[1] - P[10][16]*SK_MY[3] + P[10][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[11] = SK_MY[0]*(P[11][20] + P[11][0]*SH_MAG[2] + P[11][1]*SH_MAG[1] + P[11][2]*SH_MAG[0] - P[11][3]*SK_MY[2] - P[11][17]*SK_MY[1] - P[11][16]*SK_MY[3] + P[11][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[12] = SK_MY[0]*(P[12][20] + P[12][0]*SH_MAG[2] + P[12][1]*SH_MAG[1] + P[12][2]*SH_MAG[0] - P[12][3]*SK_MY[2] - P[12][17]*SK_MY[1] - P[12][16]*SK_MY[3] + P[12][18]*SK_MY[4]);
// Only height measurements are allowed to modify the Z delta velocity bias state. This improves the stability of the estimate
Kfusion[13] = 0.0f;//SK_MY[0]*(P[13][20] + P[13][0]*SH_MAG[2] + P[13][1]*SH_MAG[1] + P[13][2]*SH_MAG[0] - P[13][3]*SK_MY[2] - P[13][17]*SK_MY[1] - P[13][16]*SK_MY[3] + P[13][18]*SK_MY[4]);
// Estimation of selected states is inhibited by setting their Kalman gains to zero
if (!inhibitWindStates) {
Kfusion[14] = SK_MY[0]*(P[14][20] + P[14][0]*SH_MAG[2] + P[14][1]*SH_MAG[1] + P[14][2]*SH_MAG[0] - P[14][3]*SK_MY[2] - P[14][17]*SK_MY[1] - P[14][16]*SK_MY[3] + P[14][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[15] = SK_MY[0]*(P[15][20] + P[15][0]*SH_MAG[2] + P[15][1]*SH_MAG[1] + P[15][2]*SH_MAG[0] - P[15][3]*SK_MY[2] - P[15][17]*SK_MY[1] - P[15][16]*SK_MY[3] + P[15][18]*SK_MY[4]);
} else {
Kfusion[14] = 0;
Kfusion[15] = 0;
}
if (!inhibitMagStates) {
Kfusion[16] = SK_MY[0]*(P[16][20] + P[16][0]*SH_MAG[2] + P[16][1]*SH_MAG[1] + P[16][2]*SH_MAG[0] - P[16][3]*SK_MY[2] - P[16][17]*SK_MY[1] - P[16][16]*SK_MY[3] + P[16][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[17] = SK_MY[0]*(P[17][20] + P[17][0]*SH_MAG[2] + P[17][1]*SH_MAG[1] + P[17][2]*SH_MAG[0] - P[17][3]*SK_MY[2] - P[17][17]*SK_MY[1] - P[17][16]*SK_MY[3] + P[17][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[18] = SK_MY[0]*(P[18][20] + P[18][0]*SH_MAG[2] + P[18][1]*SH_MAG[1] + P[18][2]*SH_MAG[0] - P[18][3]*SK_MY[2] - P[18][17]*SK_MY[1] - P[18][16]*SK_MY[3] + P[18][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[19] = SK_MY[0]*(P[19][20] + P[19][0]*SH_MAG[2] + P[19][1]*SH_MAG[1] + P[19][2]*SH_MAG[0] - P[19][3]*SK_MY[2] - P[19][17]*SK_MY[1] - P[19][16]*SK_MY[3] + P[19][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[20] = SK_MY[0]*(P[20][20] + P[20][0]*SH_MAG[2] + P[20][1]*SH_MAG[1] + P[20][2]*SH_MAG[0] - P[20][3]*SK_MY[2] - P[20][17]*SK_MY[1] - P[20][16]*SK_MY[3] + P[20][18]*SK_MY[4]);
Kfusion[21] = SK_MY[0]*(P[21][20] + P[21][0]*SH_MAG[2] + P[21][1]*SH_MAG[1] + P[21][2]*SH_MAG[0] - P[21][3]*SK_MY[2] - P[21][17]*SK_MY[1] - P[21][16]*SK_MY[3] + P[21][18]*SK_MY[4]);
} else {
Kfusion[16] = 0;
Kfusion[17] = 0;
Kfusion[18] = 0;
Kfusion[19] = 0;
Kfusion[20] = 0;
Kfusion[21] = 0;
}
varInnovMag[1] = 1.0f/SK_MY[0];
innovMag[1] = MagPred[1] - magData.y;
}
else if (obsIndex == 2) // we are now fusing the Z measurement
{
// Calculate observation jacobians
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_MAG[i] = 0;
H_MAG[0] = SH_MAG[1];
H_MAG[1] = 2*magN*q3 - 2*magE*q0 - 2*magD*q1;
H_MAG[2] = SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2;
H_MAG[3] = SH_MAG[0];
H_MAG[16] = 2*q0*q2 + 2*q1*q3;
H_MAG[17] = 2*q2*q3 - 2*q0*q1;
H_MAG[18] = SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6];
H_MAG[21] = 1;
// Calculate Kalman gain
float temp = (P[21][21] + R_MAG + P[0][21]*SH_MAG[1] + P[3][21]*SH_MAG[0] + P[18][21]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) - (2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3)*(P[21][1] + P[0][1]*SH_MAG[1] + P[3][1]*SH_MAG[0] + P[18][1]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][1]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][1]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][1]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][1]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + (SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)*(P[21][2] + P[0][2]*SH_MAG[1] + P[3][2]*SH_MAG[0] + P[18][2]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][2]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][2]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][2]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][2]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[1]*(P[21][0] + P[0][0]*SH_MAG[1] + P[3][0]*SH_MAG[0] + P[18][0]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][0]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][0]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][0]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][0]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + SH_MAG[0]*(P[21][3] + P[0][3]*SH_MAG[1] + P[3][3]*SH_MAG[0] + P[18][3]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][3]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][3]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][3]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][3]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + (SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6])*(P[21][18] + P[0][18]*SH_MAG[1] + P[3][18]*SH_MAG[0] + P[18][18]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][18]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][18]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][18]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][18]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + P[16][21]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][21]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][21]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + (2*q0*q2 + 2*q1*q3)*(P[21][16] + P[0][16]*SH_MAG[1] + P[3][16]*SH_MAG[0] + P[18][16]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][16]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][16]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][16]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][16]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) - (2*q0*q1 - 2*q2*q3)*(P[21][17] + P[0][17]*SH_MAG[1] + P[3][17]*SH_MAG[0] + P[18][17]*(SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6]) + P[16][17]*(2*q0*q2 + 2*q1*q3) - P[17][17]*(2*q0*q1 - 2*q2*q3) - P[1][17]*(2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3) + P[2][17]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2)) + P[2][21]*(SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2));
if (temp >= R_MAG) {
SK_MZ[0] = 1.0f / temp;
} else {
// the calculation is badly conditioned, so we cannot perform fusion on this step
// we increase the state variances and try again next time
P[21][21] += 0.1f*R_MAG;
obsIndex = 3;
return;
}
SK_MZ[1] = SH_MAG[3] - SH_MAG[4] - SH_MAG[5] + SH_MAG[6];
SK_MZ[2] = 2*magD*q1 + 2*magE*q0 - 2*magN*q3;
SK_MZ[3] = SH_MAG[7] + SH_MAG[8] - 2*magD*q2;
SK_MZ[4] = 2*q0*q1 - 2*q2*q3;
SK_MZ[5] = 2*q0*q2 + 2*q1*q3;
Kfusion[0] = SK_MZ[0]*(P[0][21] + P[0][0]*SH_MAG[1] + P[0][3]*SH_MAG[0] - P[0][1]*SK_MZ[2] + P[0][2]*SK_MZ[3] + P[0][18]*SK_MZ[1] + P[0][16]*SK_MZ[5] - P[0][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[1] = SK_MZ[0]*(P[1][21] + P[1][0]*SH_MAG[1] + P[1][3]*SH_MAG[0] - P[1][1]*SK_MZ[2] + P[1][2]*SK_MZ[3] + P[1][18]*SK_MZ[1] + P[1][16]*SK_MZ[5] - P[1][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[2] = SK_MZ[0]*(P[2][21] + P[2][0]*SH_MAG[1] + P[2][3]*SH_MAG[0] - P[2][1]*SK_MZ[2] + P[2][2]*SK_MZ[3] + P[2][18]*SK_MZ[1] + P[2][16]*SK_MZ[5] - P[2][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[3] = SK_MZ[0]*(P[3][21] + P[3][0]*SH_MAG[1] + P[3][3]*SH_MAG[0] - P[3][1]*SK_MZ[2] + P[3][2]*SK_MZ[3] + P[3][18]*SK_MZ[1] + P[3][16]*SK_MZ[5] - P[3][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[4] = SK_MZ[0]*(P[4][21] + P[4][0]*SH_MAG[1] + P[4][3]*SH_MAG[0] - P[4][1]*SK_MZ[2] + P[4][2]*SK_MZ[3] + P[4][18]*SK_MZ[1] + P[4][16]*SK_MZ[5] - P[4][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[5] = SK_MZ[0]*(P[5][21] + P[5][0]*SH_MAG[1] + P[5][3]*SH_MAG[0] - P[5][1]*SK_MZ[2] + P[5][2]*SK_MZ[3] + P[5][18]*SK_MZ[1] + P[5][16]*SK_MZ[5] - P[5][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[6] = SK_MZ[0]*(P[6][21] + P[6][0]*SH_MAG[1] + P[6][3]*SH_MAG[0] - P[6][1]*SK_MZ[2] + P[6][2]*SK_MZ[3] + P[6][18]*SK_MZ[1] + P[6][16]*SK_MZ[5] - P[6][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[7] = SK_MZ[0]*(P[7][21] + P[7][0]*SH_MAG[1] + P[7][3]*SH_MAG[0] - P[7][1]*SK_MZ[2] + P[7][2]*SK_MZ[3] + P[7][18]*SK_MZ[1] + P[7][16]*SK_MZ[5] - P[7][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[8] = SK_MZ[0]*(P[8][21] + P[8][0]*SH_MAG[1] + P[8][3]*SH_MAG[0] - P[8][1]*SK_MZ[2] + P[8][2]*SK_MZ[3] + P[8][18]*SK_MZ[1] + P[8][16]*SK_MZ[5] - P[8][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[9] = SK_MZ[0]*(P[9][21] + P[9][0]*SH_MAG[1] + P[9][3]*SH_MAG[0] - P[9][1]*SK_MZ[2] + P[9][2]*SK_MZ[3] + P[9][18]*SK_MZ[1] + P[9][16]*SK_MZ[5] - P[9][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[10] = SK_MZ[0]*(P[10][21] + P[10][0]*SH_MAG[1] + P[10][3]*SH_MAG[0] - P[10][1]*SK_MZ[2] + P[10][2]*SK_MZ[3] + P[10][18]*SK_MZ[1] + P[10][16]*SK_MZ[5] - P[10][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[11] = SK_MZ[0]*(P[11][21] + P[11][0]*SH_MAG[1] + P[11][3]*SH_MAG[0] - P[11][1]*SK_MZ[2] + P[11][2]*SK_MZ[3] + P[11][18]*SK_MZ[1] + P[11][16]*SK_MZ[5] - P[11][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[12] = SK_MZ[0]*(P[12][21] + P[12][0]*SH_MAG[1] + P[12][3]*SH_MAG[0] - P[12][1]*SK_MZ[2] + P[12][2]*SK_MZ[3] + P[12][18]*SK_MZ[1] + P[12][16]*SK_MZ[5] - P[12][17]*SK_MZ[4]);
// Only height measurements are allowed to modify the Z delta velocity bias state. This improves the stability of the estimate
Kfusion[13] = 0.0f;//SK_MZ[0]*(P[13][21] + P[13][0]*SH_MAG[1] + P[13][3]*SH_MAG[0] - P[13][1]*SK_MZ[2] + P[13][2]*SK_MZ[3] + P[13][18]*SK_MZ[1] + P[13][16]*SK_MZ[5] - P[13][17]*SK_MZ[4]);
// Estimation of selected states is inhibited by setting their Kalman gains to zero
if (!inhibitWindStates) {
Kfusion[14] = SK_MZ[0]*(P[14][21] + P[14][0]*SH_MAG[1] + P[14][3]*SH_MAG[0] - P[14][1]*SK_MZ[2] + P[14][2]*SK_MZ[3] + P[14][18]*SK_MZ[1] + P[14][16]*SK_MZ[5] - P[14][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[15] = SK_MZ[0]*(P[15][21] + P[15][0]*SH_MAG[1] + P[15][3]*SH_MAG[0] - P[15][1]*SK_MZ[2] + P[15][2]*SK_MZ[3] + P[15][18]*SK_MZ[1] + P[15][16]*SK_MZ[5] - P[15][17]*SK_MZ[4]);
} else {
Kfusion[14] = 0;
Kfusion[15] = 0;
}
if (!inhibitMagStates) {
Kfusion[16] = SK_MZ[0]*(P[16][21] + P[16][0]*SH_MAG[1] + P[16][3]*SH_MAG[0] - P[16][1]*SK_MZ[2] + P[16][2]*SK_MZ[3] + P[16][18]*SK_MZ[1] + P[16][16]*SK_MZ[5] - P[16][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[17] = SK_MZ[0]*(P[17][21] + P[17][0]*SH_MAG[1] + P[17][3]*SH_MAG[0] - P[17][1]*SK_MZ[2] + P[17][2]*SK_MZ[3] + P[17][18]*SK_MZ[1] + P[17][16]*SK_MZ[5] - P[17][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[18] = SK_MZ[0]*(P[18][21] + P[18][0]*SH_MAG[1] + P[18][3]*SH_MAG[0] - P[18][1]*SK_MZ[2] + P[18][2]*SK_MZ[3] + P[18][18]*SK_MZ[1] + P[18][16]*SK_MZ[5] - P[18][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[19] = SK_MZ[0]*(P[19][21] + P[19][0]*SH_MAG[1] + P[19][3]*SH_MAG[0] - P[19][1]*SK_MZ[2] + P[19][2]*SK_MZ[3] + P[19][18]*SK_MZ[1] + P[19][16]*SK_MZ[5] - P[19][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[20] = SK_MZ[0]*(P[20][21] + P[20][0]*SH_MAG[1] + P[20][3]*SH_MAG[0] - P[20][1]*SK_MZ[2] + P[20][2]*SK_MZ[3] + P[20][18]*SK_MZ[1] + P[20][16]*SK_MZ[5] - P[20][17]*SK_MZ[4]);
Kfusion[21] = SK_MZ[0]*(P[21][21] + P[21][0]*SH_MAG[1] + P[21][3]*SH_MAG[0] - P[21][1]*SK_MZ[2] + P[21][2]*SK_MZ[3] + P[21][18]*SK_MZ[1] + P[21][16]*SK_MZ[5] - P[21][17]*SK_MZ[4]);
} else {
Kfusion[16] = 0;
Kfusion[17] = 0;
Kfusion[18] = 0;
Kfusion[19] = 0;
Kfusion[20] = 0;
Kfusion[21] = 0;
}
varInnovMag[2] = 1.0f/SK_MZ[0];
innovMag[2] = MagPred[2] - magData.z;
}
// Check the innovation for consistency and don't fuse if > 5Sigma
if ((innovMag[obsIndex]*innovMag[obsIndex]/varInnovMag[obsIndex]) < 25.0f)
{
// correct the state vector
for (uint8_t j= 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
states[j] = states[j] - Kfusion[j] * innovMag[obsIndex];
}
// normalise the quaternion states
float quatMag = sqrtf(states[0]*states[0] + states[1]*states[1] + states[2]*states[2] + states[3]*states[3]);
if (quatMag > 1e-12f)
{
for (uint8_t j= 0; j<=3; j++)
{
float quatMagInv = 1.0f/quatMag;
states[j] = states[j] * quatMagInv;
}
}
// correct the covariance P = (I - K*H)*P
// take advantage of the empty columns in KH to reduce the
// number of operations
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j <= 3; j++)
{
KH[i][j] = Kfusion[i] * H_MAG[j];
}
for (uint8_t j = 4; j <= 15; j++) KH[i][j] = 0.0f;
if (!onGround)
{
for (uint8_t j = 16; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KH[i][j] = Kfusion[i] * H_MAG[j];
}
}
else
{
for (uint8_t j = 16; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KH[i][j] = 0.0f;
}
}
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KHP[i][j] = 0.0f;
for (uint8_t k = 0; k <= 3; k++)
{
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][k] * P[k][j];
}
if (!onGround)
{
for (uint8_t k = 16; k < EKF_STATE_ESTIMATES; k++)
{
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][k] * P[k][j];
}
}
}
}
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
P[i][j] = P[i][j] - KHP[i][j];
}
}
}
obsIndex = obsIndex + 1;
ForceSymmetry();
ConstrainVariances();
}
void AttPosEKF::FuseAirspeed()
{
float vn;
float ve;
float vd;
float vwn;
float vwe;
float R_TAS = sq(airspeedMeasurementSigma);
float SH_TAS[3];
float SK_TAS;
float VtasPred;
// Copy required states to local variable names
vn = statesAtVtasMeasTime[4];
ve = statesAtVtasMeasTime[5];
vd = statesAtVtasMeasTime[6];
vwn = statesAtVtasMeasTime[14];
vwe = statesAtVtasMeasTime[15];
// Need to check that it is flying before fusing airspeed data
// Calculate the predicted airspeed
VtasPred = sqrtf((ve - vwe)*(ve - vwe) + (vn - vwn)*(vn - vwn) + vd*vd);
// Perform fusion of True Airspeed measurement
if (useAirspeed && fuseVtasData && (VtasPred > 1.0f) && (VtasMeas > 8.0f))
{
// Calculate observation jacobians
SH_TAS[0] = 1/(sqrtf(sq(ve - vwe) + sq(vn - vwn) + sq(vd)));
SH_TAS[1] = (SH_TAS[0]*(2.0f*ve - 2*vwe))/2.0f;
SH_TAS[2] = (SH_TAS[0]*(2.0f*vn - 2*vwn))/2.0f;
float H_TAS[EKF_STATE_ESTIMATES];
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_TAS[i] = 0.0f;
H_TAS[4] = SH_TAS[2];
H_TAS[5] = SH_TAS[1];
H_TAS[6] = vd*SH_TAS[0];
H_TAS[14] = -SH_TAS[2];
H_TAS[15] = -SH_TAS[1];
// Calculate Kalman gains
float temp = (R_TAS + SH_TAS[2]*(P[4][4]*SH_TAS[2] + P[5][4]*SH_TAS[1] - P[14][4]*SH_TAS[2] - P[15][4]*SH_TAS[1] + P[6][4]*vd*SH_TAS[0]) + SH_TAS[1]*(P[4][5]*SH_TAS[2] + P[5][5]*SH_TAS[1] - P[14][5]*SH_TAS[2] - P[15][5]*SH_TAS[1] + P[6][5]*vd*SH_TAS[0]) - SH_TAS[2]*(P[4][14]*SH_TAS[2] + P[5][14]*SH_TAS[1] - P[14][14]*SH_TAS[2] - P[15][14]*SH_TAS[1] + P[6][14]*vd*SH_TAS[0]) - SH_TAS[1]*(P[4][15]*SH_TAS[2] + P[5][15]*SH_TAS[1] - P[14][15]*SH_TAS[2] - P[15][15]*SH_TAS[1] + P[6][15]*vd*SH_TAS[0]) + vd*SH_TAS[0]*(P[4][6]*SH_TAS[2] + P[5][6]*SH_TAS[1] - P[14][6]*SH_TAS[2] - P[15][6]*SH_TAS[1] + P[6][6]*vd*SH_TAS[0]));
if (temp >= R_TAS) {
SK_TAS = 1.0f / temp;
} else {
// the calculation is badly conditioned, so we cannot perform fusion on this step
// we increase the wind state variances and try again next time
P[14][14] += 0.05f*R_TAS;
P[15][15] += 0.05f*R_TAS;
return;
}
Kfusion[0] = SK_TAS*(P[0][4]*SH_TAS[2] - P[0][14]*SH_TAS[2] + P[0][5]*SH_TAS[1] - P[0][15]*SH_TAS[1] + P[0][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[1] = SK_TAS*(P[1][4]*SH_TAS[2] - P[1][14]*SH_TAS[2] + P[1][5]*SH_TAS[1] - P[1][15]*SH_TAS[1] + P[1][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[2] = SK_TAS*(P[2][4]*SH_TAS[2] - P[2][14]*SH_TAS[2] + P[2][5]*SH_TAS[1] - P[2][15]*SH_TAS[1] + P[2][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[3] = SK_TAS*(P[3][4]*SH_TAS[2] - P[3][14]*SH_TAS[2] + P[3][5]*SH_TAS[1] - P[3][15]*SH_TAS[1] + P[3][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[4] = SK_TAS*(P[4][4]*SH_TAS[2] - P[4][14]*SH_TAS[2] + P[4][5]*SH_TAS[1] - P[4][15]*SH_TAS[1] + P[4][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[5] = SK_TAS*(P[5][4]*SH_TAS[2] - P[5][14]*SH_TAS[2] + P[5][5]*SH_TAS[1] - P[5][15]*SH_TAS[1] + P[5][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[6] = SK_TAS*(P[6][4]*SH_TAS[2] - P[6][14]*SH_TAS[2] + P[6][5]*SH_TAS[1] - P[6][15]*SH_TAS[1] + P[6][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[7] = SK_TAS*(P[7][4]*SH_TAS[2] - P[7][14]*SH_TAS[2] + P[7][5]*SH_TAS[1] - P[7][15]*SH_TAS[1] + P[7][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[8] = SK_TAS*(P[8][4]*SH_TAS[2] - P[8][14]*SH_TAS[2] + P[8][5]*SH_TAS[1] - P[8][15]*SH_TAS[1] + P[8][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[9] = SK_TAS*(P[9][4]*SH_TAS[2] - P[9][14]*SH_TAS[2] + P[9][5]*SH_TAS[1] - P[9][15]*SH_TAS[1] + P[9][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[10] = SK_TAS*(P[10][4]*SH_TAS[2] - P[10][14]*SH_TAS[2] + P[10][5]*SH_TAS[1] - P[10][15]*SH_TAS[1] + P[10][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[11] = SK_TAS*(P[11][4]*SH_TAS[2] - P[11][14]*SH_TAS[2] + P[11][5]*SH_TAS[1] - P[11][15]*SH_TAS[1] + P[11][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[12] = SK_TAS*(P[12][4]*SH_TAS[2] - P[12][14]*SH_TAS[2] + P[12][5]*SH_TAS[1] - P[12][15]*SH_TAS[1] + P[12][6]*vd*SH_TAS[0]);
// Only height measurements are allowed to modify the Z delta velocity bias state. This improves the stability of the estimate
Kfusion[13] = 0.0f;//SK_TAS*(P[13][4]*SH_TAS[2] - P[13][14]*SH_TAS[2] + P[13][5]*SH_TAS[1] - P[13][15]*SH_TAS[1] + P[13][6]*vd*SH_TAS[0]);
// Estimation of selected states is inhibited by setting their Kalman gains to zero
if (!inhibitWindStates) {
Kfusion[14] = SK_TAS*(P[14][4]*SH_TAS[2] - P[14][14]*SH_TAS[2] + P[14][5]*SH_TAS[1] - P[14][15]*SH_TAS[1] + P[14][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[15] = SK_TAS*(P[15][4]*SH_TAS[2] - P[15][14]*SH_TAS[2] + P[15][5]*SH_TAS[1] - P[15][15]*SH_TAS[1] + P[15][6]*vd*SH_TAS[0]);
} else {
Kfusion[14] = 0;
Kfusion[15] = 0;
}
if (!inhibitMagStates) {
Kfusion[16] = SK_TAS*(P[16][4]*SH_TAS[2] - P[16][14]*SH_TAS[2] + P[16][5]*SH_TAS[1] - P[16][15]*SH_TAS[1] + P[16][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[17] = SK_TAS*(P[17][4]*SH_TAS[2] - P[17][14]*SH_TAS[2] + P[17][5]*SH_TAS[1] - P[17][15]*SH_TAS[1] + P[17][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[18] = SK_TAS*(P[18][4]*SH_TAS[2] - P[18][14]*SH_TAS[2] + P[18][5]*SH_TAS[1] - P[18][15]*SH_TAS[1] + P[18][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[19] = SK_TAS*(P[19][4]*SH_TAS[2] - P[19][14]*SH_TAS[2] + P[19][5]*SH_TAS[1] - P[19][15]*SH_TAS[1] + P[19][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[20] = SK_TAS*(P[20][4]*SH_TAS[2] - P[20][14]*SH_TAS[2] + P[20][5]*SH_TAS[1] - P[20][15]*SH_TAS[1] + P[20][6]*vd*SH_TAS[0]);
Kfusion[21] = SK_TAS*(P[21][4]*SH_TAS[2] - P[21][14]*SH_TAS[2] + P[21][5]*SH_TAS[1] - P[21][15]*SH_TAS[1] + P[21][6]*vd*SH_TAS[0]);
} else {
for (uint8_t i=16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
Kfusion[i] = 0;
}
}
varInnovVtas = 1.0f/SK_TAS;
// Calculate the measurement innovation
innovVtas = VtasPred - VtasMeas;
// Check the innovation for consistency and don't fuse if > 5Sigma
if ((innovVtas*innovVtas*SK_TAS) < 25.0f)
{
// correct the state vector
for (uint8_t j=0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
states[j] = states[j] - Kfusion[j] * innovVtas;
}
// normalise the quaternion states
float quatMag = sqrtf(states[0]*states[0] + states[1]*states[1] + states[2]*states[2] + states[3]*states[3]);
if (quatMag > 1e-12f)
{
for (uint8_t j= 0; j <= 3; j++)
{
float quatMagInv = 1.0f/quatMag;
states[j] = states[j] * quatMagInv;
}
}
// correct the covariance P = (I - K*H)*P
// take advantage of the empty columns in H to reduce the
// number of operations
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j <= 3; j++) KH[i][j] = 0.0;
for (uint8_t j = 4; j <= 6; j++)
{
KH[i][j] = Kfusion[i] * H_TAS[j];
}
for (uint8_t j = 7; j <= 13; j++) KH[i][j] = 0.0;
for (uint8_t j = 14; j <= 15; j++)
{
KH[i][j] = Kfusion[i] * H_TAS[j];
}
for (uint8_t j = 16; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++) KH[i][j] = 0.0;
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KHP[i][j] = 0.0;
for (uint8_t k = 4; k <= 6; k++)
{
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][k] * P[k][j];
}
for (uint8_t k = 14; k <= 15; k++)
{
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][k] * P[k][j];
}
}
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
P[i][j] = P[i][j] - KHP[i][j];
}
}
}
}
ForceSymmetry();
ConstrainVariances();
}
void AttPosEKF::zeroRows(float (&covMat)[EKF_STATE_ESTIMATES][EKF_STATE_ESTIMATES], uint8_t first, uint8_t last)
{
uint8_t row;
uint8_t col;
for (row=first; row<=last; row++)
{
for (col=0; col<EKF_STATE_ESTIMATES; col++)
{
covMat[row][col] = 0.0;
}
}
}
void AttPosEKF::FuseOptFlow()
{
static float SH_LOS[13];
static float SK_LOS[9];
static float q0 = 0.0f;
static float q1 = 0.0f;
static float q2 = 0.0f;
static float q3 = 1.0f;
static float vn = 0.0f;
static float ve = 0.0f;
static float vd = 0.0f;
static float pd = 0.0f;
static float ptd = 0.0f;
static float losPred[2];
// Transformation matrix from nav to body axes
float H_LOS[2][EKF_STATE_ESTIMATES];
float K_LOS[2][EKF_STATE_ESTIMATES];
Vector3f velNED_local;
Vector3f relVelSensor;
// Perform sequential fusion of optical flow measurements only with valid tilt and height
flowStates[1] = std::max(flowStates[1], statesAtFlowTime[9] + minFlowRng);
float heightAboveGndEst = flowStates[1] - statesAtFlowTime[9];
bool validTilt = Tnb.z.z > 0.71f;
if (validTilt)
{
// Sequential fusion of XY components.
// Calculate observation jacobians and Kalman gains
if (fuseOptFlowData)
{
// Copy required states to local variable names
q0 = statesAtFlowTime[0];
q1 = statesAtFlowTime[1];
q2 = statesAtFlowTime[2];
q3 = statesAtFlowTime[3];
vn = statesAtFlowTime[4];
ve = statesAtFlowTime[5];
vd = statesAtFlowTime[6];
pd = statesAtFlowTime[9];
ptd = flowStates[1];
velNED_local.x = vn;
velNED_local.y = ve;
velNED_local.z = vd;
// calculate range from ground plain to centre of sensor fov assuming flat earth
float range = heightAboveGndEst/Tnb_flow.z.z;
// calculate relative velocity in sensor frame
relVelSensor = Tnb_flow*velNED_local;
// divide velocity by range and include angular rate effects to get predicted angular LOS rates relative to X and Y axes
losPred[0] = relVelSensor.y/range;
losPred[1] = -relVelSensor.x/range;
// Calculate common expressions for observation jacobians
SH_LOS[0] = sq(q0) - sq(q1) - sq(q2) + sq(q3);
SH_LOS[1] = vn*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3)) - vd*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) + ve*(2*q0*q3 + 2*q1*q2);
SH_LOS[2] = ve*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3)) + vd*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - vn*(2*q0*q3 - 2*q1*q2);
SH_LOS[3] = 1/(pd - ptd);
SH_LOS[4] = 1/sq(pd - ptd);
// Calculate common expressions for Kalman gains
SK_LOS[0] = 1.0f/((R_LOS + sq(omegaAcrossFlowTime[0] * moCompR_LOS)) + (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3])*(P[0][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) + (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3])*(P[0][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) - (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3])*(P[0][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) + (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3])*(P[0][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) - SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4]*(P[0][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) + SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))*(P[0][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) + SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2)*(P[0][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))) - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3)*(P[0][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[1][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) - P[2][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) + 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[3][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3]) + P[5][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - P[6][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3) - P[9][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4] + P[4][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3))));
SK_LOS[1] = 1.0f/((R_LOS + sq(omegaAcrossFlowTime[1] * moCompR_LOS))+ (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3])*(P[0][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][0]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][0]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) + (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3])*(P[0][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][1]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][1]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) + (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3])*(P[0][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][2]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][2]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) - (SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3])*(P[0][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][3]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][3]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) - SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4]*(P[0][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][9]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][9]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) + SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))*(P[0][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][5]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][5]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2)*(P[0][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][4]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][4]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))) + SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3)*(P[0][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[1][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) + P[2][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[3][6]*(SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3]) - P[4][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + P[6][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3) - P[9][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4] + P[5][6]*SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3))));
SK_LOS[2] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn);
SK_LOS[3] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn);
SK_LOS[4] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn);
SK_LOS[5] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn);
SK_LOS[6] = sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3);
SK_LOS[7] = sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3);
SK_LOS[8] = SH_LOS[3];
// Calculate common intermediate terms
float tempVar[9];
tempVar[0] = SH_LOS[0]*SK_LOS[6]*SK_LOS[8];
tempVar[1] = SH_LOS[0]*SH_LOS[2]*SH_LOS[4];
tempVar[2] = 2.0f*SH_LOS[2]*SK_LOS[8];
tempVar[3] = SH_LOS[0]*SK_LOS[8]*(2.0f*q0*q1 + 2.0f*q2*q3);
tempVar[4] = SH_LOS[0]*SK_LOS[8]*(2.0f*q0*q3 - 2.0f*q1*q2);
tempVar[5] = (SK_LOS[5] - q2*tempVar[2]);
tempVar[6] = (SK_LOS[2] - q3*tempVar[2]);
tempVar[7] = (SK_LOS[3] - q1*tempVar[2]);
tempVar[8] = (SK_LOS[4] + q0*tempVar[2]);
// calculate observation jacobians for X LOS rate
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_LOS[0][i] = 0;
H_LOS[0][0] = - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) - 2*q0*SH_LOS[2]*SH_LOS[3];
H_LOS[0][1] = 2*q1*SH_LOS[2]*SH_LOS[3] - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn);
H_LOS[0][2] = 2*q2*SH_LOS[2]*SH_LOS[3] - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn);
H_LOS[0][3] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) - 2*q3*SH_LOS[2]*SH_LOS[3];
H_LOS[0][4] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 - 2*q1*q2);
H_LOS[0][5] = -SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3));
H_LOS[0][6] = -SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q1 + 2*q2*q3);
H_LOS[0][9] = tempVar[1];
// calculate Kalman gains for X LOS rate
K_LOS[0][0] = -(P[0][0]*tempVar[8] + P[0][1]*tempVar[7] - P[0][3]*tempVar[6] + P[0][2]*tempVar[5] - P[0][4]*tempVar[4] + P[0][6]*tempVar[3] - P[0][9]*tempVar[1] + P[0][5]*tempVar[0])/(R_LOS + tempVar[8]*(P[0][0]*tempVar[8] + P[1][0]*tempVar[7] + P[2][0]*tempVar[5] - P[3][0]*tempVar[6] - P[4][0]*tempVar[4] + P[6][0]*tempVar[3] - P[9][0]*tempVar[1] + P[5][0]*tempVar[0]) + tempVar[7]*(P[0][1]*tempVar[8] + P[1][1]*tempVar[7] + P[2][1]*tempVar[5] - P[3][1]*tempVar[6] - P[4][1]*tempVar[4] + P[6][1]*tempVar[3] - P[9][1]*tempVar[1] + P[5][1]*tempVar[0]) + tempVar[5]*(P[0][2]*tempVar[8] + P[1][2]*tempVar[7] + P[2][2]*tempVar[5] - P[3][2]*tempVar[6] - P[4][2]*tempVar[4] + P[6][2]*tempVar[3] - P[9][2]*tempVar[1] + P[5][2]*tempVar[0]) - tempVar[6]*(P[0][3]*tempVar[8] + P[1][3]*tempVar[7] + P[2][3]*tempVar[5] - P[3][3]*tempVar[6] - P[4][3]*tempVar[4] + P[6][3]*tempVar[3] - P[9][3]*tempVar[1] + P[5][3]*tempVar[0]) - tempVar[4]*(P[0][4]*tempVar[8] + P[1][4]*tempVar[7] + P[2][4]*tempVar[5] - P[3][4]*tempVar[6] - P[4][4]*tempVar[4] + P[6][4]*tempVar[3] - P[9][4]*tempVar[1] + P[5][4]*tempVar[0]) + tempVar[3]*(P[0][6]*tempVar[8] + P[1][6]*tempVar[7] + P[2][6]*tempVar[5] - P[3][6]*tempVar[6] - P[4][6]*tempVar[4] + P[6][6]*tempVar[3] - P[9][6]*tempVar[1] + P[5][6]*tempVar[0]) - tempVar[1]*(P[0][9]*tempVar[8] + P[1][9]*tempVar[7] + P[2][9]*tempVar[5] - P[3][9]*tempVar[6] - P[4][9]*tempVar[4] + P[6][9]*tempVar[3] - P[9][9]*tempVar[1] + P[5][9]*tempVar[0]) + tempVar[0]*(P[0][5]*tempVar[8] + P[1][5]*tempVar[7] + P[2][5]*tempVar[5] - P[3][5]*tempVar[6] - P[4][5]*tempVar[4] + P[6][5]*tempVar[3] - P[9][5]*tempVar[1] + P[5][5]*tempVar[0]));
K_LOS[0][1] = -SK_LOS[1]*(P[1][0]*tempVar[8] + P[1][1]*tempVar[7] - P[1][3]*tempVar[6] + P[1][2]*tempVar[5] - P[1][4]*tempVar[4] + P[1][6]*tempVar[3] - P[1][9]*tempVar[1] + P[1][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][2] = -SK_LOS[1]*(P[2][0]*tempVar[8] + P[2][1]*tempVar[7] - P[2][3]*tempVar[6] + P[2][2]*tempVar[5] - P[2][4]*tempVar[4] + P[2][6]*tempVar[3] - P[2][9]*tempVar[1] + P[2][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][3] = -SK_LOS[1]*(P[3][0]*tempVar[8] + P[3][1]*tempVar[7] - P[3][3]*tempVar[6] + P[3][2]*tempVar[5] - P[3][4]*tempVar[4] + P[3][6]*tempVar[3] - P[3][9]*tempVar[1] + P[3][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][4] = -SK_LOS[1]*(P[4][0]*tempVar[8] + P[4][1]*tempVar[7] - P[4][3]*tempVar[6] + P[4][2]*tempVar[5] - P[4][4]*tempVar[4] + P[4][6]*tempVar[3] - P[4][9]*tempVar[1] + P[4][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][5] = -SK_LOS[1]*(P[5][0]*tempVar[8] + P[5][1]*tempVar[7] - P[5][3]*tempVar[6] + P[5][2]*tempVar[5] - P[5][4]*tempVar[4] + P[5][6]*tempVar[3] - P[5][9]*tempVar[1] + P[5][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][6] = -SK_LOS[1]*(P[6][0]*tempVar[8] + P[6][1]*tempVar[7] - P[6][3]*tempVar[6] + P[6][2]*tempVar[5] - P[6][4]*tempVar[4] + P[6][6]*tempVar[3] - P[6][9]*tempVar[1] + P[6][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][7] = -SK_LOS[1]*(P[7][0]*tempVar[8] + P[7][1]*tempVar[7] - P[7][3]*tempVar[6] + P[7][2]*tempVar[5] - P[7][4]*tempVar[4] + P[7][6]*tempVar[3] - P[7][9]*tempVar[1] + P[7][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][8] = -SK_LOS[1]*(P[8][0]*tempVar[8] + P[8][1]*tempVar[7] - P[8][3]*tempVar[6] + P[8][2]*tempVar[5] - P[8][4]*tempVar[4] + P[8][6]*tempVar[3] - P[8][9]*tempVar[1] + P[8][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][9] = -SK_LOS[1]*(P[9][0]*tempVar[8] + P[9][1]*tempVar[7] - P[9][3]*tempVar[6] + P[9][2]*tempVar[5] - P[9][4]*tempVar[4] + P[9][6]*tempVar[3] - P[9][9]*tempVar[1] + P[9][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][10] = -SK_LOS[1]*(P[10][0]*tempVar[8] + P[10][1]*tempVar[7] - P[10][3]*tempVar[6] + P[10][2]*tempVar[5] - P[10][4]*tempVar[4] + P[10][6]*tempVar[3] - P[10][9]*tempVar[1] + P[10][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][11] = -SK_LOS[1]*(P[11][0]*tempVar[8] + P[11][1]*tempVar[7] - P[11][3]*tempVar[6] + P[11][2]*tempVar[5] - P[11][4]*tempVar[4] + P[11][6]*tempVar[3] - P[11][9]*tempVar[1] + P[11][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][12] = -SK_LOS[1]*(P[12][0]*tempVar[8] + P[12][1]*tempVar[7] - P[12][3]*tempVar[6] + P[12][2]*tempVar[5] - P[12][4]*tempVar[4] + P[12][6]*tempVar[3] - P[12][9]*tempVar[1] + P[12][5]*tempVar[0]);
// only height measurements are allowed to modify the Z bias state to improve the stability of the estimate
K_LOS[0][13] = 0.0f;//-SK_LOS[1]*(P[13][0]*tempVar[8] + P[13][1]*tempVar[7] - P[13][3]*tempVar[6] + P[13][2]*tempVar[5] - P[13][4]*tempVar[4] + P[13][6]*tempVar[3] - P[13][9]*tempVar[1] + P[13][5]*tempVar[0]);
if (inhibitWindStates) {
K_LOS[0][14] = -SK_LOS[1]*(P[14][0]*tempVar[8] + P[14][1]*tempVar[7] - P[14][3]*tempVar[6] + P[14][2]*tempVar[5] - P[14][4]*tempVar[4] + P[14][6]*tempVar[3] - P[14][9]*tempVar[1] + P[14][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][15] = -SK_LOS[1]*(P[15][0]*tempVar[8] + P[15][1]*tempVar[7] - P[15][3]*tempVar[6] + P[15][2]*tempVar[5] - P[15][4]*tempVar[4] + P[15][6]*tempVar[3] - P[15][9]*tempVar[1] + P[15][5]*tempVar[0]);
} else {
K_LOS[0][14] = 0.0f;
K_LOS[0][15] = 0.0f;
}
if (inhibitMagStates) {
K_LOS[0][16] = -SK_LOS[1]*(P[16][0]*tempVar[8] + P[16][1]*tempVar[7] - P[16][3]*tempVar[6] + P[16][2]*tempVar[5] - P[16][4]*tempVar[4] + P[16][6]*tempVar[3] - P[16][9]*tempVar[1] + P[16][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][17] = -SK_LOS[1]*(P[17][0]*tempVar[8] + P[17][1]*tempVar[7] - P[17][3]*tempVar[6] + P[17][2]*tempVar[5] - P[17][4]*tempVar[4] + P[17][6]*tempVar[3] - P[17][9]*tempVar[1] + P[17][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][18] = -SK_LOS[1]*(P[18][0]*tempVar[8] + P[18][1]*tempVar[7] - P[18][3]*tempVar[6] + P[18][2]*tempVar[5] - P[18][4]*tempVar[4] + P[18][6]*tempVar[3] - P[18][9]*tempVar[1] + P[18][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][19] = -SK_LOS[1]*(P[19][0]*tempVar[8] + P[19][1]*tempVar[7] - P[19][3]*tempVar[6] + P[19][2]*tempVar[5] - P[19][4]*tempVar[4] + P[19][6]*tempVar[3] - P[19][9]*tempVar[1] + P[19][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][20] = -SK_LOS[1]*(P[20][0]*tempVar[8] + P[20][1]*tempVar[7] - P[20][3]*tempVar[6] + P[20][2]*tempVar[5] - P[20][4]*tempVar[4] + P[20][6]*tempVar[3] - P[20][9]*tempVar[1] + P[20][5]*tempVar[0]);
K_LOS[0][21] = -SK_LOS[1]*(P[21][0]*tempVar[8] + P[21][1]*tempVar[7] - P[21][3]*tempVar[6] + P[21][2]*tempVar[5] - P[21][4]*tempVar[4] + P[21][6]*tempVar[3] - P[21][9]*tempVar[1] + P[21][5]*tempVar[0]);
} else {
for (uint8_t i = 16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
K_LOS[0][i] = 0.0f;
}
}
// calculate innovation variance and innovation for X axis observation
varInnovOptFlow[0] = 1.0f/SK_LOS[0];
innovOptFlow[0] = losPred[0] - flowRadXYcomp[0];
// calculate intermediate common variables
tempVar[0] = 2.0f*SH_LOS[1]*SK_LOS[8];
tempVar[1] = (SK_LOS[2] + q0*tempVar[0]);
tempVar[2] = (SK_LOS[5] - q1*tempVar[0]);
tempVar[3] = (SK_LOS[3] + q2*tempVar[0]);
tempVar[4] = (SK_LOS[4] + q3*tempVar[0]);
tempVar[5] = SH_LOS[0]*SK_LOS[8]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2);
tempVar[6] = SH_LOS[0]*SK_LOS[8]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
tempVar[7] = SH_LOS[0]*SH_LOS[1]*SH_LOS[4];
tempVar[8] = SH_LOS[0]*SK_LOS[7]*SK_LOS[8];
// Calculate observation jacobians for Y LOS rate
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) H_LOS[1][i] = 0;
H_LOS[1][0] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*ve - 2*q2*vd + 2*q0*vn) + 2*q0*SH_LOS[1]*SH_LOS[3];
H_LOS[1][1] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q3*vd + 2*q2*ve + 2*q1*vn) - 2*q1*SH_LOS[1]*SH_LOS[3];
H_LOS[1][2] = - SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*vd - 2*q1*ve + 2*q2*vn) - 2*q2*SH_LOS[1]*SH_LOS[3];
H_LOS[1][3] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q1*vd + 2*q0*ve - 2*q3*vn) + 2*q3*SH_LOS[1]*SH_LOS[3];
H_LOS[1][4] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3));
H_LOS[1][5] = SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q3 + 2*q1*q2);
H_LOS[1][6] = -SH_LOS[0]*SH_LOS[3]*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
H_LOS[1][9] = -tempVar[7];
// Calculate Kalman gains for Y LOS rate
K_LOS[1][0] = SK_LOS[0]*(P[0][0]*tempVar[1] + P[0][1]*tempVar[2] - P[0][2]*tempVar[3] + P[0][3]*tempVar[4] + P[0][5]*tempVar[5] - P[0][6]*tempVar[6] - P[0][9]*tempVar[7] + P[0][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][1] = SK_LOS[0]*(P[1][0]*tempVar[1] + P[1][1]*tempVar[2] - P[1][2]*tempVar[3] + P[1][3]*tempVar[4] + P[1][5]*tempVar[5] - P[1][6]*tempVar[6] - P[1][9]*tempVar[7] + P[1][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][2] = SK_LOS[0]*(P[2][0]*tempVar[1] + P[2][1]*tempVar[2] - P[2][2]*tempVar[3] + P[2][3]*tempVar[4] + P[2][5]*tempVar[5] - P[2][6]*tempVar[6] - P[2][9]*tempVar[7] + P[2][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][3] = SK_LOS[0]*(P[3][0]*tempVar[1] + P[3][1]*tempVar[2] - P[3][2]*tempVar[3] + P[3][3]*tempVar[4] + P[3][5]*tempVar[5] - P[3][6]*tempVar[6] - P[3][9]*tempVar[7] + P[3][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][4] = SK_LOS[0]*(P[4][0]*tempVar[1] + P[4][1]*tempVar[2] - P[4][2]*tempVar[3] + P[4][3]*tempVar[4] + P[4][5]*tempVar[5] - P[4][6]*tempVar[6] - P[4][9]*tempVar[7] + P[4][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][5] = SK_LOS[0]*(P[5][0]*tempVar[1] + P[5][1]*tempVar[2] - P[5][2]*tempVar[3] + P[5][3]*tempVar[4] + P[5][5]*tempVar[5] - P[5][6]*tempVar[6] - P[5][9]*tempVar[7] + P[5][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][6] = SK_LOS[0]*(P[6][0]*tempVar[1] + P[6][1]*tempVar[2] - P[6][2]*tempVar[3] + P[6][3]*tempVar[4] + P[6][5]*tempVar[5] - P[6][6]*tempVar[6] - P[6][9]*tempVar[7] + P[6][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][7] = SK_LOS[0]*(P[7][0]*tempVar[1] + P[7][1]*tempVar[2] - P[7][2]*tempVar[3] + P[7][3]*tempVar[4] + P[7][5]*tempVar[5] - P[7][6]*tempVar[6] - P[7][9]*tempVar[7] + P[7][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][8] = SK_LOS[0]*(P[8][0]*tempVar[1] + P[8][1]*tempVar[2] - P[8][2]*tempVar[3] + P[8][3]*tempVar[4] + P[8][5]*tempVar[5] - P[8][6]*tempVar[6] - P[8][9]*tempVar[7] + P[8][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][9] = SK_LOS[0]*(P[9][0]*tempVar[1] + P[9][1]*tempVar[2] - P[9][2]*tempVar[3] + P[9][3]*tempVar[4] + P[9][5]*tempVar[5] - P[9][6]*tempVar[6] - P[9][9]*tempVar[7] + P[9][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][10] = SK_LOS[0]*(P[10][0]*tempVar[1] + P[10][1]*tempVar[2] - P[10][2]*tempVar[3] + P[10][3]*tempVar[4] + P[10][5]*tempVar[5] - P[10][6]*tempVar[6] - P[10][9]*tempVar[7] + P[10][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][11] = SK_LOS[0]*(P[11][0]*tempVar[1] + P[11][1]*tempVar[2] - P[11][2]*tempVar[3] + P[11][3]*tempVar[4] + P[11][5]*tempVar[5] - P[11][6]*tempVar[6] - P[11][9]*tempVar[7] + P[11][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][12] = SK_LOS[0]*(P[12][0]*tempVar[1] + P[12][1]*tempVar[2] - P[12][2]*tempVar[3] + P[12][3]*tempVar[4] + P[12][5]*tempVar[5] - P[12][6]*tempVar[6] - P[12][9]*tempVar[7] + P[12][4]*tempVar[8]);
// only height measurements are allowed to modify the Z bias state to improve the stability of the estimate
K_LOS[1][13] = 0.0f;//SK_LOS[0]*(P[13][0]*tempVar[1] + P[13][1]*tempVar[2] - P[13][2]*tempVar[3] + P[13][3]*tempVar[4] + P[13][5]*tempVar[5] - P[13][6]*tempVar[6] - P[13][9]*tempVar[7] + P[13][4]*tempVar[8]);
if (inhibitWindStates) {
K_LOS[1][14] = SK_LOS[0]*(P[14][0]*tempVar[1] + P[14][1]*tempVar[2] - P[14][2]*tempVar[3] + P[14][3]*tempVar[4] + P[14][5]*tempVar[5] - P[14][6]*tempVar[6] - P[14][9]*tempVar[7] + P[14][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][15] = SK_LOS[0]*(P[15][0]*tempVar[1] + P[15][1]*tempVar[2] - P[15][2]*tempVar[3] + P[15][3]*tempVar[4] + P[15][5]*tempVar[5] - P[15][6]*tempVar[6] - P[15][9]*tempVar[7] + P[15][4]*tempVar[8]);
} else {
K_LOS[1][14] = 0.0f;
K_LOS[1][15] = 0.0f;
}
if (inhibitMagStates) {
K_LOS[1][16] = SK_LOS[0]*(P[16][0]*tempVar[1] + P[16][1]*tempVar[2] - P[16][2]*tempVar[3] + P[16][3]*tempVar[4] + P[16][5]*tempVar[5] - P[16][6]*tempVar[6] - P[16][9]*tempVar[7] + P[16][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][17] = SK_LOS[0]*(P[17][0]*tempVar[1] + P[17][1]*tempVar[2] - P[17][2]*tempVar[3] + P[17][3]*tempVar[4] + P[17][5]*tempVar[5] - P[17][6]*tempVar[6] - P[17][9]*tempVar[7] + P[17][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][18] = SK_LOS[0]*(P[18][0]*tempVar[1] + P[18][1]*tempVar[2] - P[18][2]*tempVar[3] + P[18][3]*tempVar[4] + P[18][5]*tempVar[5] - P[18][6]*tempVar[6] - P[18][9]*tempVar[7] + P[18][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][19] = SK_LOS[0]*(P[19][0]*tempVar[1] + P[19][1]*tempVar[2] - P[19][2]*tempVar[3] + P[19][3]*tempVar[4] + P[19][5]*tempVar[5] - P[19][6]*tempVar[6] - P[19][9]*tempVar[7] + P[19][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][20] = SK_LOS[0]*(P[20][0]*tempVar[1] + P[20][1]*tempVar[2] - P[20][2]*tempVar[3] + P[20][3]*tempVar[4] + P[20][5]*tempVar[5] - P[20][6]*tempVar[6] - P[20][9]*tempVar[7] + P[20][4]*tempVar[8]);
K_LOS[1][21] = SK_LOS[0]*(P[21][0]*tempVar[1] + P[21][1]*tempVar[2] - P[21][2]*tempVar[3] + P[21][3]*tempVar[4] + P[21][5]*tempVar[5] - P[21][6]*tempVar[6] - P[21][9]*tempVar[7] + P[21][4]*tempVar[8]);
} else {
for (uint8_t i = 16; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
K_LOS[1][i] = 0.0f;
}
}
// calculate variance and innovation for Y observation
varInnovOptFlow[1] = 1.0f/SK_LOS[1];
innovOptFlow[1] = losPred[1] - flowRadXYcomp[1];
}
// loop through the X and Y observations and fuse them sequentially
for (uint8_t obsIndex = 0; obsIndex < 2; obsIndex++) {
// Check the innovation for consistency and don't fuse if > 5Sigma
if ((innovOptFlow[obsIndex]*innovOptFlow[obsIndex]/varInnovOptFlow[obsIndex]) < 25.0f) {
// correct the state vector
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
states[j] = states[j] - K_LOS[obsIndex][j] * innovOptFlow[obsIndex];
}
// normalise the quaternion states
float quatMag = sqrtf(states[0]*states[0] + states[1]*states[1] + states[2]*states[2] + states[3]*states[3]);
if (quatMag > 1e-12f)
{
for (uint8_t j= 0; j<=3; j++)
{
float quatMagInv = 1.0f/quatMag;
states[j] = states[j] * quatMagInv;
}
}
// correct the covariance P = (I - K*H)*P
// take advantage of the empty columns in KH to reduce the
// number of operations
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j <= 6; j++)
{
KH[i][j] = K_LOS[obsIndex][i] * H_LOS[obsIndex][j];
}
for (uint8_t j = 7; j <= 8; j++)
{
KH[i][j] = 0.0f;
}
KH[i][9] = K_LOS[obsIndex][i] * H_LOS[obsIndex][9];
for (uint8_t j = 10; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KH[i][j] = 0.0f;
}
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
KHP[i][j] = 0.0f;
for (uint8_t k = 0; k <= 6; k++)
{
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][k] * P[k][j];
}
KHP[i][j] = KHP[i][j] + KH[i][9] * P[9][j];
}
}
for (uint8_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++)
{
P[i][j] = P[i][j] - KHP[i][j];
}
}
}
}
ForceSymmetry();
ConstrainVariances();
}
}
void AttPosEKF::OpticalFlowEKF()
{
// propagate ground position state noise each time this is called using the difference in position since the last observations and an RMS gradient assumption
// limit distance to prevent intialisation afer bad gps causing bad numerical conditioning
if (!inhibitGndState) {
float distanceTravelledSq;
if (fuseRngData) {
distanceTravelledSq = sq(statesAtRngTime[7] - prevPosN) + sq(statesAtRngTime[8] - prevPosE);
prevPosN = statesAtRngTime[7];
prevPosE = statesAtRngTime[8];
} else if (fuseOptFlowData) {
distanceTravelledSq = sq(statesAtFlowTime[7] - prevPosN) + sq(statesAtFlowTime[8] - prevPosE);
prevPosN = statesAtFlowTime[7];
prevPosE = statesAtFlowTime[8];
} else {
return;
}
distanceTravelledSq = std::min(distanceTravelledSq, 100.0f);
Popt[1][1] += (distanceTravelledSq * sq(gndHgtSigma));
}
// fuse range finder data
if (fuseRngData) {
float range; // range from camera to centre of image
float q0; // quaternion at optical flow measurement time
float q1; // quaternion at optical flow measurement time
float q2; // quaternion at optical flow measurement time
float q3; // quaternion at optical flow measurement time
float R_RNG = 0.5; // range measurement variance (m^2) TODO make this a function of range and tilt to allow for sensor, alignment and AHRS errors
// Copy required states to local variable names
q0 = statesAtRngTime[0];
q1 = statesAtRngTime[1];
q2 = statesAtRngTime[2];
q3 = statesAtRngTime[3];
// calculate Kalman gains
float SK_RNG[3];
SK_RNG[0] = sq(q0) - sq(q1) - sq(q2) + sq(q3);
SK_RNG[1] = 1/(R_RNG + Popt[1][1]/sq(SK_RNG[0]));
SK_RNG[2] = 1/SK_RNG[0];
float K_RNG[2];
if (!inhibitScaleState) {
K_RNG[0] = Popt[0][1]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2];
} else {
K_RNG[0] = 0.0f;
}
if (!inhibitGndState) {
K_RNG[1] = Popt[1][1]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2];
} else {
K_RNG[1] = 0.0f;
}
// Calculate the innovation variance for data logging
varInnovRng = 1.0f/SK_RNG[1];
// constrain terrain height to be below the vehicle
flowStates[1] = std::max(flowStates[1], statesAtRngTime[9] + minFlowRng);
// estimate range to centre of image
range = (flowStates[1] - statesAtRngTime[9]) * SK_RNG[2];
// Calculate the measurement innovation
innovRng = range - rngMea;
// calculate the innovation consistency test ratio
auxRngTestRatio = sq(innovRng) / (sq(rngInnovGate) * varInnovRng);
// Check the innovation for consistency and don't fuse if out of bounds
if (auxRngTestRatio < 1.0f)
{
// correct the state
for (uint8_t i = 0; i < 2 ; i++) {
flowStates[i] -= K_RNG[i] * innovRng;
}
// constrain the states
flowStates[0] = ConstrainFloat(flowStates[0], 0.1f, 10.0f);
flowStates[1] = std::max(flowStates[1], statesAtRngTime[9] + minFlowRng);
// correct the covariance matrix
float nextPopt[2][2];
nextPopt[0][0] = Popt[0][0] - (Popt[0][1]*Popt[1][0]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2]) * SK_RNG[2];
nextPopt[0][1] = Popt[0][1] - (Popt[0][1]*Popt[1][1]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2]) * SK_RNG[2];
nextPopt[1][0] = -Popt[1][0]*((Popt[1][1]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2]) * SK_RNG[2] - 1.0f);
nextPopt[1][1] = -Popt[1][1]*((Popt[1][1]*SK_RNG[1]*SK_RNG[2]) * SK_RNG[2] - 1.0f);
// prevent the state variances from becoming negative and maintain symmetry
Popt[0][0] = std::max(nextPopt[0][0],0.0f);
Popt[1][1] = std::max(nextPopt[1][1],0.0f);
Popt[0][1] = 0.5f * (nextPopt[0][1] + nextPopt[1][0]);
Popt[1][0] = Popt[0][1];
}
}
if (fuseOptFlowData) {
Vector3f vel; // velocity of sensor relative to ground in NED axes
Vector3f relVelSensor; // velocity of sensor relative to ground in sensor axes
float losPred[2]; // predicted optical flow angular rate measurements
float range; // range from camera to centre of image
float q0; // quaternion at optical flow measurement time
float q1; // quaternion at optical flow measurement time
float q2; // quaternion at optical flow measurement time
float q3; // quaternion at optical flow measurement time
float HP[2];
float SH_OPT[6];
float SK_OPT[3];
float K_OPT[2][2];
float H_OPT[2][2];
float nextPopt[2][2];
// propagate scale factor state noise
if (!inhibitScaleState) {
Popt[0][0] += 1e-8f;
} else {
Popt[0][0] = 0.0f;
}
// Copy required states to local variable names
q0 = statesAtFlowTime[0];
q1 = statesAtFlowTime[1];
q2 = statesAtFlowTime[2];
q3 = statesAtFlowTime[3];
vel.x = statesAtFlowTime[4];
vel.y = statesAtFlowTime[5];
vel.z = statesAtFlowTime[6];
// constrain terrain height to be below the vehicle
flowStates[1] = std::max(flowStates[1], statesAtFlowTime[9] + minFlowRng);
// estimate range to centre of image
range = (flowStates[1] - statesAtFlowTime[9]) / Tnb_flow.z.z;
// calculate relative velocity in sensor frame
relVelSensor = Tnb_flow * vel;
// divide velocity by range, subtract body rates and apply scale factor to
// get predicted sensed angular optical rates relative to X and Y sensor axes
losPred[0] = flowStates[0]*( relVelSensor.y / range) - omegaAcrossFlowTime[0];
losPred[1] = flowStates[0]*(-relVelSensor.x / range) - omegaAcrossFlowTime[1];
// calculate innovations
auxFlowObsInnov[0] = losPred[0] - flowRadXY[0];
auxFlowObsInnov[1] = losPred[1] - flowRadXY[1];
// calculate Kalman gains
SH_OPT[0] = sq(q0) - sq(q1) - sq(q2) + sq(q3);
SH_OPT[1] = vel.x*(sq(q0) + sq(q1) - sq(q2) - sq(q3)) + vel.y*(2*q0*q3 + 2*q1*q2) - vel.z*(2*q0*q2 - 2*q1*q3);
SH_OPT[2] = vel.y*(sq(q0) - sq(q1) + sq(q2) - sq(q3)) - vel.x*(2*q0*q3 - 2*q1*q2) + vel.z*(2*q0*q1 + 2*q2*q3);
SH_OPT[3] = statesAtFlowTime[9] - flowStates[1];
SH_OPT[4] = 1.0f/sq(SH_OPT[3]);
SH_OPT[5] = 1.0f/SH_OPT[3];
float SH015 = SH_OPT[0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[5];
float SH025 = SH_OPT[0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[5];
float SH014 = SH_OPT[0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[4];
float SH024 = SH_OPT[0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[4];
SK_OPT[0] = 1.0f/(R_LOS + SH015*(Popt[0][0]*SH015 + Popt[1][0]*flowStates[0]*SH014) + flowStates[0]*SH014*(Popt[0][1]*SH015 + Popt[1][1]*flowStates[0]*SH014));
SK_OPT[1] = 1.0f/(R_LOS + SH025*(Popt[0][0]*SH025 + Popt[1][0]*flowStates[0]*SH024) + flowStates[0]*SH024*(Popt[0][1]*SH025 + Popt[1][1]*flowStates[0]*SH024));
SK_OPT[2] = SH_OPT[0];
if (!inhibitScaleState) {
K_OPT[0][0] = -SK_OPT[1]*(Popt[0][0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[5]*SK_OPT[2] + Popt[0][1]*flowStates[0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[4]*SK_OPT[2]);
K_OPT[0][1] = SK_OPT[0]*(Popt[0][0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[5]*SK_OPT[2] + Popt[0][1]*flowStates[0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[4]*SK_OPT[2]);
} else {
K_OPT[0][0] = 0.0f;
K_OPT[0][1] = 0.0f;
}
if (!inhibitGndState) {
K_OPT[1][0] = -SK_OPT[1]*(Popt[1][0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[5]*SK_OPT[2] + Popt[1][1]*flowStates[0]*SH_OPT[2]*SH_OPT[4]*SK_OPT[2]);
K_OPT[1][1] = SK_OPT[0]*(Popt[1][0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[5]*SK_OPT[2] + Popt[1][1]*flowStates[0]*SH_OPT[1]*SH_OPT[4]*SK_OPT[2]);
} else {
K_OPT[1][0] = 0.0f;
K_OPT[1][1] = 0.0f;
}
// calculate innovation variances
auxFlowObsInnovVar[0] = 1.0f/SK_OPT[1];
auxFlowObsInnovVar[1] = 1.0f/SK_OPT[0];
// calculate observations jacobians
H_OPT[0][0] = -SH025;
H_OPT[0][1] = -flowStates[0]*SH024;
H_OPT[1][0] = SH015;
H_OPT[1][1] = flowStates[0]*SH014;
// Check the innovation for consistency and don't fuse if > threshold
for (uint8_t obsIndex = 0; obsIndex < 2; obsIndex++) {
// calculate the innovation consistency test ratio
auxFlowTestRatio[obsIndex] = sq(auxFlowObsInnov[obsIndex]) / (sq(auxFlowInnovGate) * auxFlowObsInnovVar[obsIndex]);
if (auxFlowTestRatio[obsIndex] < 1.0f) {
// correct the state
for (uint8_t i = 0; i < 2 ; i++) {
flowStates[i] -= K_OPT[i][obsIndex] * auxFlowObsInnov[obsIndex];
}
// constrain the states
flowStates[0] = ConstrainFloat(flowStates[0], 0.1f, 10.0f);
flowStates[1] = std::max(flowStates[1], statesAtFlowTime[9] + minFlowRng);
// correct the covariance matrix
for (uint8_t i = 0; i < 2 ; i++) {
HP[i] = 0.0f;
for (uint8_t j = 0; j < 2 ; j++) {
HP[i] += H_OPT[obsIndex][j] * P[j][i];
}
}
for (uint8_t i = 0; i < 2 ; i++) {
for (uint8_t j = 0; j < 2 ; j++) {
nextPopt[i][j] = P[i][j] - K_OPT[i][obsIndex] * HP[j];
}
}
// prevent the state variances from becoming negative and maintain symmetry
Popt[0][0] = std::max(nextPopt[0][0],0.0f);
Popt[1][1] = std::max(nextPopt[1][1],0.0f);
Popt[0][1] = 0.5f * (nextPopt[0][1] + nextPopt[1][0]);
Popt[1][0] = Popt[0][1];
}
}
}
}
void AttPosEKF::zeroCols(float (&covMat)[EKF_STATE_ESTIMATES][EKF_STATE_ESTIMATES], uint8_t first, uint8_t last)
{
uint8_t row;
uint8_t col;
for (col=first; col<=last; col++)
{
for (row=0; row < EKF_STATE_ESTIMATES; row++)
{
covMat[row][col] = 0.0;
}
}
}
// Store states in a history array along with time stamp
void AttPosEKF::StoreStates(uint64_t timestamp_ms)
{
for (size_t i=0; i<EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
storedStates[i][storeIndex] = states[i];
storedOmega[0][storeIndex] = angRate.x;
storedOmega[1][storeIndex] = angRate.y;
storedOmega[2][storeIndex] = angRate.z;
statetimeStamp[storeIndex] = timestamp_ms;
storeIndex++;
if (storeIndex == EKF_DATA_BUFFER_SIZE)
storeIndex = 0;
}
void AttPosEKF::ResetStoredStates()
{
// reset all stored states
memset(&storedStates[0][0], 0, sizeof(storedStates));
memset(&storedOmega[0][0], 0, sizeof(storedOmega));
memset(&statetimeStamp[0], 0, sizeof(statetimeStamp));
// reset store index to first
storeIndex = 0;
statetimeStamp[storeIndex] = millis();
// increment to next storage index
storeIndex++;
}
// Output the state vector stored at the time that best matches that specified by msec
int AttPosEKF::RecallStates(float* statesForFusion, uint64_t msec)
{
int ret = 0;
int64_t bestTimeDelta = 200;
size_t bestStoreIndex = 0;
for (size_t storeIndexLocal = 0; storeIndexLocal < EKF_DATA_BUFFER_SIZE; storeIndexLocal++)
{
// Work around a GCC compiler bug - we know 64bit support on ARM is
// sketchy in GCC.
uint64_t timeDelta;
if (msec > statetimeStamp[storeIndexLocal]) {
timeDelta = msec - statetimeStamp[storeIndexLocal];
} else {
timeDelta = statetimeStamp[storeIndexLocal] - msec;
}
if (timeDelta < (uint64_t)bestTimeDelta)
{
bestStoreIndex = storeIndexLocal;
bestTimeDelta = timeDelta;
}
}
if (bestTimeDelta < 200) // only output stored state if < 200 msec retrieval error
{
for (size_t i=0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
if (isfinite(storedStates[i][bestStoreIndex])) {
statesForFusion[i] = storedStates[i][bestStoreIndex];
} else if (isfinite(states[i])) {
statesForFusion[i] = states[i];
} else {
// There is not much we can do here, except reporting the error we just
// found.
ret++;
}
}
}
else // otherwise output current state
{
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
if (isfinite(states[i])) {
statesForFusion[i] = states[i];
} else {
ret++;
}
}
}
return ret;
}
void AttPosEKF::RecallOmega(float* omegaForFusion, uint64_t msec)
{
// work back in time and calculate average angular rate over the time interval
for (size_t i=0; i < 3; i++) {
omegaForFusion[i] = 0.0f;
}
uint8_t sumIndex = 0;
int64_t timeDelta;
for (size_t storeIndexLocal = 0; storeIndexLocal < EKF_DATA_BUFFER_SIZE; storeIndexLocal++)
{
// calculate the average of all samples younger than msec
timeDelta = statetimeStamp[storeIndexLocal] - msec;
if (timeDelta > 0)
{
for (size_t i=0; i < 3; i++) {
omegaForFusion[i] += storedOmega[i][storeIndexLocal];
}
sumIndex += 1;
}
}
if (sumIndex >= 1) {
for (size_t i=0; i < 3; i++) {
omegaForFusion[i] = omegaForFusion[i] / float(sumIndex);
}
} else {
omegaForFusion[0] = angRate.x;
omegaForFusion[1] = angRate.y;
omegaForFusion[2] = angRate.z;
}
}
#if 0
void AttPosEKF::quat2Tnb(Mat3f &Tnb, const float (&quat)[4])
{
// Calculate the nav to body cosine matrix
float q00 = sq(quat[0]);
float q11 = sq(quat[1]);
float q22 = sq(quat[2]);
float q33 = sq(quat[3]);
float q01 = quat[0]*quat[1];
float q02 = quat[0]*quat[2];
float q03 = quat[0]*quat[3];
float q12 = quat[1]*quat[2];
float q13 = quat[1]*quat[3];
float q23 = quat[2]*quat[3];
Tnb.x.x = q00 + q11 - q22 - q33;
Tnb.y.y = q00 - q11 + q22 - q33;
Tnb.z.z = q00 - q11 - q22 + q33;
Tnb.y.x = 2*(q12 - q03);
Tnb.z.x = 2*(q13 + q02);
Tnb.x.y = 2*(q12 + q03);
Tnb.z.y = 2*(q23 - q01);
Tnb.x.z = 2*(q13 - q02);
Tnb.y.z = 2*(q23 + q01);
}
#endif
void AttPosEKF::quat2Tbn(Mat3f &Tbn_ret, const float (&quat)[4])
{
// Calculate the body to nav cosine matrix
float q00 = sq(quat[0]);
float q11 = sq(quat[1]);
float q22 = sq(quat[2]);
float q33 = sq(quat[3]);
float q01 = quat[0]*quat[1];
float q02 = quat[0]*quat[2];
float q03 = quat[0]*quat[3];
float q12 = quat[1]*quat[2];
float q13 = quat[1]*quat[3];
float q23 = quat[2]*quat[3];
Tbn_ret.x.x = q00 + q11 - q22 - q33;
Tbn_ret.y.y = q00 - q11 + q22 - q33;
Tbn_ret.z.z = q00 - q11 - q22 + q33;
Tbn_ret.x.y = 2*(q12 - q03);
Tbn_ret.x.z = 2*(q13 + q02);
Tbn_ret.y.x = 2*(q12 + q03);
Tbn_ret.y.z = 2*(q23 - q01);
Tbn_ret.z.x = 2*(q13 - q02);
Tbn_ret.z.y = 2*(q23 + q01);
}
void AttPosEKF::eul2quat(float (&quat)[4], const float (&eul)[3])
{
float u1 = cos(0.5f*eul[0]);
float u2 = cos(0.5f*eul[1]);
float u3 = cos(0.5f*eul[2]);
float u4 = sin(0.5f*eul[0]);
float u5 = sin(0.5f*eul[1]);
float u6 = sin(0.5f*eul[2]);
quat[0] = u1*u2*u3+u4*u5*u6;
quat[1] = u4*u2*u3-u1*u5*u6;
quat[2] = u1*u5*u3+u4*u2*u6;
quat[3] = u1*u2*u6-u4*u5*u3;
}
void AttPosEKF::quat2eul(float (&y)[3], const float (&u)[4])
{
y[0] = atan2f((2.0f*(u[2]*u[3]+u[0]*u[1])) , (u[0]*u[0]-u[1]*u[1]-u[2]*u[2]+u[3]*u[3]));
y[1] = -asinf(2.0f*(u[1]*u[3]-u[0]*u[2]));
y[2] = atan2f((2.0f*(u[1]*u[2]+u[0]*u[3])) , (u[0]*u[0]+u[1]*u[1]-u[2]*u[2]-u[3]*u[3]));
}
void AttPosEKF::calcvelNED(float (&velNED)[3], float gpsCourse, float gpsGndSpd, float gpsVelD)
{
velNED[0] = gpsGndSpd*cosf(gpsCourse);
velNED[1] = gpsGndSpd*sinf(gpsCourse);
velNED[2] = gpsVelD;
}
void AttPosEKF::calcposNED(float (&posNED)[3], double lat, double lon, float hgt, double latReference, double lonReference, float hgtReference)
{
posNED[0] = earthRadius * (lat - latReference);
posNED[1] = earthRadius * cos(latReference) * (lon - lonReference);
posNED[2] = -(hgt - hgtReference);
}
void AttPosEKF::calcLLH(float posNED[3], double &lat, double &lon, float &hgt, double latRef, double lonRef, float hgtRef)
{
lat = latRef + (double)posNED[0] * earthRadiusInv;
lon = lonRef + (double)posNED[1] * earthRadiusInv / cos(latRef);
hgt = hgtRef - posNED[2];
}
void AttPosEKF::OnGroundCheck()
{
onGround = (((sq(velNED[0]) + sq(velNED[1]) + sq(velNED[2])) < 4.0f) && (VtasMeas < 8.0f));
if (staticMode) {
staticMode = (!refSet || (GPSstatus < GPS_FIX_3D));
}
// don't update wind states if there is no airspeed measurement
if (onGround || !useAirspeed) {
inhibitWindStates = true;
} else {
inhibitWindStates =false;
}
// don't update magnetic field states if on ground or not using compass
if (onGround || !useCompass) {
inhibitMagStates = true;
} else {
inhibitMagStates = false;
}
// don't update terrain offset state if there is no range finder and flying at low velocity or without GPS
if ((onGround || !useGPS) && !useRangeFinder) {
inhibitGndState = true;
} else {
inhibitGndState = false;
}
// don't update terrain offset state if there is no range finder and flying at low velocity, or without GPS, as it is poorly observable
if ((onGround || (globalTimeStamp_ms - lastFixTime_ms) > 1000) && !useRangeFinder) {
inhibitGndState = true;
} else {
inhibitGndState = false;
}
// Don't update focal length offset state if there is no range finder or optical flow sensor
// we need both sensors to do this estimation
if (!useRangeFinder || !useOpticalFlow) {
inhibitScaleState = true;
} else {
inhibitScaleState = false;
}
}
void AttPosEKF::calcEarthRateNED(Vector3f &omega, float latitude)
{
//Define Earth rotation vector in the NED navigation frame
omega.x = earthRate*cosf(latitude);
omega.y = 0.0f;
omega.z = -earthRate*sinf(latitude);
}
void AttPosEKF::CovarianceInit()
{
// Calculate the initial covariance matrix P
P[0][0] = 0.25f * sq(1.0f*deg2rad);
P[1][1] = 0.25f * sq(1.0f*deg2rad);
P[2][2] = 0.25f * sq(1.0f*deg2rad);
P[3][3] = 0.25f * sq(10.0f*deg2rad);
P[4][4] = sq(0.7f);
P[5][5] = P[4][4];
P[6][6] = sq(0.7f);
P[7][7] = sq(15.0f);
P[8][8] = P[7][7];
P[9][9] = sq(5.0f);
P[10][10] = sq(0.1f*deg2rad*dtIMU);
P[11][11] = P[10][10];
P[12][12] = P[10][10];
P[13][13] = sq(0.2f*dtIMU);
P[14][14] = sq(0.0f);
P[15][15] = P[14][14];
P[16][16] = sq(0.02f);
P[17][17] = P[16][16];
P[18][18] = P[16][16];
P[19][19] = sq(0.02f);
P[20][20] = P[19][19];
P[21][21] = P[19][19];
fScaleFactorVar = 0.001f; // focal length scale factor variance
Popt[0][0] = 0.001f;
}
float AttPosEKF::ConstrainFloat(float val, float min_val, float max_val)
{
float ret;
if (val > max_val) {
ret = max_val;
ekf_debug("> max: %8.4f, val: %8.4f", (double)max_val, (double)val);
} else if (val < min_val) {
ret = min_val;
ekf_debug("< min: %8.4f, val: %8.4f", (double)min_val, (double)val);
} else {
ret = val;
}
if (!isfinite(val)) {
//ekf_debug("constrain: non-finite!");
}
return ret;
}
void AttPosEKF::ConstrainVariances()
{
if (!numericalProtection) {
return;
}
// State vector:
// 0-3: quaternions (q0, q1, q2, q3)
// 4-6: Velocity - m/sec (North, East, Down)
// 7-9: Position - m (North, East, Down)
// 10-12: Delta Angle bias - rad (X,Y,Z)
// 13: Delta Velocity bias - m/s (Z)
// 14-15: Wind Vector - m/sec (North,East)
// 16-18: Earth Magnetic Field Vector - gauss (North, East, Down)
// 19-21: Body Magnetic Field Vector - gauss (X,Y,Z)
// Constrain quaternion variances
for (size_t i = 0; i <= 3; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0f);
}
// Constrain velocity variances
for (size_t i = 4; i <= 6; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0e3f);
}
// Constrain position variances
for (size_t i = 7; i <= 9; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0e6f);
}
// Constrain delta angle bias variances
for (size_t i = 10; i <= 12; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, sq(0.12f * dtIMU));
}
// Constrain delta velocity bias variance
P[13][13] = ConstrainFloat(P[13][13], 0.0f, sq(1.0f * dtIMU));
// Wind velocity variances
for (size_t i = 14; i <= 15; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0e3f);
}
// Earth magnetic field variances
for (size_t i = 16; i <= 18; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0f);
}
// Body magnetic field variances
for (size_t i = 19; i <= 21; i++) {
P[i][i] = ConstrainFloat(P[i][i], 0.0f, 1.0f);
}
}
void AttPosEKF::ConstrainStates()
{
if (!numericalProtection) {
return;
}
// State vector:
// 0-3: quaternions (q0, q1, q2, q3)
// 4-6: Velocity - m/sec (North, East, Down)
// 7-9: Position - m (North, East, Down)
// 10-12: Delta Angle bias - rad (X,Y,Z)
// 13: Delta Velocity bias - m/s (Z)
// 14-15: Wind Vector - m/sec (North,East)
// 16-18: Earth Magnetic Field Vector - gauss (North, East, Down)
// 19-21: Body Magnetic Field Vector - gauss (X,Y,Z)
// Constrain quaternion
for (size_t i = 0; i <= 3; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -1.0f, 1.0f);
}
// Constrain velocities to what GPS can do for us
for (size_t i = 4; i <= 6; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -5.0e2f, 5.0e2f);
}
// Constrain position to a reasonable vehicle range (in meters)
for (size_t i = 7; i <= 8; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -1.0e6f, 1.0e6f);
}
// Constrain altitude
// NOT FOR FLIGHT : Upper value of 0.0 is a temporary fix to get around lack of range finder data during development testing
states[9] = ConstrainFloat(states[9], -4.0e4f, 4.0e4f);
// Angle bias limit - set to 8 degrees / sec
for (size_t i = 10; i <= 12; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -0.12f * dtIMU, 0.12f * dtIMU);
}
// Constrain delta velocity bias
states[13] = ConstrainFloat(states[13], -1.0f * dtIMU, 1.0f * dtIMU);
// Wind velocity limits - assume 120 m/s max velocity
for (size_t i = 14; i <= 15; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -120.0f, 120.0f);
}
// Earth magnetic field limits (in Gauss)
for (size_t i = 16; i <= 18; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -1.0f, 1.0f);
}
// Body magnetic field variances (in Gauss).
// the max offset should be in this range.
for (size_t i = 19; i <= 21; i++) {
states[i] = ConstrainFloat(states[i], -0.5f, 0.5f);
}
}
void AttPosEKF::ForceSymmetry()
{
if (!numericalProtection) {
return;
}
// Force symmetry on the covariance matrix to prevent ill-conditioning
// of the matrix which would cause the filter to blow-up
for (size_t i = 1; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++)
{
for (uint8_t j = 0; j < i; j++)
{
P[i][j] = 0.5f * (P[i][j] + P[j][i]);
P[j][i] = P[i][j];
if ((fabsf(P[i][j]) > EKF_COVARIANCE_DIVERGED) ||
(fabsf(P[j][i]) > EKF_COVARIANCE_DIVERGED)) {
current_ekf_state.covariancesExcessive = true;
current_ekf_state.error |= true;
InitializeDynamic(velNED, magDeclination);
return;
}
float symmetric = 0.5f * (P[i][j] + P[j][i]);
P[i][j] = symmetric;
P[j][i] = symmetric;
}
}
}
bool AttPosEKF::GyroOffsetsDiverged()
{
// Detect divergence by looking for rapid changes of the gyro offset
Vector3f current_bias;
current_bias.x = states[10];
current_bias.y = states[11];
current_bias.z = states[12];
Vector3f delta = current_bias - lastGyroOffset;
float delta_len = delta.length();
float delta_len_scaled = 0.0f;
// Protect against division by zero
if (delta_len > 0.0f) {
float cov_mag = ConstrainFloat((P[10][10] + P[11][11] + P[12][12]), 1e-12f, 1e-8f);
delta_len_scaled = (5e-7 / (double)cov_mag) * (double)delta_len / (double)dtIMU;
}
bool diverged = (delta_len_scaled > 1.0f);
lastGyroOffset = current_bias;
current_ekf_state.error |= diverged;
current_ekf_state.gyroOffsetsExcessive = diverged;
return diverged;
}
bool AttPosEKF::VelNEDDiverged()
{
Vector3f current_vel;
current_vel.x = states[4];
current_vel.y = states[5];
current_vel.z = states[6];
Vector3f gps_vel;
gps_vel.x = velNED[0];
gps_vel.y = velNED[1];
gps_vel.z = velNED[2];
Vector3f delta = current_vel - gps_vel;
float delta_len = delta.length();
bool excessive = (delta_len > 20.0f);
current_ekf_state.error |= excessive;
current_ekf_state.velOffsetExcessive = excessive;
return excessive;
}
bool AttPosEKF::FilterHealthy()
{
if (!statesInitialised) {
return false;
}
// XXX Check state vector for NaNs and ill-conditioning
// Check if any of the major inputs timed out
if (current_ekf_state.posTimeout || current_ekf_state.velTimeout || current_ekf_state.hgtTimeout) {
return false;
}
// Nothing fired, return ok.
return true;
}
void AttPosEKF::ResetPosition(void)
{
if (staticMode) {
states[7] = 0;
states[8] = 0;
} else if (GPSstatus >= GPS_FIX_3D) {
// reset the states from the GPS measurements
states[7] = posNE[0];
states[8] = posNE[1];
}
}
void AttPosEKF::ResetHeight(void)
{
// write to the state vector
states[9] = -hgtMea;
}
void AttPosEKF::ResetVelocity(void)
{
if (staticMode) {
states[4] = 0.0f;
states[5] = 0.0f;
states[6] = 0.0f;
} else if (GPSstatus >= GPS_FIX_3D) {
states[4] = velNED[0]; // north velocity from last reading
states[5] = velNED[1]; // east velocity from last reading
states[6] = velNED[2]; // down velocity from last reading
}
}
bool AttPosEKF::StatesNaN() {
bool err = false;
// check all integrators
if (!isfinite(summedDelAng.x) || !isfinite(summedDelAng.y) || !isfinite(summedDelAng.z)) {
current_ekf_state.angNaN = true;
ekf_debug("summedDelAng NaN: x: %f y: %f z: %f", (double)summedDelAng.x, (double)summedDelAng.y, (double)summedDelAng.z);
err = true;
goto out;
} // delta angles
if (!isfinite(correctedDelAng.x) || !isfinite(correctedDelAng.y) || !isfinite(correctedDelAng.z)) {
current_ekf_state.angNaN = true;
ekf_debug("correctedDelAng NaN: x: %f y: %f z: %f", (double)correctedDelAng.x, (double)correctedDelAng.y, (double)correctedDelAng.z);
err = true;
goto out;
} // delta angles
if (!isfinite(summedDelVel.x) || !isfinite(summedDelVel.y) || !isfinite(summedDelVel.z)) {
current_ekf_state.summedDelVelNaN = true;
ekf_debug("summedDelVel NaN: x: %f y: %f z: %f", (double)summedDelVel.x, (double)summedDelVel.y, (double)summedDelVel.z);
err = true;
goto out;
} // delta velocities
// check all states and covariance matrices
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
for (size_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++) {
if (!isfinite(KH[i][j])) {
current_ekf_state.KHNaN = true;
err = true;
ekf_debug("KH NaN");
goto out;
} // intermediate result used for covariance updates
if (!isfinite(KHP[i][j])) {
current_ekf_state.KHPNaN = true;
err = true;
ekf_debug("KHP NaN");
goto out;
} // intermediate result used for covariance updates
if (!isfinite(P[i][j])) {
current_ekf_state.covarianceNaN = true;
err = true;
ekf_debug("P NaN");
} // covariance matrix
}
if (!isfinite(Kfusion[i])) {
current_ekf_state.kalmanGainsNaN = true;
ekf_debug("Kfusion NaN");
err = true;
goto out;
} // Kalman gains
if (!isfinite(states[i])) {
current_ekf_state.statesNaN = true;
ekf_debug("states NaN: i: %u val: %f", i, (double)states[i]);
err = true;
goto out;
} // state matrix
}
out:
if (err) {
current_ekf_state.error |= true;
}
return err;
}
int AttPosEKF::CheckAndBound(struct ekf_status_report *last_error)
{
// Store the old filter state
bool currStaticMode = staticMode;
// Limit reset rate to 5 Hz to allow the filter
// to settle
if (millis() - lastReset < 200) {
return 0;
}
if (ekfDiverged) {
ekfDiverged = false;
}
int ret = 0;
// Check if we're on ground - this also sets static mode.
OnGroundCheck();
// Reset the filter if the states went NaN
if (StatesNaN()) {
ekf_debug("re-initializing dynamic");
// Reset and fill error report
InitializeDynamic(velNED, magDeclination);
ret = 1;
}
// Reset the filter if the IMU data is too old
if (dtIMU > 0.3f) {
current_ekf_state.imuTimeout = true;
// Fill error report
GetFilterState(&last_ekf_error);
ResetVelocity();
ResetPosition();
ResetHeight();
ResetStoredStates();
// Timeout cleared with this reset
current_ekf_state.imuTimeout = false;
// that's all we can do here, return
ret = 2;
}
// Check if we switched between states
if (currStaticMode != staticMode) {
// Fill error report, but not setting error flag
GetFilterState(&last_ekf_error);
ResetVelocity();
ResetPosition();
ResetHeight();
ResetStoredStates();
ret = 0;
}
// Reset the filter if gyro offsets are excessive
if (GyroOffsetsDiverged()) {
// Reset and fill error report
InitializeDynamic(velNED, magDeclination);
// that's all we can do here, return
ret = 4;
}
// Reset the filter if it diverges too far from GPS
if (VelNEDDiverged()) {
// Reset and fill error report
InitializeDynamic(velNED, magDeclination);
// that's all we can do here, return
ret = 5;
}
// The excessive covariance detection already
// reset the filter. Just need to report here.
if (last_ekf_error.covariancesExcessive) {
ret = 6;
}
if (ret) {
ekfDiverged = true;
lastReset = millis();
// This reads the last error and clears it
GetLastErrorState(last_error);
}
return ret;
}
void AttPosEKF::AttitudeInit(float ax, float ay, float az, float mx, float my, float mz, float declination, float *initQuat)
{
float initialRoll, initialPitch;
float cosRoll, sinRoll, cosPitch, sinPitch;
float magX, magY;
float initialHdg, cosHeading, sinHeading;
initialRoll = atan2f(-ay, -az);
initialPitch = atan2f(ax, -az);
cosRoll = cosf(initialRoll);
sinRoll = sinf(initialRoll);
cosPitch = cosf(initialPitch);
sinPitch = sinf(initialPitch);
magX = mx * cosPitch + my * sinRoll * sinPitch + mz * cosRoll * sinPitch;
magY = my * cosRoll - mz * sinRoll;
initialHdg = atan2f(-magY, magX);
/* true heading is the mag heading minus declination */
initialHdg += declination;
cosRoll = cosf(initialRoll * 0.5f);
sinRoll = sinf(initialRoll * 0.5f);
cosPitch = cosf(initialPitch * 0.5f);
sinPitch = sinf(initialPitch * 0.5f);
cosHeading = cosf(initialHdg * 0.5f);
sinHeading = sinf(initialHdg * 0.5f);
initQuat[0] = cosRoll * cosPitch * cosHeading + sinRoll * sinPitch * sinHeading;
initQuat[1] = sinRoll * cosPitch * cosHeading - cosRoll * sinPitch * sinHeading;
initQuat[2] = cosRoll * sinPitch * cosHeading + sinRoll * cosPitch * sinHeading;
initQuat[3] = cosRoll * cosPitch * sinHeading - sinRoll * sinPitch * cosHeading;
/* normalize */
float norm = sqrtf(initQuat[0]*initQuat[0] + initQuat[1]*initQuat[1] + initQuat[2]*initQuat[2] + initQuat[3]*initQuat[3]);
initQuat[0] /= norm;
initQuat[1] /= norm;
initQuat[2] /= norm;
initQuat[3] /= norm;
}
void AttPosEKF::InitializeDynamic(float (&initvelNED)[3], float declination)
{
if (current_ekf_state.error) {
GetFilterState(&last_ekf_error);
}
ZeroVariables();
// Reset error states
current_ekf_state.error = false;
current_ekf_state.angNaN = false;
current_ekf_state.summedDelVelNaN = false;
current_ekf_state.KHNaN = false;
current_ekf_state.KHPNaN = false;
current_ekf_state.PNaN = false;
current_ekf_state.covarianceNaN = false;
current_ekf_state.kalmanGainsNaN = false;
current_ekf_state.statesNaN = false;
current_ekf_state.velHealth = true;
current_ekf_state.posHealth = true;
current_ekf_state.hgtHealth = true;
current_ekf_state.velTimeout = false;
current_ekf_state.posTimeout = false;
current_ekf_state.hgtTimeout = false;
fuseVelData = false;
fusePosData = false;
fuseHgtData = false;
fuseMagData = false;
fuseVtasData = false;
// Fill variables with valid data
velNED[0] = initvelNED[0];
velNED[1] = initvelNED[1];
velNED[2] = initvelNED[2];
magDeclination = declination;
// Calculate initial filter quaternion states from raw measurements
float initQuat[4];
Vector3f initMagXYZ;
initMagXYZ = magData - magBias;
AttitudeInit(accel.x, accel.y, accel.z, initMagXYZ.x, initMagXYZ.y, initMagXYZ.z, declination, initQuat);
// Calculate initial Tbn matrix and rotate Mag measurements into NED
// to set initial NED magnetic field states
quat2Tbn(Tbn, initQuat);
Tnb = Tbn.transpose();
Vector3f initMagNED;
initMagNED.x = Tbn.x.x*initMagXYZ.x + Tbn.x.y*initMagXYZ.y + Tbn.x.z*initMagXYZ.z;
initMagNED.y = Tbn.y.x*initMagXYZ.x + Tbn.y.y*initMagXYZ.y + Tbn.y.z*initMagXYZ.z;
initMagNED.z = Tbn.z.x*initMagXYZ.x + Tbn.z.y*initMagXYZ.y + Tbn.z.z*initMagXYZ.z;
magstate.q0 = initQuat[0];
magstate.q1 = initQuat[1];
magstate.q2 = initQuat[2];
magstate.q3 = initQuat[3];
magstate.magN = initMagNED.x;
magstate.magE = initMagNED.y;
magstate.magD = initMagNED.z;
magstate.magXbias = magBias.x;
magstate.magYbias = magBias.y;
magstate.magZbias = magBias.z;
magstate.R_MAG = sq(magMeasurementSigma);
magstate.DCM = Tbn;
// write to state vector
for (uint8_t j=0; j<=3; j++) states[j] = initQuat[j]; // quaternions
for (uint8_t j=4; j<=6; j++) states[j] = initvelNED[j-4]; // velocities
// positions:
states[7] = posNE[0];
states[8] = posNE[1];
states[9] = -hgtMea;
for (uint8_t j=10; j<=15; j++) states[j] = 0.0f; // dAngBias, dVelBias, windVel
states[16] = initMagNED.x; // Magnetic Field North
states[17] = initMagNED.y; // Magnetic Field East
states[18] = initMagNED.z; // Magnetic Field Down
states[19] = magBias.x; // Magnetic Field Bias X
states[20] = magBias.y; // Magnetic Field Bias Y
states[21] = magBias.z; // Magnetic Field Bias Z
ResetVelocity();
ResetPosition();
ResetHeight();
// initialise focal length scale factor estimator states
flowStates[0] = 1.0f;
statesInitialised = true;
// initialise the covariance matrix
CovarianceInit();
//Define Earth rotation vector in the NED navigation frame
calcEarthRateNED(earthRateNED, latRef);
}
void AttPosEKF::InitialiseFilter(float (&initvelNED)[3], double referenceLat, double referenceLon, float referenceHgt, float declination)
{
// store initial lat,long and height
latRef = referenceLat;
lonRef = referenceLon;
hgtRef = referenceHgt;
refSet = true;
// we are at reference position, so measurement must be zero
posNE[0] = 0.0f;
posNE[1] = 0.0f;
// we are at an unknown, possibly non-zero altitude - so altitude
// is not reset (hgtMea)
// the baro offset must be this difference now
baroHgtOffset = baroHgt - referenceHgt;
InitializeDynamic(initvelNED, declination);
}
void AttPosEKF::ZeroVariables()
{
// Initialize on-init initialized variables
dtIMUfilt = ConstrainFloat(dtIMU, 0.001f, 0.02f);
dtVelPosFilt = ConstrainFloat(dtVelPos, 0.04f, 0.5f);
dtGpsFilt = 1.0f / 5.0f;
dtHgtFilt = 1.0f / 100.0f;
storeIndex = 0;
lastVelPosFusion = millis();
// Do the data structure init
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
for (size_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++) {
KH[i][j] = 0.0f; // intermediate result used for covariance updates
KHP[i][j] = 0.0f; // intermediate result used for covariance updates
P[i][j] = 0.0f; // covariance matrix
}
Kfusion[i] = 0.0f; // Kalman gains
states[i] = 0.0f; // state matrix
}
// initialise the variables for the focal length scale factor to unity
flowStates[0] = 1.0f;
correctedDelAng.zero();
summedDelAng.zero();
summedDelVel.zero();
dAngIMU.zero();
dVelIMU.zero();
lastGyroOffset.zero();
// initialise states used by OpticalFlowEKF
flowStates[0] = 1.0f;
flowStates[1] = 0.0f;
for (size_t i = 0; i < EKF_DATA_BUFFER_SIZE; i++) {
for (size_t j = 0; j < EKF_STATE_ESTIMATES; j++) {
storedStates[j][i] = 0.0f;
}
statetimeStamp[i] = 0;
}
memset(&magstate, 0, sizeof(magstate));
magstate.q0 = 1.0f;
magstate.DCM.identity();
memset(¤t_ekf_state, 0, sizeof(current_ekf_state));
}
void AttPosEKF::GetFilterState(struct ekf_status_report *err)
{
// Copy states
for (size_t i = 0; i < EKF_STATE_ESTIMATES; i++) {
current_ekf_state.states[i] = states[i];
}
current_ekf_state.n_states = EKF_STATE_ESTIMATES;
current_ekf_state.onGround = onGround;
current_ekf_state.staticMode = staticMode;
current_ekf_state.useCompass = useCompass;
current_ekf_state.useAirspeed = useAirspeed;
memcpy(err, ¤t_ekf_state, sizeof(*err));
// err->velHealth = current_ekf_state.velHealth;
// err->posHealth = current_ekf_state.posHealth;
// err->hgtHealth = current_ekf_state.hgtHealth;
// err->velTimeout = current_ekf_state.velTimeout;
// err->posTimeout = current_ekf_state.posTimeout;
// err->hgtTimeout = current_ekf_state.hgtTimeout;
}
void AttPosEKF::GetLastErrorState(struct ekf_status_report *last_error)
{
memcpy(last_error, &last_ekf_error, sizeof(*last_error));
memset(&last_ekf_error, 0, sizeof(last_ekf_error));
}