Image processing 间接（误差状态）卡尔曼滤波器：误差状态的传播

我正在研究一个误差状态卡尔曼滤波器，利用IMU数据估计飞行器的位置和方向，用于状态传播和基于视觉的测量更新

因此，就我所知道/理解的： 我有标称状态x和错误状态delta xx使用我的IMU测量值传播。F和H矩阵是根据错误状态而不是完全状态定义的。错误状态不会传播

增量x首次在更新的步骤中计算，使用：

delta x=K（y-h（hat（x））-->错误状态独立于之前对错误状态的任何估计

据我所知，这是第一次计算δx，在正常状态下使用它注入错误状态后，它被重新设置为零

因此，据我所知，我们不需要预测/传播错误状态，因为我们没有关于错误的信息，因此它是以零开始的，错误状态将始终返回零。 随着误差的增长，协方差矩阵显然必须更新

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在预测步骤中未预测错误状态，而仅在更新步骤中使用，这是否正确

是的-完全正确。处理测量值并计算出delta-x后，误差值将合并回整个状态x。然后在用于下一组测量之前，将δ-x调零