基于 SO(3) 矩阵 Fisher 分布的非单位向量测量姿态估计

本文提出了一种新型贝叶斯姿态估计器，其矩阵 Fisher 分布可平滑地容纳单位向量和非单位向量测量。证明了在假设非单位向量测量误差遵循各向同性高斯分布且单位向量测量遵循 von-Mises Fisher 分布的情况下，后验姿态分布仍为矩阵 Fisher 分布。接着，提出一种全局无限 Unscented 变换，用于更一般的情况（即向量测量误差遵循非各向同性高斯分布）近似完整似然分布。随后构建了基于矩阵 Fisher 分布的贝叶斯姿态估计器。随后给出数值示例。该提议估计器在非单位向量测量情况下优于以矩阵 Fisher 分布为基础的先前姿态估计器和经典乘性扩展卡尔曼滤波器。