Quaternion kinematics for the error-state KF (ESKF)－更新

ESKF的预测过程分析在上一篇博客，此篇分析更新过程，并配合实际示例验证结果． 融合IMU与互补的传感器数据 包含以下两个过程: 更新（通过观测模型更新ESKF状态 δ x , P \delta\mathbf{x},\mathbf{P} δx,P） 假设观测方程为: y = h ( X t ) + v \mathbf{y}=h(\mathbf{X_{t}})+v y=h(Xt​)+v，其中 v v

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