Вы бы уже озвучили желаемую точность выходной информации. Если сравнимо с точностью встроенных в смартфоны девайсов, сгодится аппнот любой фирмы занимающейся производством датчиков. Поищите,я где-то здесь уже выкладывал ссылки.

А что за датчик гравитации?
Не инклинометр, случайно, он же - акселерометр?

Точность озвучить не могу, потому как не знаю. Допустим, 3 градуса за все время. А какое время? Не знаю, ну, может часа два.

Я вижу, что когда лежит на столе - все нормально. Именно для такого режима в смартфоне и предназначено. А в движении его электронный компас не может правильно работать.

Допустим, инерциальные датчики с точностью 6°/час, например: ADIS16480 или G200 стОят немалых денег.. С чего бы это?

Может. И не только в движении, но и в полете.

ADIS16480 тоже с использованием Калмана решение считает.

Фильтр Калмана - это всего лишь фильтр и ничего более.
Поясните, пожалуйста, каким образом он (ФК) может корректировать интеграл ДУС с привлечением магнитометра?

Пример из смежной области, но суть передана верно
http://www.robochamp.ru/index.php/articles...eringfordummies

Лучше попытайтесь объяснить своими словами, тогда вам будут понятнее ваши ошибки.

java script:add_smilie(":)","smid_41") Своими словами я это пересказывал ровно 10 лет назад на защите.
Читайте. На английском больше информации.
В айборн левел страпдоун систем размер матрицы состояния доходит до нескольких десятков, что позволяет компенсировать не только дрейфы, но и масштабные ошибки и неортогональности, равно как и получать уточненные навигационные параметры.

Сообщение отредактировал MrAlex - Jun 18 2012, 17:15

Если говорить без поминания всяких матриц, то фильтр Калмана неплохо работает, например, при фильтрации измерений параметров движения объектов, падающих на голову измерителям по баллистической траектории, спутников, вращающихся по достаточно хорошо известным и повторяющимся траекториям орбит, ослика, ходящего по кругу с о стабильной скоростью и с радиусом, фиксированным веревкой, то есть там, где параметры движения достаточно хорошо известны.
Если параметры движения плохо предсказуемы, то ФК, в лучшем случае, бесполезен. Это же элементарно.

При наличии адекватной модели ФК позволяет оценивать даже параметры явно не наблюдаемые, основываясь только на статистической информации. Так же как и увязывать несколько измерений одной величины из нескольких источников.

Еще раз, где вы возьмёте адекватную модель? Практическим людям не шашечки адекватных книжных моделей, а ехать надо, вернее мерить, как они пишут,”курс, крен, тангаж”. Предложите им адекватную модель.

Например для тех кто спешит:
http://cache.freescale.com/files/sensors/d...T=Documentation

Доступное описание даже с кусками кода.

Так, и где там “фильтр Калмана” и адекватная модель для него? Пальцем, если можно, покажите.

Так же по теме в картинках
http://ugorka.ivakorin.ru/viewtopic.php?f=19&t=707

Некоторое время назад еще существовал openuav, наверняка еще исходники найти можно при желаниии.

Опять же игрушка с открытым исходным кодом
http://www.pololu.com/catalog/product/1255