磁力计RANSAC补偿

资 源 简 介

磁力计RANSAC补偿

详 情 说 明

在惯性导航和姿态测量系统中，磁力计易受环境中硬磁和软磁干扰的影响，导致测量数据偏离真实值。RANSAC（随机抽样一致）算法通过迭代筛选最优数据子集，能够有效解决这一问题。

核心原理 RANSAC通过以下步骤实现补偿： 随机采样：从磁力计原始数据中随机选取最小样本集（如3个点用于球面拟合）； 模型假设：用样本集计算初始补偿模型（如球面方程或椭球方程）； 一致性验证：统计符合模型阈值（如残差小于0.1μT）的内点数量； 迭代优化：重复上述过程直至找到内点比例最高的模型，剔除干扰数据。

技术优势 对异常值（如瞬时强磁场干扰）鲁棒性强； 无需预先标定干扰源，适应动态环境； 可与最小二乘法结合提升拟合精度。

应用扩展 该算法同样适用于其他传感器（如加速度计）的误差补偿，但需注意磁力计数据的各向异性特性可能要求定制化模型。数据文件通常包含时间戳、三轴原始数据及标定后的基准值，用于算法验证。