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00036
00037 #include <labust/navigation/XYModel.hpp>
00038 #include <vector>
00039
00040 using namespace labust::navigation;
00041
00042 XYModel::XYModel():
00043 xdot(0),
00044 ydot(0)
00045 {
00046 this->initModel();
00047 };
00048
00049 XYModel::~XYModel(){};
00050
00051 void XYModel::initModel()
00052 {
00053
00054 x = vector::Zero(stateNum);
00055 xdot = 0;
00056 ydot = 0;
00057
00058 derivativeAW();
00059
00060 }
00061
00062 const XYModel::output_type& XYModel::update(vector& measurements, vector& newMeas)
00063 {
00064 std::vector<size_t> arrived;
00065 std::vector<double> dataVec;
00066
00067 for (size_t i=0; i<newMeas.size(); ++i)
00068 {
00069 if (newMeas(i))
00070 {
00071 arrived.push_back(i);
00072 dataVec.push_back(measurements(i));
00073 newMeas(i) = 0;
00074 }
00075 }
00076
00077 measurement.resize(arrived.size());
00078 H = matrix::Zero(arrived.size(),stateNum);
00079 R = matrix::Zero(arrived.size(),arrived.size());
00080 V = matrix::Zero(arrived.size(),arrived.size());
00081
00082 for (size_t i=0; i<arrived.size();++i)
00083 {
00084 measurement(i) = dataVec[i];
00085 H(i,arrived[i]) = 1;
00086 for (size_t j=0; j<arrived.size(); ++j)
00087 {
00088 R(i,j)=R0(arrived[i],arrived[j]);
00089 V(i,j)=V0(arrived[i],arrived[j]);
00090 }
00091 }
00092
00093
00094
00095
00096
00097 return measurement;
00098 }
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00127
00128
00129 void XYModel::calculateXYInovationVariance(const XYModel::matrix& P, double& xin,double &yin)
00130 {
00131 xin = sqrt(P(xp,xp)) + sqrt(R0(xp,xp));
00132 yin = sqrt(P(yp,yp)) + sqrt(R0(yp,yp));
00133 }
00134
00135 void XYModel::step(const input_type& input)
00136 {
00137 x(u) += Ts*(-surge.Beta(x(u))/surge.alpha*x(u) + 1/surge.alpha * input(X));
00138 x(v) += Ts*(-sway.Beta(x(v))/sway.alpha*x(v) + 1/sway.alpha * input(Y));
00139 x(r) += Ts*(-yaw.Beta(x(r))/yaw.alpha*x(r) + 1/yaw.alpha * input(N) + 0*x(b2));
00140
00141 xdot = x(u)*cos(x(psi)) - x(v)*sin(x(psi)) + x(xc);
00142 ydot = x(u)*sin(x(psi)) + x(v)*cos(x(psi)) + x(yc);
00143 x(xp) += Ts * xdot;
00144 x(yp) += Ts * ydot;
00145 x(psi) += Ts * (x(r) + 0*x(b1));
00146
00147 xk_1 = x;
00148
00149 derivativeAW();
00150 };
00151
00152 void XYModel::derivativeAW()
00153 {
00154 A = matrix::Identity(stateNum, stateNum);
00155
00156 A(u,u) = 1-Ts*(surge.beta + 2*surge.betaa*fabs(x(u)))/surge.alpha;
00157 A(v,v) = 1-Ts*(sway.beta + 2*sway.betaa*fabs(x(v)))/sway.alpha;
00158 A(r,r) = 1-Ts*(yaw.beta + 2*yaw.betaa*fabs(x(r)))/yaw.alpha;
00159 A(r,b2) = 0*Ts;
00160
00161 A(xp,u) = Ts*cos(x(psi));
00162 A(xp,v) = -Ts*sin(x(psi));
00163 A(xp,psi) = Ts*(-x(u)*sin(x(psi)) - x(v)*cos(x(psi)));
00164 A(xp,xc) = Ts;
00165
00166 A(yp,u) = Ts*sin(x(psi));
00167 A(yp,v) = Ts*cos(x(psi));
00168 A(yp,psi) = Ts*(x(u)*cos(x(psi)) - x(v)*sin(x(psi)));
00169 A(yp,yc) = Ts;
00170
00171 A(psi,r) = Ts;
00172 A(psi,b1) = 0*Ts;
00173 }
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00201
00202 void XYModel::estimate_y(output_type& y)
00203 {
00204 y=H*x;
00205 }
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