はじめに この記事では、拡張カルマンフィルタを用いて6軸IMUの姿勢推定を行います。はじめに拡張カルマンフィルタの式を確認します。続いて、IMUの姿勢推定をする際の状態空間モデルの作成方法、ノイズの共分散行列の設定方法、ヤコビ行列の計算方法、初期値の設定方法について説明します。最後にPythonで拡張カルマンフィルタを実装し、スマートフォン（IMU)の姿勢をProcessingを用いて可視化します。 拡張カルマンフィルタ はじめに、拡張カルマンフィルタの式を確認します。拡張カルマンフィルタは線形カルマンフィルタを非線形モデルに適用できるよう拡張されたものです。基本的に線形カルマンフィルタと大差ありません。 状態空間モデル \begin{align} &{\boldsymbol {x}}_{k}=f({\boldsymbol {x}}_{k-1},{\boldsymbol {u}}_{k})
