位置、速度、加速度のカルマンフィルターの実装

私は過去にカルマンフィルターをさまざまな目的で使用しましたが、スマートフォンアプリの位置追跡のコンテキストで位置、速度、加速度を追跡するために使用することに興味があります。これは単純な線形カルマンフィルターのテキストブックの例であるべきだと思いますが、これについて説明しているオンラインリンクを見つけることができません。私はこれを行うさまざまな方法を考えることができますが、ゼロから調査するのではなく、おそらくここの誰かが私を正しい方向に向けることができます。

1. 誰かがこのシステムをセットアップする最良の方法を知っていますか？たとえば、最近の位置観測の履歴を考えると、カルマンフィルター状態空間の次の点を予測する最良の方法は何ですか？状態空間に加速を含めることの利点と欠点は何ですか？すべての測定が位置である場合、速度と加速度が状態空間にあると、システムが不安定になる可能性がありますか？など...
2. または、カルマンフィルターのこのアプリケーションの優れたリファレンスを知っている人はいますか？

これは私が知っている中で最高のものです

説明付きの完全な導出

カルマン

これは、カルマンフィルターについて学ぶための優れたリソースです。スマートフォンアプリの動作に関心がある場合は、カルマンフィルターの既存の実装を探すことをお勧めします。なぜ車輪を再発明するのですか？たとえば、Android向けに開発している場合、openCVにはカルマンフィルターの実装があります。Android OpenCVをご覧ください

BradskiとKaehlerは、一般に画像処理に関する優れたリソースであり、コード例を含むカルマンフィルターに関するセクションが含まれています。