IMU 各种滤波器（转）

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IMU滤波器详细解析与C++实现：互补滤波器、卡尔曼滤波器与Mahony&Madgwick滤波器
qq_38334677的博客
09-24 1584
1. IMU滤波器简介惯性测量单元（IMU）是一种设备，通常包含三个加速度计和三个陀螺仪，用于测量物体的线性加速度和角速度。在许多应用中，如无人机、机器人和虚拟现实，我们需要知道物体的方向。为了得到准确的方向，我们需要对IMU的数据进行滤波处理。2. 互补滤波器互补滤波器是一种简单而有效的方法，用于结合加速度计和陀螺仪的数据，以获得更准确的角度估计。基本思想是：加速度计对低频信号敏感，而陀螺仪对高频信号敏感。通过结合这两种传感器，我们可以得到一个既有低频稳定性又有高频响应的角度估计。
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
05-01 1003
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）
IMU数据均值滤波分析（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
05-13 1296
IMU（惯性测量单元）数据均值滤波是一种常见的信号处理技术，用于平滑和去除噪音。IMU通常包含加速度计和陀螺仪，它们提供关于物体加速度和角速度的信息。这些传感器可能会受到各种干扰，包括振动、电磁干扰和传感器误差，因此需要对其进行滤波以提高数据的质量和准确性。均值滤波是一种简单有效的滤波方法，其基本思想是取一段时间内数据的平均值作为输出，以减少噪音的影响。IMU数据的均值滤波可以通过以下步骤实现：1. **数据采集**：首先，收集来自IMU的原始数据，包括加速度计和陀螺仪的读数。
imu滤波
一抹烟霞的博客
08-22 563
http://wiki.ros.org/imu_tools
再谈IMU数据处理（滤波器）
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across的博客
05-25 1万+
本文开始前，先回答一个问题。 上一篇文章最后提到了卡尔曼滤波器用来做一维数据的数字滤波处理，最终的实验结果说：该模型下的卡尔曼滤波处理与二阶IIR低通滤波处理效果几乎一致。有网友指出是错误的，卡尔曼滤波一定比二阶IIR要好。这里特别做个说明： 首先，笔者指出的是该模型下，意思是在上篇文章中设计的模型下得到的结果，不排除有更优秀的模型，能得到更佳的性能。卡尔曼滤波器得到的结果与模型密切相关，并不...
互补滤波原理
weixin_34054866的博客
02-01 613
　　对mpu6050来说，加速度计对四轴飞行器的加速度比较敏感，取瞬时值计算倾角误差比较大；而陀螺仪积分得到的角度则不受加速度的影响，但是随着时间的增加积分漂移和温度漂移带来的误差比较大。那么要怎么弥补这两个缺点呢？那就要用到互补滤波了。 　　这里讲的互补滤波就是在短时间内采用陀螺仪得到的角度做为最优，定时对加速度采样来的角度进行取平均值来校正陀螺仪的得到的角度。也就是说，短时间内用陀螺仪比较准...
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究附Matlab代码.rar
最新发布
05-24
本压缩包文件提供了使用Matlab实现的9轴IMU传感器的卡尔曼滤波器算法研究及相关的Matlab代码。这些代码不仅适用于科研和工程实践，也适用于相关专业如计算机、电子信息工程和数学的大学课程设计、期末大作业和毕业...
一个旨在演示IMU滤波器（互补滤波器、卡尔曼滤波器和 Mahony&Madgwick滤波器）的项目_ C++_代码_相关文件
07-12
一个旨在演示 IMU 滤波器（互补滤波器、卡尔曼滤波器和 Mahony&Madgwick 滤波器）的项目，其中包含大量参考资料和教程。 参考 鼻子 教程和算法 在嵌入式应用中使用 IMU（加速度计和陀螺仪设备）的指南 IMU 指南算法...
imu_视觉里程计_kalman滤波器_matlab
03-11
资源名：imu_视觉里程计_kalman滤波器_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定...
IMU卡尔曼滤波器算法9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）研究附Matlab代码.rar
03-21
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程...
07 数据预处理-IMU数据滤波_2.rar
09-15
数据预处理-IMU数据滤波 在飞控领域中，主要针对飞行器在某一个高频点幅值较大，换句话来说，就是常见的飞机有共振的现象时。简单来说，陷波滤波器主要针对的某一个特定频率而不影响其他频率段的滤波。
IMU4--MPU6050加入滑动均值滤波算法.zip
07-01
由于加速度计对于高频噪声很敏感，并会噪声数据波动比较大，或者出现尖峰脉冲，所以加入滑动均值滤波算法来处理数据
IMU卡尔曼滤波器补全线速度俯仰滚转角
12-31
### 利用卡尔曼滤波器对IMU传感器数据进行融合 为了有效地利用卡尔曼滤波器来估计线速度以及俯仰和滚转角度，通常采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，这是因为IMU的数据模型通常是非线性的。以下是具体方法： #### 扩展...
对IMU数据进行卡尔曼滤波
qq_53576285的博客
03-19 4886
我们要使用IMU数据，必须对数据进行预处理，卡尔曼滤波就是很好的方式。有c++的卡尔曼滤波代码实现还有利用MATLAB自带模块进行滤波。
【组合导航】imu中的低通滤波器
RTK学习者
05-29 2822
ecl中的低通滤波器 这里以磁传感器为例 mag_filter=mag_filter*0.9+mag_sample*0.1 采样率为100hz 一阶数字低通滤波器的公式为： Yn=a∗Xn+(1−a)∗Yn−1Y_n=a*X_n+(1-a)*Y_{n-1}Yn​=a∗Xn​+(1−a)∗Yn−1​ 式中： Xn——本次的采样值X_n——本次的采样值Xn​——本次的采样值 Yn−1——上次的滤波输出...
IMU IIR 滤波经验之谈（转）
AmbitiousRuralDog的博客
07-17 1088
如何分析IMU数据质量？ 滤波器截止频率选择 滤波器是否有差别？ IIR与FIR的区别？ 详见http://shequ.dimianzhan.com/articles/367/fei-kong-imu-shu-ju-jin-jie-chu-li-fft-lv-bo-qi ...
IMU —— Mahony滤波算法原理及实现源码
学徒浩子
03-02 5410
之前是在PPT中记录了学习的过程，以下是生成的图片 图片均是按4K分辨率保存，网页显示不清晰，点击图片即可显示大图 只推导了6轴的姿态融合，源码里还包含了磁力计的融合用来修正z轴的漂移，文中有提到。 源代码： //========================================================================================...
【IMU数据处理】二阶IIR低通滤波器
LouisChaie的博客
04-15 665
一、原始数据分析 加速度计原始数据: https://pan.baidu.com/s/1WBBVUyUqRkL4xAhuwRWJIg 提取码: g6eh 陀螺仪原始数据: https://pan.baidu.com/s/1gkxHY13QV2baQDpYt0lMIw 提取码: x4uq Show raw accelerometer and gyroscope data data_len...
陀螺仪imu 卡尔曼滤波器
03-13
<think>好的，我现在要帮用户了解如何使用卡尔曼滤波器处理IMU数据。首先，我需要回顾一下卡尔曼滤波的基本原理，因为用户可能已经知道一些，但可能需要复习。卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤来估计系统状态，适用于线性高斯系统。不过IMU的数据处理可能涉及到非线性，这时候可能需要扩展卡尔曼滤波器（EKF）或者不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）。 用户提到的参考内容里提到了InEKF，尤其是引用[2]指出In-EKF相比传统EKF有更好的收敛性保证。这可能是一个关键点。IMU通常提供加速度计和陀螺仪的数据，这些数据需要积分得到位置和速度，但积分会累积误差，导致漂移。这时候卡尔曼滤波器的作用就是融合其他传感器数据（比如GPS）来修正这些误差。 接下来，我需要分解处理IMU数据的步骤。首先，状态变量的定义可能包括位置、速度、姿态角，以及可能的传感器偏差。然后，建立状态方程和观测方程。IMU的数据作为输入，用于预测步骤，而GPS或其他外部观测数据用于更新步骤。 需要注意IMU的噪声特性，比如加速度计和陀螺仪的噪声模型，以及偏差的随机游走。这些都需要在卡尔曼滤波器的模型中考虑进去，通常通过过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R来建模。 实现部分可能需要使用离散时间的卡尔曼滤波器，因为IMU数据是离散采样的。预测步骤使用IMU的角速度和加速度数据，通过运动学方程来预测状态，同时更新协方差矩阵。当GPS数据到达时，进行更新步骤，调整状态估计。 此外，用户可能对具体的实现细节感兴趣，比如如何处理传感器的不同数据频率，或者如何处理非线性问题。比如，使用EKF时需要对状态转移函数和观测函数进行线性化，而InEKF则利用群结构保持某些不变性，可能更适合姿态估计这样的问题。 用户提供的参考中提到InEKF在无人机状态估计中的应用，这可能涉及到姿态的四元数表示，这时候标准的EKF可能因为线性化导致问题，而InEKF能更好地处理流形结构。需要解释这一点，但可能用户只需要基础的方法，所以需要平衡深度和易懂性。 最后，可能需要给出一个代码示例的框架，比如使用Python或MATLAB实现简单的卡尔曼滤波处理IMU数据，但要注意用户提供的示例中的Python代码结构，可能需要保持一致性。 总结步骤：1. 系统建模；2. 预测步骤使用IMU数据；3. 更新步骤使用GPS或其他观测；4. 处理噪声和偏差；5. 可能的扩展方法如EKF或InEKF。需要确保每个步骤清晰，并引用提供的参考资料中的InEKF优势。</think>### 使用卡尔曼滤波器处理IMU数据的方法和实现 #### 1. **系统建模** 卡尔曼滤波器的核心是通过状态方程和观测方程建模系统动态。对于IMU数据，通常涉及以下状态变量： - **位置** $(p_x, p_y, p_z)$ - **速度** $(v_x, v_y, v_z)$ - **姿态角**（如欧拉角或四元数） - **传感器偏差**（加速度计和陀螺仪的零偏） **状态方程**（预测模型）： $$ \begin{aligned} \dot{\mathbf{x}} &= f(\mathbf{x}, \mathbf{u}) + \mathbf{w} \\ \text{其中，} \mathbf{u} & \text{为IMU输入的角速度和加速度，} \mathbf{w} \text{为过程噪声} \end{aligned} $$ **观测方程**（如GPS或视觉定位数据）： $$ \mathbf{z} = h(\mathbf{x}) + \mathbf{v} $$ 其中，$\mathbf{v}$ 为观测噪声[^1]。 --- #### 2. **预测步骤（IMU数据驱动）** IMU的角速度 $\omega$ 和加速度 $\mathbf{a}$ 用于预测状态： - **姿态更新**：通过陀螺仪数据计算旋转矩阵或四元数。 - **速度与位置更新**：加速度经姿态旋转到全局坐标系后积分。 **离散时间预测方程**： $$ \mathbf{x}_{k|k-1} = \mathbf{x}_{k-1} + \Delta t \cdot f(\mathbf{x}_{k-1}, \mathbf{u}_k) $$ 协方差矩阵更新： $$ \mathbf{P}_{k|k-1} = \mathbf{F}_k \mathbf{P}_{k-1} \mathbf{F}_k^T + \mathbf{Q}_k $$ 其中，$\mathbf{F}_k$ 为状态转移矩阵的雅可比矩阵，$\mathbf{Q}_k$ 为过程噪声协方差[^2]。 --- #### 3. **更新步骤（融合外部观测）** 当GPS或其他观测数据到达时，进行卡尔曼增益计算和状态修正： $$ \begin{aligned} \mathbf{K}_k &= \mathbf{P}_{k|k-1} \mathbf{H}_k^T (\mathbf{H}_k \mathbf{P}_{k|k-1} \mathbf{H}_k^T + \mathbf{R}_k)^{-1} \\ \mathbf{x}_k &= \mathbf{x}_{k|k-1} + \mathbf{K}_k (\mathbf{z}_k - h(\mathbf{x}_{k|k-1})) \\ \mathbf{P}_k &= (\mathbf{I} - \mathbf{K}_k \mathbf{H}_k) \mathbf{P}_{k|k-1} \end{aligned} $$ 其中，$\mathbf{H}_k$ 为观测方程的雅可比矩阵，$\mathbf{R}_k$ 为观测噪声协方差[^1]。 --- #### 4. **关键实现细节** - **IMU噪声建模**：加速度计和陀螺仪的噪声通常假设为高斯白噪声，需通过实验标定 $\mathbf{Q}_k$。 - **偏差补偿**：传感器零偏需建模为随机游走过程，并在状态变量中估计。 - **非线性处理**：若姿态使用四元数或存在复杂运动，需采用扩展卡尔曼滤波器（EKF）或不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）。 --- #### 5. **代码示例（简化EKF框架）** ```python import numpy as np class EKF: def __init__(self, x0, P0, Q, R): self.x = x0 # 状态向量 [位置, 速度, 姿态, 偏差...] self.P = P0 # 协方差矩阵 self.Q = Q # 过程噪声 self.R = R # 观测噪声 def predict(self, u, dt): # 状态转移函数f(x,u)和雅可比矩阵F F = self.calculate_jacobian_F(u, dt) self.x = self.state_transition(self.x, u, dt) self.P = F @ self.P @ F.T + self.Q def update(self, z): # 观测函数h(x)和雅可比矩阵H H = self.calculate_jacobian_H() y = z - self.observation_model(self.x) S = H @ self.P @ H.T + self.R K = self.P @ H.T @ np.linalg.inv(S) self.x += K @ y self.P = (np.eye(len(self.x)) - K @ H) @ self.P ``` --- ###
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