卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

摘要：卡尔曼滤波（Kalman Filter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波，并给出基于STM32硬件的完整工程案例。

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一、卡尔曼滤波核心思想

1.1 什么是卡尔曼滤波？

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核心优势在于实时性和自适应性。

1.2 适用场景

• 存在高斯白噪声的线性系统

• 需要多传感器数据融合的场景

• 实时性要求高的嵌入式系统（如无人机、平衡车）

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二、卡尔曼滤波算法推导

2.1 五大核心公式

参数说明：

• QQ：过程噪声协方差（系统不确定性）

• RR：观测噪声协方差（传感器精度）

• PP：估计误差协方差

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三、STM32硬件实现方案

3.1 开发环境配置

• MCU: STM32F407ZGT6

• 传感器: MPU6050（加速度计+陀螺仪）

• 开发工具: STM32CubeIDE + HAL库