IMU卡尔曼滤波得姿态

最新推荐文章于 2025-01-06 11:52:40 发布
最新推荐文章于 2025-01-06 11:52:40 发布
阅读量111 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： kalman 姿态解算 飞控
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/boboelec/article/details/132847555
博客围绕飞控展开，涉及卡尔曼滤波和姿态解算技术。卡尔曼滤波可对数据进行处理和预测，姿态解算能确定飞行器姿态，二者在飞控系统中发挥重要作用，保障飞行器稳定运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

boboelec
关注
IMU_Kalman-filter_MATLAB:使用MATLAB进行卡尔曼滤波（9轴）IMU数据
03-09
IMU_Kalman-filter_MATLAB 使用MATLAB进行卡尔曼滤波（9轴）IMU数据 这是用于9轴IMU传感器的卡尔曼滤波算法。 （加速度计，陀螺仪，磁力计） 您可以看到带有数据的图形化IMU传感器。 测验 示范 -将很快添加。 特征 动画情节 时间线 硬铁偏置补偿 角速度偏差补偿 描述 主要：主要代码 EKF：主要EKF功能 sampledata：我使用的sampledata 如何使用 1.从IMU传感器获取数据。 您应该在开始的5秒钟内保持IMU传感器处于静止状态（用于陀螺仪补偿），然后旋转它。 我建议您将其旋转几次。 （这对磁力计补偿很有用。） ** 2。 数据必须看起来像这样↓** k的'AccX AccY AccZ GyroX GyroY GyroZ MagX MagY MagZ时间' k = 2的'AccX AccY AccZ GyroX GyroY
MPU6050用卡尔曼滤波解算姿态
09-20
在现代科技飞速发展的背景下，无人机、机器人及各类运动设备的智能化需求催生了一种高效准确的姿态解算方法——基于MPU6050惯性测量单元（IMU）和卡尔曼滤波算法的姿态解算。MPU6050是一种含有三轴陀螺仪和三轴加...
IMUCalibration-Gesture-master_惯导解算_惯导_惯导卡尔曼_IMU解算_卡尔曼_
10-01
惯导解算，速度更新，位置更新，卡尔曼滤波
【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
05-10 1633
【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使用MPU9250（9轴IMU）的MATLAB扩展卡尔曼滤波器进行姿态估计和动画绘图本文是一个用于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。您可以看到图形化动画的IMU传感器数据。动画图时间线硬铁偏差补偿角速度偏差补偿基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器这篇文章专注于研究针对9轴IMU传感器（包括加速度计、陀螺仪和磁力计）的卡尔曼滤波器算法。
谈谈MPU6050的数据融合 一阶滤波 卡尔曼滤波
热门推荐
zsn15702422216的博客
08-16 5万+
首先要明确，MPU6050 是一款姿态传感器，使用它就是为了得到待测物体（如四轴、平衡小车） x、y、z 轴的倾角（俯仰角 Pitch、滚转角 Roll、偏航角 Yaw） 。我们通过 I2C 读取到 MPU6050 的六个数据（三轴加速度 AD 值、三轴角速度 AD 值）经过姿态融合后就可以得到 Pitch、Roll、Yaw 角。 本帖主要介绍三种姿态融合算法：四元数法 、一阶互补算法和卡尔
【卡尔曼】EKF IMU 融合算法
你的Matlab小助手
06-30 622
IMU 能够提供关于物体运动的加速度和角速度等信息，但由于测量误差的累积，单独使用 IMU 进行长时间的定位和导航会导致较大的偏差。通过建立系统的数学模型，EKF 对 IMU 的测量误差进行估计和修正，从而得到更准确和可靠的状态估计，包括位置、速度和姿态等。[1]陈徵粼,刘灏,毕天姝.基于配电网PMU的无监督电力系统扰动特征提取与分类[J/OL].中国电机工程学报:1-13[2024-01-10].https://doi.org/10.13334/j.0258-8013.pcsee.230464.
基于MATLAB的卡尔曼滤波（9轴）IMU数据-源码
03-03
总之，基于MATLAB的卡尔曼滤波（9轴）IMU数据源码是一个宝贵的教育资源，可以帮助开发者掌握如何处理和融合多传感器数据，提高系统在运动跟踪、导航或其他需要精确姿态估计任务中的性能。通过研究和实践这个项目，...
姿态解算基于matlab扩展卡尔曼滤波EKF姿态解算【含Matlab源码 3666期】.zip
12-16
目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、...
卡尔曼滤波源码（C++）
12-18
在无人机自主降落过程中，卡尔曼滤波可以处理来自多个传感器（如视觉、惯性测量单元IMU、全球定位系统GPS等）的不精确或不完全数据，从而提高位置估计的准确性，确保安全降落。 压缩包中的“landing_control”很...
MPU6500读取与卡尔曼滤波,mpu6050卡尔曼滤波姿态解算,C,C++
09-10
在提供的文件结构中，“Mylib”可能包含了库函数，“Project”可能是工程文件，“Libraries”可能包含与MPU6500和卡尔曼滤波相关的第三方库，“imu”可能包含IMU相关的代码，“User”则可能是用户自定义的代码模块。...
基于GPS_IMU组合定位的kalman滤波
05-09
clear all N=100; T=4*pi/N; t=0:4*pi/N:4*pi-T; w=2*pi/(24*3600); X1=zeros(15,N); X2=zeros(15,N); L=zeros(6,N); X2(:,1)=[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] X1(:,1)=X2(:,1); E=eye(15); W=[0 -w 0;w 0 0;0 0 0]; A=zeros(15,15); A(1:3,4:6)=eye(3); A(4:6,4:6)=-2*W; A(7:9,7:9)=-W; for i=10:12 A(i,i)=-1/7200; end for i=13:15 A(i,i)=-1/1800; end A=eye(15)+A*T+A*A*(T.^2)/2; Z1=zeros(15,15); Z2=eye(15); R=eye(6); Q=zeros(15,15); Q(15,15)=1; K=zeros(15,6); H=zeros(6,15); for i=1:6 H(i,i)=1; end for i=1:N L(:,i)=zeros(6,1); L(1,i)=randn(1); end for i=2:N X1(:,i)=A*X2(:,i-1); Z1=A*Z2*A'+Q; K=Z1*H'*inv(H*Z1*H'+R); X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i)); Z2=[E-K*H]*Z1; end plot(t,L(1,:),'g*'); hold on; plot(t,X1(1,:),'r*');
卡尔曼滤波（我亲测可以用）
02-17
亲测卡尔曼滤波 void Angle Calcu void { aax GetData ACCEL XOUT H ; aax aax 16 384; if aax>1500 { aax 1998 aax 2; } else aax aax; gy GetData GYRO YOUT H ; gy gy 102; ggy gy; if ggy>30000 { ggy ggy 65536; } else ggy ggy 1 8; ggy ggy 16 4; kalmanCalculate x aax ggy 0 003 ; }">亲测卡尔曼滤波 void Angle Calcu void { aax GetData ACCEL XOUT H ; aax aax 16 384; if aax>1500 { aax 1998 aax 2; } else aax aax; gy GetData GYRO YOUT H ; gy gy 102; ggy gy; if ggy>30000 [更多]
惯性导航matlab开源程序（GPS&IMU;数据融合）
03-24
matlab程序，使用扩展的卡尔曼滤波完成GPS和IMU数据的融合
【IMU状态】多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)研究（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
01-06 912
MSCKF，全称Multi-State Constraint Kalman Filter，即多状态约束卡尔曼滤波器，是一种基于滤波的视觉惯性里程计（VIO）算法。该算法由Mourikis在2007年的论文《A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation》中首次提出。MSCKF在扩展卡尔曼滤波（EKF）框架下融合惯性测量单元（IMU）和视觉信息，以实现高精度的定位与导航。
翻译: 构建基于卡尔曼滤波器的 IMU 用速度数据改进 IMU 姿态估计
AI架构师易筋
12-17 528
IMU（惯性测量单元）是一种聪明的小设备，它试图通过检查物体上的力来估计物体的绝对方向（有时是它的位置）。 业余无人机和计算机输入 IMU 通常查看加速度数据（告知“向下”的位置）、罗盘数据（在 3D 空间中指向北方）和速率陀螺仪数据（告知旋转轴和速度）。“向下”和“向北”组合可以给出非常准确的方向约束，但不幸的是，如果有任何横向力（风；转弯），它们将与“向下”混合并扭曲估计。卡尔曼滤波器使用矩阵数学来充分利用陀螺仪数据来对此进行校正。然而，一个不断加速的无人机仍然可能被愚弄在什么地方。 我在这里尝试找..
【估计】基于扩展卡尔曼滤波器处理IMU数据以估计设备的方向MATLAB实现
Matlab_dashi的博客
07-28 647
1. 引言惯性测量单元（IMU）是一种广泛应用于机器人、无人机、虚拟现实等领域的传感器，能够提供设备的加速度和角速度信息。然而，IMU的输出信号通常受到噪声和漂移的影响，导致直接利用其数据进行姿态估计难以获得准确的结果。为了解决这个问题，卡尔曼滤波器被广泛应用于处理IMU数据并估计设备的方向。由于IMU的非线性运动模型，传统的卡尔曼滤波器无法直接应用。扩展卡尔曼滤波器（EKF）通过将非线性系统进行线性化，从而能够有效处理IMU数据并估计设备的方向。
【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
qq_59747472的博客
12-03 1203
摘要: 本文深入探讨了卡尔曼滤波器算法在9轴IMU（惯性测量单元）传感器数据融合中的应用。9轴IMU，包括加速度计、陀螺仪和磁力计，能够提供丰富的姿态和运动信息，但其自身存在噪声和漂移等问题，影响测量精度。卡尔曼滤波器作为一种有效的状态估计方法，能够有效地融合来自不同传感器的互补信息，提高测量精度和可靠性。本文将详细阐述9轴IMU传感器的原理及其误差特性，分析卡尔曼滤波器在该应用中的优势，并深入探讨不同卡尔曼滤波器变体（如扩展卡尔曼滤波器，无迹卡尔曼滤波器）的适用性和性能差异。
一文读懂卡尔曼滤波——卡尔曼滤波融合IMU的陀螺仪和加速度计实践(一)
qq_31775031的博客
06-25 2万+
卡尔曼的基本原理以及公式网上有很多，可以参照大神博客： https://blog.youkuaiyun.com/m0_38089090/article/details/79523784?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162147991616780271580764%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162147991
imu使用与卡尔曼融合定位
耳东星的博客
03-28 4055
一、imu使用流程： 1、误差标定：   imu误差包括确定误差和随机误差。   确定误差包括：轴偏角误差、比例因子、零偏。可使用imu_tk工具进行标定。   随机误差：噪声。可使用imu_utils工具进行标定。 2、选择实验场地，确定imu初始参数：   初始参数包括：初始位置，初始速度，初始姿态（欧拉角）。如果0时刻载体坐标系与导航坐标系重合，且imu静止摆正，则上述都为0。   通俗的讲，就是在实验场地建立一个xyz坐标系，确定一个原点，则这个坐标系即为导航坐标系。如果实验开始时imu设备在原点，
imu卡尔曼滤波ros
最新发布
02-26
### 实现IMU数据的卡尔曼滤波处理 在ROS环境中对IMU数据应用卡尔曼滤波可以分为几个方面考虑。一种方式是利用MATLAB/Simulink中的内置卡尔曼滤波器，通过ROS/Tool工具直接接收IMU信息并完成滤波操作[^1]。这种方式适合希望快速验证概念而不深入理解内部机制的研究人员。 另一种更为灵活的方式是在ROS节点内自行编写卡尔曼滤波逻辑。例如，在GitHub上存在一个名为KalmanFilter的项目，该项目基于ROS机器人平台实现了针对IMU三轴加速度信号的手动编写的卡尔曼滤波算法[^2]。这种方法允许开发者根据具体应用场景调整模型参数，从而获得更优的结果。 对于追求更高精度的应用场景，则可能涉及到更多维度的状态估计。此时可借鉴`robot_pose_ekf`包的设计理念——不仅限于位置和姿态角，还加入了线速度、角速度乃至加速度作为状态变量参与计算过程[^3]。值得注意的是，为了支持多维状态空间下的高效运算，通常会选择引入Eigen这样的高性能矩阵运算库来辅助编程工作。 最后，考虑到实际工程实践中可能会遇到的数据源多样性问题（比如同时拥有轮式编码器提供的位移增量测量值），还可以探索使用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术来进行多传感器融合。这样不仅可以改善单一传感器带来的局限性，还能有效减少长期运行过程中可能出现的位置漂移现象[^4]。 ```cpp // C++代码片段展示如何初始化一个简单的卡尔曼滤波实例 #include <kalman_filter.h> using namespace kalman; int main(int argc, char **argv){ // 初始化ROS节点 ros::init(argc, argv, "imu_kalman_node"); KalmanFilter kf; MatrixXd P(5, 5); // 初始协方差矩阵设定 VectorXd x_hat(5); // 状态向量定义 // 设置初始条件... } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值