IMU卡尔曼滤波得姿态

最新推荐文章于 2025-01-06 11:52:40 发布
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#kalman #姿态解算 #飞控

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。

boboelec
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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 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 1708
【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。
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
谈谈MPU6050的数据融合 一阶滤波 卡尔曼滤波
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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
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
【卡尔曼】EKF IMU 融合算法
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06-30 773
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.
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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，...
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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、...
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...
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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...
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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 1015
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
12-17 631
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..
【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 1282
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。
【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
07-28 698
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使用与卡尔曼融合定位
耳东星的博客
03-28 4181
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，
MATLAB IMU 卡尔曼滤波
最新发布
09-11
卡尔曼滤波是一种有效的滤波方法，可用于估计系统状态，运用在IMU（惯性测量单元）上能够提高位置和姿态估计的准确性。在MATLAB中使用IMU进行卡尔曼滤波的相关信息如下： ### 使用方法 若已知一个系统的状态方程，又能通过外部手段对系统进行观测得到量测方程，就可以应用卡尔曼滤波估计系统的状态。对于IMU与GPS融合的场景，间接卡尔曼滤波是常用的方法，它用于估计系统状态，可提高位置和姿态估计的准确性；扩展卡尔曼滤波（EKF）也是常用于融合多个传感器数据的滤波方法，可用于IMU + GPS地面车辆定位 [^2][^3][^4]。 ### 代码示例 虽然未提供具体代码，但可以推测在MATLAB中实现IMU卡尔曼滤波会涉及到状态方程、量测方程的定义，以及卡尔曼滤波的迭代过程。一般步骤可能包含初始化状态、协方差矩阵，在每个时间步进行预测和更新操作。以下是一个简单的伪代码示例： ```matlab % 初始化状态和协方差矩阵 x = initial_state; % 初始状态 P = initial_covariance; % 初始协方差矩阵 % 定义状态转移矩阵、观测矩阵等 A = state_transition_matrix; H = observation_matrix; Q = process_noise_covariance; R = measurement_noise_covariance; % 模拟IMU和GPS数据输入 for t = 1:num_time_steps % 预测步骤 x_pred = A * x; P_pred = A * P * A' + Q; % 测量更新步骤 y = measurement(t); % 获取当前测量值 K = P_pred * H' / (H * P_pred * H' + R); % 卡尔曼增益 x = x_pred + K * (y - H * x_pred); P = (eye(size(P)) - K * H) * P_pred; end ``` ### 应用案例 基于卡尔曼滤波可实现GPS + IMU两个传感器滤波融合定位；扩展卡尔曼滤波可用于IMU + GPS地面车辆定位；间接卡尔曼滤波可用于IMU与GPS融合的MATLAB仿真，提高位置和姿态估计的准确性 [^1][^2][^3]。
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