【MATLAB 互补滤波例程】基于运动状态的自适应互补滤波，融合IMU数据，解算角度|与标准互补滤波进行对比，附代码下载链接

最新推荐文章于 2026-01-06 18:13:03 发布

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《基于运动状态自适应的互补滤波器方法与标准互补滤波对比》，代码实现基于运动状态自适应的互补滤波器方法，并与标准互补滤波方法进行比较。背景为IMU中的加速度计与陀螺仪数据融合下的角度估计，尤其是在导航和定位领域的应用场景中，能够有效处理陀螺仪和加速度计数据的噪声和漂移问题。

关键功能

仿真数据生成：

生成真实角度和角速度，模拟陀螺仪和加速度计的输出数据，同时添加噪声和漂移以增强真实感。

标准互补滤波：

使用固定权重系数对传感器数据进行融合，进行角度估计，展示了基本的互补滤波原理。

运动状态自适应互补滤波：

根据传感器数据的变化动态调整权重系数，以提高在不同运动状态下的估计精度。
通过检测加速度和角速度的变化，来决定在动态和静态状态下对传感器数据的信任程度。

结果可视化：

绘制真实角度、加速度计和陀螺仪的数据，以及两种互补滤波方法的估计结果，便于直观比较。
计算并绘制各方法的估计误差及均方根误差（RMSE），用于量化性能。

代码结构

在这里插入图片描述

数据生成部分设置了时间向量、真实的运动状态以及模拟的传感器数据。
互补滤波部分通过循环计算实现角度的估计，并对比两种方法的效果。
最后通过多个图表展示了结果，包括原始数据、滤波结果及误差分析。

运行结果

各方法估计的角度曲线：
在这里插入图片描述
误差曲线：

RMSE对比的柱状图：

数值对比：

在这里插入图片描述

MATLAB源代码

部分代码如下：

%% 基于运动状态自适应的互补滤波器方法与标准互补滤波对比
% 作者：matlabfilter
% 2025-10-26/Ver1

clear; close all; clc;
rng(0);
%% 生成仿真数据
dt = 0.01; % 采样时间
t = 0:dt:20; % 时间向量
N = length(t);

% 真实角度 (正弦运动)
true_angle = 30*sin(2*pi*0.2*t);
true_angular_vel = 30*2*pi*0.2*cos(2*pi*0.2*t);

% 陀螺仪数据 (带漂移和噪声)