姿态解算系列一:经验型卡尔曼数据融合

本文是姿态解算系列的第一篇,主要探讨经验型卡尔曼滤波在数据融合中的应用。文章指出,陀螺仪的飘移误差和加速度计的噪声是关键考虑因素,通过描述高斯分布的噪声模型,展示了加速度计和陀螺仪的噪声特性。

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目的:我们需要得到机器人运动的姿态信息,三个轴的角度以及角速度。

本文大纲:
1、传感器相关模型 
2、坐标变换   
3、经验型卡尔曼数据融合
4、姿态解算流程 
5、DMP 
6、数据融合效果 
本文出处:http://blog.youkuaiyun.com/haishaoli/article/details/52965457

本文内容:

姿态解算总框图(欧拉角方式):




一、数据模型、 噪声模型及曲线

1、 欧拉角定义


2、 数据模型:

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