基于卡尔曼滤波实现车辆IMU 9轴姿态解算附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

姿态解算是指通过传感器获取的数据，计算出物体在三维空间中的姿态角度，包括俯仰角、横滚角和偏航角。在车辆控制系统中，姿态解算是非常重要的，因为它可以提供精确的车辆姿态信息，帮助车辆控制系统更好地控制车辆。

在车辆姿态解算中，IMU（惯性测量单元）是非常重要的传感器，它可以测量车辆的加速度、角速度和磁场强度等参数。使用IMU进行姿态解算，需要将IMU测量的数据进行处理，计算出车辆的姿态角度。

基于卡尔曼滤波的姿态解算方法是目前比较常用的一种方法。卡尔曼滤波是一种最优估计方法，可以通过对系统状态的连续观测和预测，来估计系统的状态。在姿态解算中，卡尔曼滤波可以通过对IMU测量数据进行滤波，得到更加精确的姿态角度。

在使用卡尔曼滤波进行姿态解算时，需要建立IMU的状态空间模型。状态空间模型是指将系统的状态表示为一个向量，包括系统的状态量和测量量。在IMU的状态空间模型中，状态量包括车辆的姿态角度、角速度和加速度，测量量包括IMU测量的角速度和加速度。

建立好状态空间模型后，就可以使用卡尔曼滤波对IMU测量数据进行滤波。卡尔曼滤波的基本思想是将系统的状态分为预测状态和观测状态，通过对预测状态和观测状态的加权平均，得到更加精确的状态估计值。

在车辆姿态解算中，卡尔曼滤波可以通过对IMU测量数据进行滤波，得到车辆的姿态角度。具体的实现过程包括以下几个步骤：

1. 建立IMU的状态空间模型，包括车辆的姿态角度、角速度和加速度，以及IMU测量的角速度和加速度。

2. 使用卡尔曼滤波对IMU测量数据进行滤波，得到车辆的姿态角度。

3. 根据滤波后的姿态角度，进行车辆控制。

总之，基于卡尔曼滤波的姿态解算方法可以帮助车辆控制系统更好地控制车辆，提高车辆的安全性和稳定性。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以达到最佳的姿态解算效果。

📣 部分代码

fileID = fopen('sampledata.txt','r');DATA = fscanf(fileID,'%f',[10 Inf]); % AccX_raw AccY_raw AccZ_raw GyroX_raw GyroY_raw GyroZ_raw MagX_raw MagY_raw MagZ_raw Time(ms)N = size(DATA);Nsamples = N(2)-1; %length of DATAEulerSaved = zeros(Nsamples, 3);​%% INITIALIZINGg = 9.8;unit_transform_acc = 16384;unit_transform_gyro = (pi/(180*131));Gyro_Compen_k = 30;Mag_Compen_k = 1000;ref_mag = 30;DATA_SI = (size(DATA));N_Q = 1;N_R = 100;N_P = 1;​%% LSB to SI Unitfor k = 1:Nsamples    %Acc LSB -> N/m^2    DATA_SI(1,k)= (g/unit_transform_acc)*DATA(1,k);    DATA_SI(2,k)= (g/unit_transform_acc)*DATA(2,k);    DATA_SI(3,k)= (g/unit_transform_acc)*DATA(3,k);        %Gyro LSB -> deg/s -> rad/s    DATA_SI(4,k)= (unit_transform_gyro)*DATA(4,k);    DATA_SI(5,k)= (unit_transform_gyro)*DATA(5,k);    DATA_SI(6,k)= (unit_transform_gyro)*DATA(6,k);       %Mag LSB -> uT    DATA_SI(7,k)= 0.6*DATA(7,k);    DATA_SI(8,k)= 0.6*DATA(8,k);    DATA_SI(9,k)= 0.6*DATA(9,k);    %Time ms -> s    DATA_SI(10,k)= DATA(10,k)/1000;end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨蒙.基于扩展卡尔曼滤波器的四元数车辆姿态解算算法研究[J].数字技术与应用, 2015(4):1.DOI:CNKI:SUN:SZJT.0.2015-04-085.

[2] 付博.基于最大相关熵卡尔曼滤波器的IMU姿态解算方法:CN202210807273.1[P].CN202210807273.1[2023-12-21].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合