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四足机器人（三）--- 姿态控制一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

四足机器人（二）---运动学逆解和步态规划运动学逆解步态规划MATLAB仿真运动学逆解其实运动学分为运动学正解和运动学逆解，二者有什么区别呢？因为在四足机器人中用的是12个舵机，所以运动学正解是已经知道运动关节的各个电机运动参数，也就是此时对于初始位置转动的角度，去求末端执行器的相对参考坐标系的位姿。而运动学逆解恰恰相反，是根据相对参考坐标系的位姿去求出运动关节的各个电机此时对于初始位置转动的角度。由上图可以看出，机体对于地的高度为z，髋关节的长度为h，腿的上半段长度为hu，下半段长度为hl，此时这

基于STM32F407四旋翼无人机 --- 姿态解算讲解（四）姿态解算四元数更新四元数换算成方向余弦矩阵梯度下降法一阶龙格库塔法获得欧拉角姿态解算四元数更新四元数换算成方向余弦矩阵梯度下降法一阶龙格库塔法获得欧拉角...

上次我们说了卡尔曼最核心的五个公式，还有一些上次没有说的东西，这次也补全，其实在我们实际需求中，只知道这五个公式，却不知道怎么去根据自己的需求去初始化各种状态转移矩阵之类的，问了一些人很多人会说根据你的模型去建立，然后又陷入了沉思，什么是模型，或者说怎么去建立一个模型，其实这时候个人建议就是根据一个实例去推导卡尔曼的核心公式，深入的理解状态转移矩阵到底是什么，为什么这么定义，然后再根据自己的模型去建立一个矩阵，下面就用matlab去仿真一个例子。首先我们说我们经常见到的例子也是网上很多都能搜出来的就是什么

MPU6050模块是一个比较常用的一个姿态传感器，里面有三轴加速度计和三轴陀螺仪的六轴传感器模块，并可以利用DMP来直接输出姿态解算后的数据，通过IIC通信将姿态结算后的数据输出，但是看过大多数飞控中的姿态解算发现很少用DMP来做姿态解算的，因为用DMP做姿态解算会有漂移，而且收敛速度较慢，此模块自带温度传感器，这个温度传感器可不是测量机体周围环境的温度，而是像电脑中电脑管家里面经常看到的CPU温度一样，它测量的就是MPU6050此时的温度，那么这个温度有什么用呢？当MPU6050自身有温度的时候是对数据是

因为我是做无人机，无人车和无人船这方面的，所以对于数据的处理是离不开滤波的，可能有些人觉得数据能用就行，干嘛要费劲去处理数据，但是一个好的数据会让你的设备更加稳定甚至对你的控制会更加精确。我们先来说一下什么是滤波，说白了就是对信号（观测量）进行处理，因为我们的观测量中会存在各种噪声，可能是电机振动产生的高频噪声，或者是由于设备本身有着测量噪声，那么这些噪声对于我们的一个精确控制是有着很大影响的，那么我们就要用滤波去抑制无用信号，增强有用信号的数字信号处理过程，现在有着各种滤波存在，比如说低通滤波，滑动均值滤