AxesRaw和 Axes

在传感器数据处理、姿态估计（如横滚角、俯仰角）或运动控制等领域，“AxesRaw” 和 “Axes” 是常见的术语，通常用于描述传感器数据的坐标轴信息。以下是它们的含义和区别：

🔹 一、AxesRaw（原始轴数据）

✅ 含义：

• AxesRaw 表示原始的、未经处理的传感器数据，通常指的是加速度计、陀螺仪、磁力计等传感器在三个坐标轴（X、Y、Z）上的原始输出值。
• 这些数据是未经校准、未滤波、未转换的原始数值，可能包含噪声、漂移或偏差。

✅ 示例：

假设你有一个加速度计，它的输出可能是：

• AxesRaw = [x, y, z]，单位为 mg（毫重力单位）或 m/s²。
• 陀螺仪的输出可能是：
  • AxesRaw = [gx, gy, gz]，单位为 °/s 或 rad/s。

✅ 特点：

• 原始数据，可能包含误差。
• 需要经过校准、滤波、坐标变换等处理后才能用于姿态计算。

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🔹 二、Axes（处理后的轴数据）

✅ 含义：

• Axes 表示经过处理后的坐标轴数据，可能是经过校准、滤波、归一化、坐标系转换后的结果。
• 它更接近实际物理意义，比如单位统一、去除偏移、消除噪声等。

✅ 示例：

• 经过校准后的加速度计数据可能是：
  • Axes = [x', y', z']，单位为 m/s²，已经去除了偏移量。
• 经过卡尔曼滤波处理后的姿态角数据可能是：
  • Axes = [roll, pitch, yaw]，单位为 度（°） 或 弧度（rad）。

✅ 特点：

• 更稳定、更准确，适合用于姿态估计、控制、显示等。
• 通常用于后续的算法处理（如卡尔曼滤波、姿态解算等）。

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🔹 三、两者的关系

项目	AxesRaw	Axes
数据来源	传感器原始输出	经过处理后的数据
是否包含误差	是	否（或较少）
是否适合直接使用	否（需处理）	是（可直接用于算法）
应用场景	数据采集阶段	姿态估计、控制、显示等

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🔹 四、举例说明（以加速度计为例）

假设你有一个加速度计，其原始输出为：

AxesRaw = [1200, 2000, 3000]  // 单位：mg

经过校准和单位转换后，可能变为：

Axes = [1.2, 2.0, 3.0]  // 单位：m/s²

在姿态估计中，这些 Axes 数据可能会用于计算横滚角和俯仰角。

🔹 五、总结

术语	含义	用途
AxesRaw	传感器原始数据	数据采集、原始信号处理
Axes	处理后的数据	姿态估计、控制、显示等

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