基于Matlab通过惯性传感器融合估计方向(附源码)

该博客介绍了如何使用Matlab进行惯性传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)融合来估计方向。通过6轴和9轴融合算法,结合不同的传感器数据,展示了如何计算和调整过滤器参数以提高方向估计的准确性。文章详细讲解了加速度计-磁力计、加速度计-陀螺仪以及加速度计-陀螺仪-磁力计融合的方法,并提供了源码供读者实践。

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目录

一、取向

二、传感器的类型

2.1 传感器数据

2.2 加速度计-磁力计融合

2.3 加速度计-陀螺仪融合

2.4 加速度计-陀螺仪-磁力计融合

2.5 调整过滤器参数

三、总结

四、程序


此示例演示如何使用6轴和9轴融合算法来计算方向。有几种算法可以从惯性测量单元(IMU)和磁角速率重力 (MARG)单元计算方向。此示例介绍了定向基础知识以及如何使用这些算法。

一、取向

对象的方向描述其相对于某个坐标系(有时称为父坐标系)的三维旋转。 对于以下算法,使用的固定父坐标系为东北向下 (NED)。NED有时被称为全局坐标系或参考系。在NED参考系中,X轴指向北方,Y轴指向东,Z轴指向下方。NED的X-Y平面被认为是地球的局部切平面。根据算法,北可以是磁北或真北。此示例中的算法使用磁北。 如果指定,以下算法可以估计相对于东-北-上 (ENU) 父坐标系而不是 NED 的方向。 可以将对象视为具有自己的坐标系,通常称为局部坐标系或子坐标系。此子坐标系随对象相对于父坐标系旋转。如果没有平移,则两个坐标系的原点重叠。

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