飞控学习笔记-IMU姿态算法

互补滤波算法用于融合加速度计和陀螺仪数据,提高姿态估计精度。通过加权组合两者的测量结果,解决加速度计的振动敏感和陀螺仪的长期漂移问题,常应用于IMU,适用于机器人、无人机等领域。

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扩展卡尔曼滤波算法

传感器融合算法

卡尔曼滤波算法

最小二乘法

毕卡逼近法

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对上式进行泰勒展开

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得到四元数各阶近似算法:

在这里插入图片描述

梯度下降算法

梯度下降

互补滤波算法

chatgpt解释:
互补滤波(Complementary Filter)算法是一种常用的传感器融合技术,用于将多个传感器的数据进行合理的组合和融合,以提高姿态、位置或其他相关参数的估计精度。

互补滤波算法通常应用于惯性测量单元(IMU)数据的融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行组合。加速度计提供了重力方向的信息,但对于快速动作或振动敏感,而陀螺仪提供了旋转速度的信息,但对长期稳定性不够准确。互补滤波算法通过权衡两者的优势,结合它们的测量结果,得到更加稳定和准确的姿态估计。

以下是互补滤波算法的基本原理:

  1. 数据预处理:首先,对加速度计和陀螺仪的原始数据进行预处理,如单位转换、去除偏置等。确保数据在同一参考帧下,并具有一致的量纲。
  2. 计算姿态角度:使用陀螺仪的数据积分来计算姿态角度的变化速率。这个角度变化速率表示物体的旋转情况。
  3. 互补滤波更新:将加速度计提供的姿态角度作为参考,与陀螺仪积分得到的角度变化速率进行加权组合。通常,加速度计提供的姿态角度权重较高,陀螺仪的角度变化速率权重较低。这样可以保持加速度计的稳定性,并消除陀螺仪的漂移问题。
  4. 输出姿态估计:根据互补滤波更新后的姿态角度,可以得到更准确的姿态估计结果。这个估计结果可以用于导航、姿态控制等应用。

互补滤波算法的关键在于权衡和调整加速度计和陀螺仪的权重。权重的选择取决于具体的应用需求和传感器特性。通常情况下,加速度计的权重在0.9到0.98之间,陀螺仪的权重在0.02到0.1之间。

需要注意的是,互补滤波算法对于加速度计和陀螺仪之外的其他传感器也可以进行扩展和应用。例如,地磁传感器用于提供方向信息,气压计用于高度估计等。

互补滤波算法是一种简单但有效的传感器融合方法,能够结合多个传感器的优势,提高姿态、位置等参数的估计精度。它广泛应用于机器人、无人机、虚拟现实等领域,以实现精确的姿态控制和导航功能。

### STM32学习项目与实践案例 STM32是一款功能强大且广泛应用的微控制器,适合从初学者到专业开发者的各类需求。以下是一些推荐的学习项目和实践案例,涵盖了基础应用到复杂系统设计。 #### 1. 基础项目 - **LED闪烁控制** 这是最经典的入门项目之一,通过GPIO引脚控制LED的亮灭,帮助开发者熟悉STM32的基本外设操作[^2]。 - **按键检测** 使用外部中断或轮询方式检测按键状态,结合LED显示结果,是理解输入设备交互的良好起点[^3]。 #### 2. 中级项目 - **PWM信号生成** 利用定时器(如TIM14)生成PWM信号,可应用于电机控制或音频信号生成等场景[^3]。以下是简单的PWM配置代码示例: ```c TIM_HandleTypeDef htim; __HAL_TIM_SET_COMPARE(&htim, TIM_CHANNEL_1, 50); // 设置占空比 __HAL_TIM_ENABLE(&htim); // 启动定时器 ``` - **SPI通信** 实现主从设备之间的数据传输,例如使用W25QXX SPI Flash存储参数,适用于需要非易失性存储的应用场景。 #### 3. 高级项目 - **图形用户界面(GUI)开发** 结合TFT显示屏和触摸屏,使用库如LVGL开发嵌入式GUI,适用于工业控制、家用电器等领域[^1]。 - **传感器网络** 利用STM32的低功耗模式和丰富的外设资源,构建无线传感器节点,配合LoRa或蓝牙模块实现物联网应用[^1]。 - **机器人控制系统** 集成电机驱动、编码器反馈和PID算法,开发移动机器人或机械臂控制系统,适合对嵌入式系统有深入研究兴趣的开发者[^2]。 #### 4. 综合案例 - **智能家居系统** 结合温湿度传感器、光照传感器和继电器模块,通过Wi-Fi模块将数据上传至云端,并支持远程控制[^1]。 - **无人机飞控系统** 使用IMU传感器(如MPU6050)获取姿态信息,结合滤波算法控制算法实现稳定飞行[^2]。 ```python import math def calculate_pid(error, kp, ki, kd, prev_error, integral): integral += error derivative = error - prev_error output = kp * error + ki * integral + kd * derivative return output, integral ``` #### 5. 学习资源 - **官方文档与参考手册** STM32官方提供了详尽的数据手册和应用笔记,是深入学习的核心资料。 - **在线社区与论坛** 如STM32官方论坛、Electronics Stack Exchange等,提供大量实际问题解决案例和技术讨论[^2]。 - **开源项目** GitHub上有很多基于STM32的开源项目,涵盖多个领域,可供参考和学习
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