​无人机高度，基于卡尔曼滤波程序

资 源 简 介

​无人机高度，基于卡尔曼滤波程序

详 情 说 明

无人机高度测量是飞行控制系统的关键环节，常面临传感器噪声和测量误差的干扰。通过卡尔曼滤波算法，可以高效地融合多源传感器数据（如气压计、超声波或IMU），实现更精确的高度估计。

核心思路在于建立状态空间模型，将高度和垂直速度作为系统状态，传感器读数作为观测值。卡尔曼滤波通过"预测-更新"两个步骤迭代：先根据运动模型预测状态，再结合传感器测量值进行最优修正。这种递归计算方式特别适合处理无人机这类实时性要求高的场景。

在MATLAB实现时，重点关注噪声协方差矩阵的调参——过程噪声Q反映系统模型可信度，观测噪声R体现传感器精度。通过实验数据调整这两个参数，能使滤波器在响应速度和平滑性之间达到平衡。数据融合效果可通过对比原始传感器数据和滤波输出曲线直观验证。

扩展应用中，可结合气压计与加速度计数据补偿高度漂移，或引入自适应卡尔曼滤波应对传感器突发噪声。这种算法框架也可迁移到位置估计、姿态解算等其他无人机状态估计场景。