陀螺仪卡尔曼滤波程序

资 源 简 介

陀螺仪卡尔曼滤波程序

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归算法，广泛应用于传感器数据融合领域。在陀螺仪和加速度计的组合系统中，它能够有效解决两类传感器各自的缺陷，提供更精确的姿态估计。

陀螺仪虽然能提供高频的姿态变化数据，但存在积分漂移问题；加速度计可以测量绝对倾角但易受瞬时线性加速度干扰。卡尔曼滤波通过建立系统模型，将两者优势互补：用陀螺仪的短期稳定性修正加速度计的动态误差，用加速度计的长期稳定性补偿陀螺仪的漂移。

该算法实现主要包含两个阶段：预测阶段根据陀螺仪角速度积分更新姿态预测值，并计算预测误差协方差；更新阶段则用加速度计测量值修正预测值，通过卡尔曼增益动态调整两者权重。其中状态转移矩阵建模了姿态运动方程，观测矩阵建立了加速度计与姿态角的几何关系。

实际应用中需要注意关键参数的调整：过程噪声协方差反映陀螺仪的漂移特性，观测噪声协方差体现加速度计的振动敏感度。通过合理配置这些参数，可以使系统在不同运动状态下都能获得平滑稳定的输出。这种算法在无人机飞控、VR定位等实时系统中具有重要价值。