基于MATLAB的无人机姿态解算互补滤波控制系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现无人机姿态解算，通过互补滤波算法融合加速度计与陀螺仪数据，动态优化权重以减少噪声和漂移误差，提升解算精度。

详 情 说 明

无人机姿态解算的互补滤波控制系统

项目介绍

本项目针对无人机姿态测量需求，设计并实现了一套基于互补滤波算法的姿态解算系统。系统通过融合惯性测量单元（IMU）中加速度计和陀螺仪的测量数据，有效克服了加速度计易受外部振动干扰和陀螺仪存在累积误差的技术局限。采用优化设计的互补滤波策略，能够实时输出高精度的无人机三轴姿态角度，为飞行控制系统的设计与优化提供可靠的数据支撑，显著提升无人机在测绘、农业植保、电力巡检等专业应用中的姿态稳定性与可靠性。

功能特性

• 高性能数据融合：采用互补滤波算法，动态调整加速度计与陀螺仪数据的权重，有效抑制传感器噪声并消除陀螺仪的积分漂移。
• 稳健的姿态表达：核心解算基于四元数法，避免欧拉角表述中的万向节死锁问题，确保在全姿态范围内的解算有效性。
• 实时姿态输出：可实时计算并输出俯仰角（pitch）、横滚角（roll）和偏航角（yaw），单位均为度（°）。
• 灵活数据接口：除欧拉角外，同时提供四元数（q0, q1, q2, q3）姿态表示，满足不同应用场景的需求。
• 内置可视化与分析：集成数据可视化功能，可绘制姿态角随时间的变化曲线，并提供精度评估指标（如均方根误差），便于算法性能分析与调试。

使用方法

1. 准备传感器数据：确保拥有格式正确的输入数据文件。数据应包含三轴加速度（ax, ay, az，单位 m/s²）和三轴角速度（gx, gy, gz，单位 rad/s），且数据点按时间顺序排列。
2. 配置系统参数：根据实际数据的采样率修改采样频率参数（默认为 100 Hz）。此参数对滤波效果和解算精度至关重要。
3. 运行主程序：执行主脚本。程序将自动读取数据并进行姿态解算。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出解算得到的主要姿态角度。同时，结果数据（包括欧拉角和四元数）会保存在指定的工作区变量或文件中。
5. 查看可视化结果：程序将自动生成姿态角变化的时间历程曲线图。如需进行精度评估，请根据提供的参考真值数据运行相应的评估模块。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件要求：无特殊硬件要求，但处理大规模数据集时建议配备足够的内存。
• 数据输入：输入数据应为文本格式（如.txt或.csv）或MATLAB数据文件（.mat），数据列需明确对应各传感器轴。

文件说明

主程序文件整合了姿态解算系统的完整流程。其主要功能包括：初始化系统参数与传感器数据读取路径，调用互补滤波函数对加速度计和陀螺仪数据进行融合处理，基于四元数法进行核心姿态解算并将结果转换为欧拉角，控制姿态解算结果的可视化绘图过程，以及最终解算数据的输出与展示。