具体到我们的实际问题,姿态信息可以通过陀螺仪角速度积分得到,也可以通过加速度计实时测量得到;而且,陀螺仪积分得到的姿态主要包含低频噪声(零偏、累积误差),加速度计得到的姿态主要包含高频噪声。使用互补滤波正好可以融合二者的姿态信息。 依据上面这个框图,我们可以想到以下的姿态融合方法: 图中ω是角速度,n1和n2为噪...
具体到我们的实际问题,姿态信息可以通过陀螺仪角速度积分得到,也可以通过加速度计实时测量得到;而且,陀螺仪积分得到的姿态主要包含低频噪声(零偏、累积误差),加速度计得到的姿态主要包含高频噪声。使用互补滤波正好可以融合二者的姿态信息。 依据上面这个框图,我们可以想到以下的姿态融合方法: 图中ω是角速度,n1和n2为噪...
姿态角 = k*陀螺仪姿态角 (1-k)*加速度计姿态角 (其中0<1,k的选择,取决于我们更相信陀螺仪的数据,还是更相信加速度计的数据)<> 你可能会很惊讶,这不就是个加权平均吗?就这也能滤波? 别急,它确实没有滤波,但我们先理解一下,再慢慢深入。 我们看看等式右边的两项,由于k小于1,所以陀螺仪姿态角的低频...