图中可以看出,原始数据噪音很大,波动范围约正负0.6rad/s,而红色滤波后的数据则表现良好。 对数据进行FFT分析: 图2可以看到原始数据在80-100hz左右具有高频干扰,而图3,滤波后的FFT表明这段高频干扰已经去除,低频段的波形基本一致,证明滤波器有效。 滤波器截止频率选择 如上数据波形所示,对原始数据进行FFT分析后,得到...
一般来说,飞控IMU的数据滤波采用低通滤波即可,截止频率50以下,但是如果出现机体共振,或者说在某一个特定的高频下,震动明显又该如何处理? 特别是针对比如机体轴距较小,机动性强的小飞机,假设有用数据的频率在100hz以内,这时候假设有一个120hz的高频震动,如果采用100hz的低通滤波,由于滤波器对增益的衰减是一个平缓的...
二阶低通滤波是一种常用的滤波方法,可以有效地去除高频噪音,保留信号的低频成分,从而使得数据更加平滑和稳定。本文将介绍如何使用二阶低通滤波对IMU的原始数据进行处理,并给出相应的代码实现。 1. 确定滤波器的参数 在进行二阶低通滤波之前,首先需要确定滤波器的参数,包括截止频率和采样频率。截止频率决定了滤波器对高...
然后,读取IMU原始数据并进行二阶低通滤波: ``` #读取原始数据 data = np.loadtxt('imu_data.txt') #设定采样频率和截止频率 fs = 100.0 #采样频率(假设为100Hz) cutoff = 2.0 #截止频率(单位为Hz) #对原始数据进行低通滤波 filtered_data = butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs) ``` 最后,可以将...
本文将介绍卡尔曼滤波算法的基本原理和在九轴IMU数据处理中的应用。 一、卡尔曼滤波算法原理简介 卡尔曼滤波算法是一种利用线性系统动态模型和测量模型,通过递归滤波估计系统状态的最优估计算法。它最初由卡尔曼和Bucy在20世纪60年代提出,并在航天技术领域得到了广泛应用。卡尔曼滤波算法通过将系统的过程模型和观测模型...
拓展卡尔曼滤波(EKF)是一种有效的数据融合算法,它能够估计非线性系统的状态。在IMU和GPS数据融合中,我们可以将位置和速度作为状态变量,利用IMU提供的高频数据对状态进行预测,并使用GPS数据对状态进行更新。 二、拓展卡尔曼滤波算法 状态预测 根据IMU的测量数据,我们可以预测下一时刻的状态。假设状态向量为X = [x, ...
其中,EPTS中的GNSS(全球导航卫星系统)和IMU(惯性测量单元)用于测量和提供运动员的运动表现数据。 研究团队设计了松耦合策略集成GNSS和IMU数据的积分滤波器,用于可穿戴EPTS。可以低成本地获取运动员的速度、位置、距离、身体姿态、加速减速等信息。经过漫游车和运动员现场测试,验证了该滤波器的有效性。
IMU数据建模与滤波方法研究赵伟臣,付梦印,张启鸿,邓志红(北京理工大学信息科学技术学院,北京100081)摘要:针对轮式移动机器人内部的微机械(MEMS)IMU进行研究,采用时间序列分析方法建立其随机噪声的ARMA模型,进而通过Kalman滤波有效地降低MEMSIMU随机噪声对其精度的影响,频域分析结果表明文中建模和滤波方法对提高MEMSIMU精度的...
作为多传感器数据融合系统,INS/GPS组合导航系统可以得到无人机的高精度导航信息.本文提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了在GPS/IMU组合导航中的应用.根据子系统的新息序列构造各传感器的环境信息,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度.仿真结果证明这种方法提高了数据融合...
针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高...