??检查物体倾角的常用方法是积分陀螺仪输出的角速。这种方法虽然直接，但误差会随着积分时间的增加而迅速积累。在某些应用中，如果物体在整个时间范围内运动缓慢（忽略惯性力等因素，物体只受重力影响），则可以使用加速度计来测量物体的倾斜角度。该方法利用重力矢量及其在加速度计轴上的投影来确定倾斜角度。
??以两轮平衡车(倒立摆模型)为例，当检测到倾角时，控制车辆以一定的加速度移动，以保持平衡而不倒下。因此，倾角的测量成为控制汽车直立的关键。在实际的汽车运动过程中，由于汽车本身的加速度会产生很大的干扰信号叠加在上述测量信号上，使输出信号不能准确反映模具的倾斜（加速度计输出值除了重力加速度部分也可能包括汽车前进加速度，导致难以区分哪部分是重力加速度）。
??汽车运动产生的加速度使输出电压在实际倾角电压附近波动，尽管它可以通过数据平滑滤波器过滤掉。然而，光滑的滤波器也会使信号无法实时反映汽车倾角的变化，从而减慢对车轮的控制，使汽车无法保持平衡。这种情况需要用陀螺仪来测量。在其他要求较低的情况下，可以处理原始加速度信号，去除信号中的高频成分，因此一定程度的交流重量也可以接受。 ??当使用惯性传感器检测物体的运动姿势时，最直观的想法是通过加速度传感器直接测量角度，并通过陀螺仪测量角速度，但由于传感器本身的特性，在实际使用中会有很多干扰。 ??常用的解决方案是结合加速度计和陀螺仪的优点进行互补滤波（陀螺仪：良好的动态特性，积分计算姿态有累积误差；加速度计：动态响应差，但无累积误差）。它们在频域中具有互补的特性，可以使用互补滤波来提高测量精度和系统的动态性能。另一种常见的方法是使用卡尔曼滤波器。 假设X轴上测量的加速度值如下图所示ax，则倾角α的值为：α = arcsin(ax/g). 如果倾角只在很小的范围内变化，可以使用近似公式sinα≈α，于是α ≈ k·(ax/g)，用于倾角线性近似计算的比例系数k。 ??X轴指向旋转360°，ax读数将在-1g~1g变化。从曲线可以看出，接近±90°在位置，输出值的灵敏度很低(同一角度变化引起的读数变化较小)，而在0°附近灵敏度最高。此外，正弦曲线在[0° 45°], [135° 225°]和[315° 360°] 线性好。
除了灵敏度问题外，单轴数据测量倾角的另一个限制是单轴数据不能用于360°的测量。因为在倾角N°180加速度计的读数和倾角°?N°加速度读数相同。
如下图所示，加速度传感器在X-Y由于X轴与Y轴正交，平面内旋转，X轴检测重力加速度的正弦重量，Y轴检测重力加速度的余弦重量。当一个轴的灵敏度下降时，另一个轴的灵敏度就会上升。 此时，通过计算X轴与Y轴比的反正切割，可以得到倾角： 如果操作数ax/ay为正值，切函数将返回第一象限中的值；如果操作数为负值，切函数将返回第四象限中的值（标准）atan的值域是-90°~90°，也就是说，它只处理第一、四象限)。使用C语言标准库中的另一个切函数atan2(ax , ay)，原点到点可以计算出来(ax,ay)方位角可以理解为复数ax ayi取值范围为(-180°,180°]。因此，增加轴的好处之一是可以区分整个360的象限°测量范围内的倾角。 使用双轴数据计算倾角的另一个优点是，与单轴解决方案不同，在添加一个轴后，即使在第三个轴上有倾斜，精确值也可以测量。如下图所示：XY平面在重力方向上并不严格平行，但偏差角较小β（β角度无法准确测量)，此时第三轴，即Z轴，将承受部分重力的分力。如果只用单轴数据测量，则根据公式α = arcsin(ax/(g·cosβ))，β较小时cosβ接近1。由此可见，单轴数据的使用会造成一定的误差。若使用X和Y通过反正切割轴的数据α，则可以消除偏差角β的影响。 假设传感器的X轴和水平面xy之间的夹角是α(称为俯仰角，pitch），Y轴与水平面之间的夹角为β(称为滚角，roll），Z轴与重力方向的夹角为γ。 重力加速度为XYZ三轴上的投影是三轴传感器的读数，因此可以计算出： 三轴加速度的矢量等于重力加速度，即： 另一种计算三个角度的表达式可以推导出： 由于采用反正切函数和加速度之比，因此具有双轴示例中提及的优势。