陀螺仪传感器建模和卡尔曼姿态解决方案 说到姿态解决，最常用的应该是六轴加速陀螺仪传感器 卡尔曼滤波算法。网上代码和卡尔曼滤波算法的教程很多，但大部分都是分开的，很少结合在一起。 本博客重点介绍陀螺仪加速度计传感器如何建立姿态解算模型，以及如何编写相应的代码。 一.模型建立 我们对角度计算有以下公式： 
其中 陀螺仪测量的角速度 由于陀螺仪在现实中存在漂移，上述类型的修正如下 其中Gyro为陀螺仪静态漂移 因此，我们建立了状态方程： 状态量： 测量量： 二.五个卡尔曼公式 三。编程（C语言） 到目前为止，陀螺仪加速度计的建模和编程工作已经完成，代码已经摘录到网络中。我只是把它和书中的公式结合起来，希望能帮助读者 附件:(完整代码) `//// //------------------------------------------------------- static float Q_angle=0.001, Q_gyro=0.001, R_angle=5, dt=0.004; //Q增加，动态响应增加 static float Pk[2][2] = { {1, 0}, {0, 1 }};
static float Pdot[4] ={0，0，0，0，0，0}；
static float q_bias=0, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1; //------------------------------------------------------- void Kalman_Filter(float angle_m,float gyro_m) { Angle =(gyro_m-q_bias) * dt; ////预测值 Pdot[0]=Q_angle - Pk[0][1] - Pk[1][0]; Pdot[1]=- Pk[1][1]; Pdot[2]=- Pk[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro;
Pk[0][0] = Pdot[0] * dt; Pk[0][1] = Pdot[1] * dt; Pk[1][0] = Pdot[2] * dt; Pk[1][1] = Pdot[3] * dt; angle_err = angle_m -Angle;////测量值-预测值 PCt_0 = Pk[0][0]; PCt_1 = Pk[1][0]; E = R_angle PCt_0; K_0 = PCt_0 / E; ////卡尔曼增益 K_1 = PCt_1 / E; t_0 = PCt_0; t_1 = Pk[0][1]; Pk[0][0] -= K_0 * t_0; Pk[0][1] -= K_0 * t_1; Pk[1][0] -= K_1 * t_0; Pk[1][1] -= K_1 * t_1; Angle = K_0 * angle_err; /////最优角度=预测值 卡尔曼增益*(测量值-预测值) q_bias = K_1 * angle_err; Angle_Speed = gyro_m-q_bias; }`