Google Cardboard与Oculus IMU融合算法

本文主要是介绍Google Cardboard与Oculus IMU融合算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

最近重新整理了IMU融合相关的代码实现，目前开源并有很好的运行效果的有Oculus（很久之前的SDK，最新版本融合Camera和IMU的SLAM定位版本已经不开源）和Google Cardboard，为了可以在普通手机设备上运行和调试，已将Oculus和Cardboard中IMU融合的代码提取出来，并使用简单的opengl场景展示了姿态追踪效果，整个工程使用Android Studio编译，可直接在任意一款安卓手机运行，通过修改代码中的宏定义，可以切换Oculus和Cardboard的实现方式。

源码地址： 

https://github.com/wzj5530/EKF_IMUFusion

运行效果图：

原理介绍：

1. Oculus的实现代码上复杂度比较低，使用了各种滤波来平滑加速度和角速度数据，参考代码完全可以看懂实现原理。

2. Cardboard使用的扩展卡尔曼滤波的方式，角速度数据作为状态转移控制，加速度数据作为观测值，预测状态为当前的手机旋转姿态； 整个推导过程可以参考下面的文章，非常详尽的推导了每一步实现：

https://www.cnblogs.com/ilekoaiq/p/8710812.html

这篇关于Google Cardboard与Oculus IMU融合算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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