mpu6050姿态解算与卡尔曼滤波(5)可应用于51单片机的卡尔曼滤波器

2024-04-20 23:28

本文主要是介绍mpu6050姿态解算与卡尔曼滤波(5)可应用于51单片机的卡尔曼滤波器,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!

博客4中给出的滤波器状态维数为4维,测量量为3维,每次滤波需要做不少矩阵乘法和求逆运算。如果想在51单片机上实现,计算耗时会比较长。考虑应用场合可以对滤波器适当做一些简化,计算量会大大减小。
首先,陀螺和加速度计融合只能保证俯仰和滚转角收敛,而且从测量方程来看,加速度计的测量只与俯仰和滚转角有关。因此可以考虑滤波器状态选取为俯仰角 θ \theta θ和滚转角 γ \gamma γ,这样状态维数会减少。选取状态为俯仰角和滚转角带来的问题是状态方程必须使用欧拉角微分方程,而欧拉角微分方程中包含三角函数计算,反而增加了计算量。
[ ψ ˙ θ ˙ γ ˙ ] = 1 cos ⁡ θ [ − sin ⁡ γ 0 cos ⁡ γ cos ⁡ γ cos ⁡ θ 0 sin ⁡ γ cos ⁡ θ sin ⁡ θ sin ⁡ γ cos ⁡ θ − sin ⁡ θ cos ⁡ γ ] [ ω n b x b ω n b y b ω n b z b ] \begin{bmatrix}\dot\psi\\\dot\theta\\\dot\gamma\end{bmatrix}=\frac{1}{\cos\theta}\begin{bmatrix}-\sin\gamma&0&\cos\gamma\\ \cos\gamma\cos\theta&0&\sin\gamma\cos\theta\\ \sin\theta\sin\gamma&\cos\theta&-\sin\theta\cos\gamma\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\omega_{nbx}^b\\\omega_{nby}^b\\\omega_{nbz}^b\end{bmatrix} ψ˙θ˙γ˙ =cosθ1 sinγcosγcosθsinθsinγ00cosθcosγsinγcosθsinθcosγ ωnbxbωnbybωnbzb
这种情况下考虑滤波器的应用场合。如果在滤波器运行过程中能保证 θ \theta θ γ \gamma γ基本保持在0±5°附近,那么欧拉角微分方程可以简化为
[ ψ ˙ θ ˙ γ ˙ ] = [ − γ 0 1 1 0 γ θ γ 1 − θ ] [ ω n b x b ω n b y b ω n b z b ] \begin{bmatrix}\dot\psi\\\dot\theta\\\dot\gamma\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-\gamma&0&1\\ 1&0&\gamma\\ \theta\gamma&1&-\theta\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\omega_{nbx}^b\\\omega_{nby}^b\\\omega_{nbz}^b\end{bmatrix} ψ˙θ˙γ˙ = γ1θγ0011γθ ωnbxbωnbybωnbzb
这样状态方程就变得十分简单,可以只取 θ \theta θ γ \gamma γ。对于 θ \theta θ γ \gamma γ保持在0±5°附近的假设在一些场合下是适用的,比如平衡车、自动保持水平模式的四轴,当然前提是控制可以闭环。
对于测量方程,也可简化为
[ a x a y a z ] = [ − g γ g θ g ] \begin{bmatrix}a_x\\a_y\\a_z\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}-g\gamma \\g\theta\\g\end{bmatrix} axayaz = gγgθg
测量量只取 a x a_x ax a y a_y ay
这样一来状态和测量方程都变得十分简单,计算量也大大减小,应用在51这样的单片机上也能在10ms内完成姿态解算。

这篇关于mpu6050姿态解算与卡尔曼滤波(5)可应用于51单片机的卡尔曼滤波器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!



http://www.chinasem.cn/article/921604

相关文章

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in

zoj3820(树的直径的应用)

题意:在一颗树上找两个点,使得所有点到选择与其更近的一个点的距离的最大值最小。 思路:如果是选择一个点的话,那么点就是直径的中点。现在考虑两个点的情况,先求树的直径,再把直径最中间的边去掉,再求剩下的两个子树中直径的中点。 代码如下: #include <stdio.h>#include <string.h>#include <algorithm>#include <map>#

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

day-51 合并零之间的节点

思路 直接遍历链表即可,遇到val=0跳过,val非零则加在一起,最后返回即可 解题过程 返回链表可以有头结点,方便插入,返回head.next Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}*

AI行业应用(不定期更新)

ChatPDF 可以让你上传一个 PDF 文件,然后针对这个 PDF 进行小结和提问。你可以把各种各样你要研究的分析报告交给它,快速获取到想要知道的信息。https://www.chatpdf.com/

【区块链 + 人才服务】区块链集成开发平台 | FISCO BCOS应用案例

随着区块链技术的快速发展,越来越多的企业开始将其应用于实际业务中。然而,区块链技术的专业性使得其集成开发成为一项挑战。针对此,广东中创智慧科技有限公司基于国产开源联盟链 FISCO BCOS 推出了区块链集成开发平台。该平台基于区块链技术,提供一套全面的区块链开发工具和开发环境,支持开发者快速开发和部署区块链应用。此外,该平台还可以提供一套全面的区块链开发教程和文档,帮助开发者快速上手区块链开发。

【C++高阶】C++类型转换全攻略:深入理解并高效应用

📝个人主页🌹:Eternity._ ⏩收录专栏⏪:C++ “ 登神长阶 ” 🤡往期回顾🤡:C++ 智能指针 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 ❀C++的类型转换 📒1. C语言中的类型转换📚2. C++强制类型转换⛰️static_cast🌞reinterpret_cast⭐const_cast🍁dynamic_cast 📜3. C++强制类型转换的原因📝