惯性测量单元姿态融合的动态分析

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针对惯性测量单元背景噪声和器件漂移等问题,提出了一种基于梯度下降法、互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法。首先,利用加速度计和磁力计的数据通过几何计算得出姿态角。其次,利用梯度下降法,将加速度计和陀螺仪的数据进行基于四元数法的数据融合,得出姿态角。接着,利用互补滤波法将姿态数据再次结合。最后,利用卡尔曼算法对结合后的数据进行滤波处理。通过动态实验表明,经过此融合算法的惯性测量单元与传统算法相比,数据输出更加准确,连续性提高,并拥有很好的平稳特性。
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