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为了实现机器人运动学参数标定,提出一种用惯性测量单元(IMU)实时获取其末端姿态信息的方法。然而,IMU在进行机器人动态姿态测量时,存在加速度计信号中有害加速度(除重力加速度之外的其他加速度)叠加,噪声统计特性参数不易获取,陀螺仪信号随时间发生漂移等影响测量精度的问题。针对这些问题,设计了一种自适应拓展卡尔曼滤波(EKF)姿态测量改进算法。基于EKF模型,首先构建第一级量测噪声方差阵,设定权重因子,降低有害加速度对测量结果的影响;其次在Sage-Husa自适应滤波算法中引入了渐消记忆因子的思想,实时