基于姿态传感器MPU6050的卡尔曼滤波应用

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现在风靡一时的六轴姿态传感器MPU6050,单独使用三轴加速度计或者三轴陀螺仪都很难得到十分准确的姿态数据,且传感器容易受到电场、磁场等因素的干扰,使数据不稳定.本文研究利用MPU6050获取相应位置的角加速度和加速度,通过几何运算分别将陀螺仪和加速度计所获得的数据转换成相应的两个角度,介绍了卡尔曼滤波(Kalman filtering)算法对多惯性数据进行融合的实际运用[1],在单片机平台上利用卡尔曼滤波算法整合由陀螺仪和加速度计获得的数据,过滤掉相关外在噪声,获得姿态数据的最优估计.
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