imu姿态解算matlab

由于IMU的姿态解算涉及到许多数学知识和算法，因此需要一定的数学和编程基础才能进行。以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的IMU姿态解算MATLAB代码示例：

% IMU姿态解算MATLAB代码示例

% 初始化状态向量，包括姿态、角速度和角度偏差
x = [0 0 0 0 0 0 0 0 0]';

% 初始化状态协方差矩阵
P = eye(9);

% 初始化IMU测量误差协方差矩阵
R = diag([0.1 0.1 0.1 0.01 0.01 0.01]);

% 初始化IMU测量噪声
Q = diag([0.001 0.001 0.001 0.0001 0.0001 0.0001]);

% 初始化时间步长
dt = 0.01;

% 加载IMU数据
load imu_data.mat;

% 计算IMU数据长度
n = length(imu_data);

% 初始化姿态角度
pitch = zeros(n,1);
roll = zeros(n,1);
yaw = zeros(n,1);

% 开始姿态解算
for i=2:n
    % 计算角度变化
    wx = imu_data(i,1);
    wy = imu_data(i,2);
    wz = imu_data(i,3);
    ax = imu_data(i,4);
    ay = imu_data(i,5);
    az = imu_data(i,6);
    [pitch(i),roll(i),yaw(i)] = imu_filter(wx, wy, wz, ax, ay, az, dt, x);
end

% 绘制姿态角度图像
plot(pitch);
hold on;
plot(roll);
plot(yaw);
legend('pitch','roll','yaw');
xlabel('Sample');
ylabel('Angle (deg)');

% 定义姿态解算函数
function [pitch,roll,yaw] = imu_filter(wx, wy, wz, ax, ay, az, dt, x)
    % 计算旋转矩阵和旋转角度
    R = rotx(x(1))*roty(x(2))*rotz(x(3));
    [yaw,pitch,roll] = dcm2angle(R);
    pitch = pitch*180/pi;
    roll = roll*180/pi;
    yaw = yaw*180/pi;
    
    % 构建状态转移矩阵
    A = [eye(3) -R*dt zeros(3,3); zeros(3,3) eye(3) -dt*eye(3); zeros(3,3) zeros(3,3) eye(3)];
    
    % 构建控制矩阵
    B = [zeros(3,3);eye(3);zeros(3,3)];
    
    % 计算预测状态和协方差矩阵
    x = A*x + B*[wx;wy;wz;ax;ay;az];
    P = A*P*A' + Q;
    
    % 构建测量矩阵
    H = [zeros(3,6) eye(3)];
    
    % 计算卡尔曼增益
    K = P*H'/(H*P*H' + R);
    
    % 计算测量残差
    z = [ax;ay;az];
    z_hat = H*x;
    y = z - z_hat;
    
    % 更新状态和协方差矩阵
    x = x + K*y;
    P = (eye(9) - K*H)*P;
    
    % 返回姿态角度
    pitch = x(1);
    roll = x(2);
    yaw = x(3);
end

% 定义旋转矩阵函数
function R = rotx(theta)
    c = cosd(theta);
    s = sind(theta);
    R = [1 0 0; 0 c -s; 0 s c];
end

function R = roty(theta)
    c = cosd(theta);
    s = sind(theta);
    R = [c 0 s; 0 1 0; -s 0 c];
end

function R = rotz(theta)
    c = cosd(theta);
    s = sind(theta);
    R = [c -s 0; s c 0; 0 0 1];
end

该代码使用了卡尔曼滤波算法进行IMU姿态解算，包括状态预测、测量更新和状态更新等步骤。通过加载IMU数据，计算角度变化并传入姿态解算函数进行处理，最终得到姿态角度数据并绘制出图像。