imu姿态解算matlab

时间: 2023-09-12 13:09:56 浏览: 147
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: ```matlab % 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。

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