卡尔曼滤波解算姿态角代码

以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的姿态角解算的代码示例，仅供参考：

import numpy as np

# 系统模型
A = np.array([[1, 0, 0, dt, 0, 0],
              [0, 1, 0, 0, dt, 0],
              [0, 0, 1, 0, 0, dt],
              [0, 0, 0, 1, 0, 0],
              [0, 0, 0, 0, 1, 0],
              [0, 0, 0, 0, 0, 1]])

B = np.array([[0, 0, 0],
              [0, 0, 0],
              [0, 0, 0],
              [dt, 0, 0],
              [0, dt, 0],
              [0, 0, dt]])

H = np.array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
              [0, 1, 0, 0, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 0, 0]])

Q = np.eye(6) * 0.01  # 系统噪声协方差
R = np.eye(3) * 0.1  # 测量噪声协方差

# 初始状态
x = np.zeros((6, 1))
P = np.eye(6) * 0.1

# 卡尔曼滤波过程
for i in range(len(measurements)):
    # 时间更新
    x = np.dot(A, x) + np.dot(B, np.array([gyro[i]]).T)
    P = np.dot(np.dot(A, P), A.T) + Q

    # 测量更新
    K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R))
    z = np.array([measurements[i]]).T
    x = x + np.dot(K, (z - np.dot(H, x)))
    P = np.dot((np.eye(6) - np.dot(K, H)), P)
    
    # 获取姿态角
    roll = np.arctan2(x[2], x[5])
    pitch = np.arctan2(-x[1], np.sqrt(x[0]**2 + x[3]**2))
    yaw = np.arctan2(x[1], x[4])

其中，`measurements`是加速度计获取的三轴加速度值，`gyro`是陀螺仪获取的三轴角速度值，`dt`是采样时间间隔。在卡尔曼滤波过程中，首先根据系统模型进行时间更新，然后根据测量值进行测量更新，并根据卡尔曼滤波的估计结果计算姿态角。需要注意的是，卡尔曼滤波的效果受到系统模型的精度和传感器噪声的影响，需要进行适当的调参和优化。