平衡车mpu6050姿态解算一般用卡尔曼滤波还是互补滤波

平衡车的MPU6050姿态解算一般可以使用卡尔曼滤波或互补滤波算法来实现。

1. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种最优估计算法，通过融合传感器测量值和系统模型的预测值，可以得到更准确的姿态估计结果。卡尔曼滤波算法适用于高精度要求的姿态解算，但实现相对复杂，需要对系统模型和传感器噪声进行准确建模。

2. 互补滤波（Complementary Filter）是一种简单而有效的姿态解算方法。它通过将加速度计和陀螺仪的测量值进行加权融合，使得加速度计在低频段具有较高的权重，陀螺仪在高频段具有较高的权重。这样可以充分利用加速度计的低频信息和陀螺仪的高频信息，实现姿态的稳定估计。互补滤波算法相对简单，实时性好，适用于一般应用场景。

综上所述，选择卡尔曼滤波还是互补滤波取决于具体应用需求和系统复杂度。如果对姿态解算的精度要求较高，且有足够的计算资源和时间，可以选择卡尔曼滤波。如果对姿态解算的实时性要求较高，且系统资源有限，可以选择互补滤波。