惯性导航解算时,载体的俯仰角如何抑制发散?俯仰角如何理解?如何精确求解俯仰角 matlab代码

时间: 2024-03-01 21:52:38 浏览: 20
_rate) + input_frame->nb_samples, output_codec_context->sample_rate, input_frame->sample_rate, AV_ROUND_UP); av_assert0(dst_nb_samples == output_frame->nb_samples); resample_audio(input_frame->extended_data, input_frame惯性导航解算中,载体的俯仰角通常使用加速度计和陀螺仪进行测量。->linesize, input_frame->nb_samples, output_frame->extended_data, output_frame->linesize, output_frame->nb_samples俯仰角是指载体绕横轴旋转的角度,也就是载体与水平面之间的夹, resample_context); // Write output frame av_packet_unref(&input_packet); output_frame->pts = av_rescale_q(frame_count * output_codec_context->frame_size, {1, output_codec_context->sample_rate}, output_stream->time_base); 角。 为了抑制俯仰角的发散,可以采用多种方法,例如使用卡尔曼滤波器进行 int ret2 = avcodec_send_frame(output_codec_context, output_frame); if (ret2 < 0) { cerr数据融合,或者利用GPS等外部传感器来校正陀螺仪的漂移。 下面是一个 << "Error while sending frame to output encoder" << endl; return 1; } while (true) { AV简单的Matlab代码,可以用于精确求解俯仰角: ```matlab % 读取加速度Packet output_packet; av_init_packet(&output_packet); output_packet.data = nullptr; output_packet.size = 0; 计和陀螺仪数据 acc = read_acc(); gyro = read_gyro(); % 计算俯仰角 pitch = atan ret2 = avcodec_receive_packet(output_codec_context, &output_packet); if (ret2 < 0) { if (2(acc(1), sqrt(acc(2)^2 + acc(3)^2)); roll = atan2(acc(2), sqrt(acc(ret2 == AVERROR_EOF || ret2 == AVERROR(EAGAIN)) { break; } cerr << "Error while receiving1)^2 + acc(3)^2)); yaw = atan2(gyro(2), gyro(1)); % 对俯仰角进行 packet from output encoder" << endl; return 1; } output_packet.stream_index = output_stream->index; av校正 pitch = pitch - pitch_drift; ``` 其中,`read_acc()`和`read_gyro()`函数用于读_packet_rescale_ts(&output_packet, output_codec_context->time_base, output_stream->time_base); if (av_interleaved取加速度计和陀螺仪的数据,`pitch_drift`是俯仰角的漂移量,需要在后_write_frame(output_format_context, &output_packet) < 0) { cerr << "Error while writing audio frame to output file"续的校正中进行修正。

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