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 17:52:38 浏览: 77
_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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