陀螺仪卡尔曼滤波噪声的.C文件

陀螺仪和卡尔曼滤波是用于姿态估计和导航系统中的关键技术。在C语言中实现这种算法可能涉及复杂的数学运算和传感器数据处理。以下是一个简化的伪代码概述，实际的C代码会更长，包括头文件、数据结构和函数定义：

// 假设头文件gyro KalmanFilter.h 已经包含
#include "KalmanFilter.h"
#include "math.h"

typedef struct {
    // 陀螺仪数据结构
    float gyro_x, gyro_y, gyro_z;
    // Kalman Filter 部分
    KalmanFilter kf_gyro;
    float last_timestamp;
} GyroscopeData;

void update_gyro(KalmanFilter *kf, GyroscopeData *gyro_data, float timestamp) {
    // 读取并校准陀螺仪数据
    gyro_data->gyro_x = read_gyro_x();
    gyro_data->gyro_y = read_gyro_y();
    gyro_data->gyro_z = read_gyro_z();

    // 时间更新
    kf->update(timestamp - gyro_data->last_timestamp);

    // 将陀螺仪数据加到状态向量
    kf->predict();
    kf->measurement(gyro_data->gyro_x, gyro_data->gyro_y, gyro_data->gyro_z);

    // 更新last_timestamp
    gyro_data->last_timestamp = timestamp;
}

// 示例卡尔曼滤波函数
void kalman_filter_noise(KalmanFilter *kf, GyroscopeData *gyro_data) {
    while (true) {
        update_gyro(kf, gyro_data, get_current_timestamp());

        // 进行滤波并获取估计结果
        estimate_pose(&kf->state);
        
        // 处理滤波后的数据
        process_pose_estimate(estimate);

        // 睡眠一段时间以降低计算频率
        sleep(sampling_period);
    }
}