卡尔曼互补滤波算法原理

卡尔曼互补滤波算法是一种用于获得物理量（例如角度、速度等）的方法，通常用于惯性测量单元（IMU）数据的融合。其原理基于两个传感器测量相同物理量，但具有不同的动态特性和噪声特性，通过将两个传感器的输出按一定权重进行组合，以获得更准确和可靠的结果。

具体来说，卡尔曼互补滤波算法使用一个低通滤波器和一个高通滤波器来融合两个传感器的输出。低通滤波器的作用是去除高频噪声，得到一个平滑的输出；高通滤波器的作用是去除低频漂移，得到一个快速响应的输出。通过将两个滤波器的输出按照一定权重进行线性组合，即可得到更准确和可靠的物理量。