GPS航向角加陀螺仪偏航角一阶互补滤波融合算法代码

以下是一种基于一阶互补滤波融合算法的代码示例，用于融合GPS航向角和陀螺仪偏航角：

# 初始化变量
gyro_angle = 0.0  # 陀螺仪偏航角
gps_heading = 0.0  # GPS航向角
alpha = 0.98  # 滤波系数

# 一阶互补滤波融合
def complementary_filter(gyro, gps):
    global gyro_angle, gps_heading
    
    # 更新陀螺仪偏航角
    gyro_angle += gyro
    
    # 使用一阶互补滤波融合GPS和陀螺仪数据
    filtered_angle = alpha * (gyro_angle) + (1 - alpha) * gps
    
    # 更新GPS航向角
    gps_heading = filtered_angle
    
    return filtered_angle

# 示例使用
# 在循环中获取陀螺仪和GPS数据，然后进行滤波融合
while True:
    gyro_data = get_gyro_data()  # 获取陀螺仪数据
    gps_data = get_gps_data()  # 获取GPS数据
    
    fused_angle = complementary_filter(gyro_data, gps_data)
    
    # 打印融合后的角度
    print("Fused Angle: ", fused_angle)

这段代码中，`complementary_filter` 函数实现了一阶互补滤波融合算法。它接收陀螺仪偏航角和GPS航向角作为输入，并使用滤波系数 `alpha` 进行融合计算。融合后的角度存储在 `filtered_angle` 变量中，并通过更新 `gyro_angle` 和 `gps_heading` 来更新陀螺仪偏航角和GPS航向角。

在示例中，循环中获取陀螺仪和GPS数据，并传递给 `complementary_filter` 函数进行滤波融合。最后，打印出融合后的角度。

请注意，这只是一种示例代码，具体实现可能会根据实际情况有所变化。