stm32卡尔曼滤波超声波测距

卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，可以用于对测量数据进行滤波和预测。在超声波测距中，卡尔曼滤波可以用于对测量数据进行滤波，提高测量精度。

下面是使用STM32F103VET6开发板和HC-SR04超声波模块实现卡尔曼滤波超声波测距的步骤：

1. 确定超声波模块的工作原理和测距公式，根据公式计算出距离值。

2. 采集超声波模块的输出信号，使用定时器捕获模式对信号进行捕获，得到高电平时间。

3. 将高电平时间转换为距离值，使用卡尔曼滤波算法对距离值进行滤波，得到滤波后的距离值。

4. 将滤波后的距离值通过蜂鸣器进行提示，距离越近蜂鸣器频率越高。

下面是使用卡尔曼滤波算法对距离值进行滤波的代码示例：

#include "kalman.h"

float Q_angle = 0.001; // 过程噪声协方差
float Q_bias = 0.003; // 过程噪声协方差
float R_measure = 0.03; // 测量噪声协方差

float angle = 0; // 角度
float bias = 0; // 角速度偏差
float P[2][2] = {{1, 0}, {0, 1}}; // 误差协方差矩阵

float kalman_filter(float angle_m, float gyro_m, float dt)
{
    float y, S;
    float K[2];

    angle += (gyro_m - bias) * dt;
    P[0][0] += dt * (dt * P[1][1] - P[0][1] - P[1][0] + Q_angle);
    P[0][1] -= dt * P[1][1];
    P[1][0] -= dt * P[1][1];
    P[1][1] += Q_bias * dt;

    y = angle_m - angle;
    S = P[0][0] + R_measure;
    K[0] = P[0][0] / S;
    K[1] = P[1][0] / S;

    angle += K[0] * y;    bias += K[1] * y;
    P[0][0] -= K[0] * P[0][0];
    P[0][1] -= K[0] * P[0][1];
    P[1][0] -= K[1] * P[0][0];
    P[1][1] -= K[1] * P[0][1];

    return angle;
}