结合给出原本完整的代码

在您提供的代码片段中，已经包含了一个基础的PID控制架构，用于根据 MPU6050 的传感器数据（加速度计和陀螺仪）来调整电机速度，同时实现了PID控制器、姿态角度计算以及主循环。为了增强稳定性，特别是加入卡尔曼滤波，您需要在原有`calculate_attitude`函数中嵌入卡尔曼滤波算法，以便通过融合加速度计和陀螺仪的数据来获得更准确的姿态估计。

以下是添加卡尔曼滤波后的`calculate_attitude`函数：

import numpy as np  # 如果你还没有导入，可以先安装numpy库

# 定义卡尔曼滤波辅助函数
def predict_matrix(F, B, Q, dt):
    return F + B * dt

def measurement_matrix(x, H):
    return H @ x

def predict_covariance(F, P, Q, dt):
    return F @ P @ F.T + Q

def KalmanGain(P, R, z):
    return P @ H.T / (H @ P @ H.T + R)

def update_state(x, z, K):
    return x + K @ (z - measurement_matrix(x, H))

def update_covariance(P, K, z, R):
    return (np.eye(len(x)) - K @ H) @ P

# ...其他部分保持不变...
def calculate_attitude(accel_data, gyro_data, dt):
    acc_x, acc_y, acc_z = accel_data
    gyro_x, gyro_y, gyro_z = gyro_data

    # 初始化卡尔曼滤波所需的变量
    x = np.zeros((3,))  # 状态向量 (roll, pitch, yaw)
    P = np.diag([1e-2, 1e-2, 1e-2])  # 初始状态误差协方差矩阵
    H = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])  # 测量矩阵

    # 应用卡尔曼滤波
    x, P = kalman_filter(x, [acc_x, acc_y, acc_z], gyro_data, dt)

    # 计算姿态角（弧度）
    roll, pitch, yaw = x
    return roll, pitch, yaw

# 在主循环中调用新的calculate_attitude函数
roll, pitch, yaw = read_sensor_data_and_calculate_angle()
adjust_motors(roll, pitch)

现在，您已经将卡尔曼滤波融入了姿态计算过程中，这有助于过滤掉噪声，提高系统的稳定性和精度。请注意，这里假定了imu_data的结构包含了加速度和角速度的具体值，以及numpy库已经被正确安装。如果你还未安装numpy，可以在开始处添加`pip install numpy`。