GPS加陀螺仪互补滤波算法代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用GPS和陀螺仪数据进行互补滤波的算法：

# 导入必要的库
import math

# 定义滤波器参数
gps_weight = 0.98  # GPS权重
gyro_weight = 0.02  # 陀螺仪权重

# 初始化姿态变量
pitch = 0.0
roll = 0.0
yaw = 0.0

# 模拟实时数据更新
def update_gps_data():
    # 假设从GPS接收到的数据为纬度和经度
    latitude = get_latitude()
    longitude = get_longitude()
    return latitude, longitude

def update_gyro_data():
    # 假设从陀螺仪获取到的数据为角速度
    gyro_x = get_gyro_x()
    gyro_y = get_gyro_y()
    gyro_z = get_gyro_z()
    return gyro_x, gyro_y, gyro_z

# 主循环
while True:
    # 更新GPS数据和陀螺仪数据
    gps_latitude, gps_longitude = update_gps_data()
    gyro_x, gyro_y, gyro_z = update_gyro_data()

    # 计算GPS姿态
    gps_pitch = math.atan2(gps_latitude, gps_longitude) * 180 / math.pi
    gps_roll = math.atan2(gps_longitude, gps_latitude) * 180 / math.pi

    # 进行互补滤波
    pitch = (gps_weight * gps_pitch) + (gyro_weight * pitch)
    roll = (gps_weight * gps_roll) + (gyro_weight * roll)
    yaw += gyro_z

    # 输出滤波后的姿态
    print("Pitch: ", pitch)
    print("Roll: ", roll)
    print("Yaw: ", yaw)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更多的处理步骤和参数调整。此外，实际应用中需要根据具体的硬件和传感器接口编写数据读取函数，并根据具体场景进行参数调整和滤波算法的改进。