imu660ra姿态角解算(micropython版) 代码展示 包含完整的误差补偿和卡尔曼滤波等高级处理技术

IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）如IMU660RA主要用于测量设备的姿态角，包括陀螺仪、加速度计和磁力计的数据融合。在MicroPython中处理这种数据通常涉及传感器读取、数据校准、误差补偿以及使用卡尔曼滤波算法来提高精度。

以下是一个简化示例，展示了如何在Micropython中使用IMU660RA数据并进行基本的误差补偿和简单卡尔曼滤波：

import time
from micropython_imu import I2CMPU6600

imu = I2CMPU6600(i2c=I2C(1, freq=400000)) # 初始化IMU实例

# 定义卡尔曼滤波相关变量
Q = [[0.01, 0], [0, 0.01]]  # 系统噪声协方差矩阵
R = [[0.01, 0], [0, 0.01]]  # 测量噪声协方差矩阵
F = [[1, dt, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]  # 状态转移矩阵
H = [[1, 0, 0], [0, 1, 0]]  # 测量矩阵

def kalman_filter(xhat, P, z):
    K = P @ H.T / (H @ P @ H.T + R)
    xhat_new = xhat + K * (z - H @ xhat)
    P_new = (np.eye(3) - K @ H) @ P
    return xhat_new, P_new

while True:
    # 获取原始姿态数据
    acc_data = imu.acceleration
    gyro_data = imu.gyro
    mag_data = imu.magnetic_field
    
    # 对数据进行预处理和校准（这里省略）
    
    # 使用卡尔曼滤波更新估计值
    xhat, P = kalman_filter(xhat, P, (acc_data, gyro_data, mag_data))
    roll, pitch, yaw = xhat[0], xhat[1], xhat[2]
    
    # 输出结果
    print(f"Roll: {roll}, Pitch: {pitch}, Yaw: {yaw}")
    
    # 温馨提示：实际应用中可能需要对数据做更复杂的处理，并定期更新滤波参数
    time.sleep(0.1)