陀螺仪复杂滤波解算yaw

当使用陀螺仪进行复杂滤波解yaw时，常见的是使用卡尔曼滤波器或扩卡尔曼滤波器（Extended Kal Filter，EKF）。这些滤波器够结合陀螺仪的测量值与其他传感器（如加速度计、磁力计）的测量值，以提高姿态估计的准确性并抑制陀螺仪漂移。

下面复杂滤波解算yaw的一般步骤：

1. 获取陀螺仪测量值（gx, gy, gz）以及其他传感器的测量值（如加速度计和磁力计）。

2. 使用陀螺仪测量值更新当前的姿态角（yaw）：
yaw += gz * dt

其中，dt是采样时间间隔。

3. 建立卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器的状态向量和观测向量。状态向量包含姿态角和陀螺仪漂移等变量，观测向量包含传感器的测量值。

4. 根据系统模型和观测模型，使用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器进行预测和更新步骤。预测步骤使用陀螺仪的测量值来更新状态向量的预测值，更新步骤使用其他传感器的测量值来校正预测值。

5. 提取滤波器输出中的姿态角（yaw）作为最终的姿态估计值。

卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器是比较复杂的滤波器算法，需要对系统模型、观测模型和滤波器参数进行适当的调整和优化。此外，对于扩展卡尔曼滤波器，还需要考虑状态向量和观测向量的非线性映射关系，以及雅可比矩阵的计算等。

因此，在实际应用中，可能需要参考相关文献或借助专业的滤波库来实现复杂滤波解算yaw。