imu 滤波代码c++

IMU (Inertial Measurement Unit) 滤波在C++中通常涉及到惯性传感器数据的融合处理，例如加速度计和陀螺仪的数据，目的是提高位置、姿态和速度估计的精度，减少噪声影响。常用的滤波算法有 Kalman Filter 和 Madgwick's Algorithm 等。

Kalman Filter是一种递归最小二乘法，它通过预测和测量更新模型状态，适合连续的数据流。在C++中使用，可以参考`Eigen`库来方便地处理矩阵运算：

#include <Eigen/Dense>

// 定义状态向量和过程噪声协方差矩阵
Eigen::Vector3d state;
Eigen::Matrix3x3 processNoise;

// 更新函数，假设传感器提供的是测量值
void update(Eigen::Vector3f measurement, float dt) {
    // ... 进行kalman filter计算 ...
}

// 预测函数
void predict() {
    // ... 使用运动学模型进行状态预测 ...
}

Madgwick's Algorithm则是一个较为简单但实用的陀螺仪和加速度计融合算法，它不需要完整的状态空间模型，更适合实时应用。C++实现如下：

#include "madgwick.h"

// 创建MadgwickFilter对象
MadgwickFilter madgwick;

// 获取imu数据后更新滤波器
void updateIMU(float ax, float ay, float az, float gx, float gy, float gz, float dt) {
    madgwick.update(ax, ay, az, gx, gy, gz, dt);
    // 获取滤波后的角速度和线加速度
    float alpha = madgwick.alpha();
    float beta = madgwick.beta();
    // ... 处理alpha和beta ...
}