利用互补滤波，计算imu的姿态估计，给出matlab代码

互补滤波是一种常见的惯性测量单元（IMU）数据融合技术，它结合了加速度计和陀螺仪的数据来提高姿态估计的精度。这种方法假设加速度计提供位置变化的信息，而陀螺仪提供旋转角速度信息。通过连续更新并修正估计值，可以减小误差积累。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于互补滤波姿态估计。这里使用了一个基本的离散卡尔曼滤波模型：

% 定义常数和初始条件
dt = 0.01; % 时间步长（单位s）
Q_acc = [0.01 0; 0 0.01]; % 加速度计噪声协方差矩阵
R_gyro = 0.05; % 陀螺仪噪声协方差矩阵
B = [1; dt]; % 状态转移矩阵（位置和角度的加速度）
F = eye(3); % 预测矩阵

% 初始化状态变量（位置、角度和角速度）
x_k = [0; 0; 0]; % 初始姿态（位置和角度）
P_k = eye(3) * 10; % 初始协方差矩阵

while true
    % 获取加速度计和陀螺仪的数据（假设已预处理过）
    acc = getAccelerometerData();
    gyro = getGyroscopeData();

    % 更新预测
    x_k_pred = F * x_k + B * acc;
    P_k_pred = F * P_k * F' + Q_acc;

    % 计算kalman gain
    K = P_k_pred * inv(P_k_pred + R_gyro);

    % 更新状态
    x_k = x_k_pred + K * (gyro - getAngularVelocityFromGyro(gyro)); % 使用陀螺仪的真角速度
    P_k = (eye(3) - K * B) * P_k_pred;

    % 可视化或保存姿态结果
    plotPose(x_k);
    pause(dt);
end

% 函数说明：
% getAccelerometerData() 和 getGyroscopeData() 是获取实际传感器数据的函数，你需要替换为实际读取数据的代码。
% getAngularVelocityFromGyro() 是将陀螺仪的原始角速度转换为真角速度（需要校准），同样需替换为实际处理方法。