MPU6050 卡尔曼滤波

要在 MPU6050 上应用卡尔曼滤波，你需要采集 MPU6050 的原始传感器数据（例如加速度和陀螺仪）作为输入，并使用卡尔曼滤波算法对这些数据进行滤波，以获得更准确和稳定的估计值。

下面是一个使用卡尔曼滤波算法对 MPU6050 数据进行滤波的示例代码：

#include <stdio.h>

// 卡尔曼滤波参数
typedef struct {
    float Q;  // 过程噪声协方差
    float R;  // 测量噪声协方差
    float x;  // 状态估计值
    float P;  // 估计误差协方差
    float K;  // 卡尔曼增益
} KalmanFilter;

// 初始化卡尔曼滤波器
void kalman_filter_init(KalmanFilter* filter, float Q, float R, float initial_value) {
    filter->Q = Q;
    filter->R = R;
    filter->x = initial_value;
    filter->P = 1.0;
}

// 卡尔曼滤波
float kalman_filter_update(KalmanFilter* filter, float measurement) {
    // 预测步骤
    float x_predict = filter->x;
    float P_predict = filter->P + filter->Q;

    // 更新步骤
    filter->K = P_predict / (P_predict + filter->R);
    filter->x = x_predict + filter->K * (measurement - x_predict);
    filter->P = (1 - filter->K) * P_predict;

    return filter->x;
}

int main() {
    float acceleration = 0.5;  // MPU6050 加速度测量值
    float gyro = 0.2;  // MPU6050 陀螺仪测量值

    // 初始化加速度和陀螺仪的卡尔曼滤波器
    KalmanFilter acc_filter;
    kalman_filter_init(&acc_filter, 0.01, 0.1, acceleration);
    KalmanFilter gyro_filter;
    kalman_filter_init(&gyro_filter, 0.01, 0.1, gyro);

    // 使用卡尔曼滤波进行数据更新
    float filtered_acceleration = kalman_filter_update(&acc_filter, acceleration);
    float filtered_gyro = kalman_filter_update(&gyro_filter, gyro);

    printf("Filtered Acceleration: %.2f\n", filtered_acceleration);
    printf("Filtered Gyro: %.2f\n", filtered_gyro);

    return 0;
}

在这个示例代码中，我们定义了一个 `KalmanFilter` 结构体来保存卡尔曼滤波器的参数和状态。使用 `kalman_filter_init` 函数初始化滤波器，并使用 `kalman_filter_update` 函数对加速度和陀螺仪数据进行滤波。

在主函数中，我们给定了 MPU6050 的加速度和陀螺仪测量值，并使用卡尔曼滤波器对其进行滤波得到估计值。最后，我们打印出滤波后的加速度和陀螺仪值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据实际情况调整卡尔曼滤波器的参数，以获得更好的滤波效果。