三轴加速度计和陀螺仪卡尔曼滤波器计算姿态角python代码

三轴加速度计和陀螺仪结合使用可以提供设备运动的精确角度信息，而卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的算法，常用于噪声影响较大的传感器数据处理。下面是一个简单的Python示例，使用PyKalman库来实现基于三轴加速度计和陀螺仪的卡尔曼滤波计算姿态角：

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter

# 初始化卡尔曼滤波器
class IMU_KF(KalmanFilter):
    def __init__(self, dt):
        # ... 这里会包含一些卡尔曼滤波器的初始化参数，如测量矩阵、过程噪声矩阵等
        self.dt = dt
        super().__init__(...)

    # 定义状态变量和测量函数
    def state_transition(self, x):
        return self.A * x + self.B * self.u

    def observation_function(self, x):
        return self.H * x

    # 省略其他部分的定义，如初始化矩阵A, B, H, Q, R等

# 使用实例
imu_filter = IMU_KF(dt=0.01)  # 假设dt为时间间隔，单位秒
gyro_angle_rate = np.array([0.1, 0.2, 0.3])  # 陀螺仪角速度 (rad/s)
acceleration = np.array([1.0, 2.0, 3.0])   # 加速度 (m/s^2)

# 将加速度和角速度转换成状态向量
state = np.r_[imu_filter.x[3:], gyro_angle_rate]

# 更新滤波器
imu_filter.predict()
imu_filter.update(state)

# 计算姿态角（这里通常需要对滤波后的角速度积分得到）
orientation_angles = np.cumsum(imu_filter.x[:3] * imu_filter.dt)

# 输出当前姿态角
print("当前姿态角:", orientation_angles)

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