陀螺仪用卡尔曼滤波C语言

陀螺仪的数据处理一般采用卡尔曼滤波算法，该算法可以提高数据的精度和稳定性。以下是一个陀螺仪用卡尔曼滤波的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义陀螺仪数据结构体
typedef struct {
    double x; // 陀螺仪X轴数据
    double y; // 陀螺仪Y轴数据
    double z; // 陀螺仪Z轴数据
} GyroData;

// 定义卡尔曼滤波参数结构体
typedef struct {
    double Q_angle; // 陀螺仪偏差噪声方差
    double Q_gyro; // 陀螺仪测量噪声方差
    double R_angle; // 加速度计噪声方差
    double dt; // 迭代时间
    double angle; // 估计角度
    double bias; // 估计偏差
    double P[2][2]; // 协方差矩阵
} KalmanParam;

// 卡尔曼滤波函数
GyroData kalmanFilter(KalmanParam* k, GyroData gy)
{
    double angle_err; // 角度误差
    double q_bias_err; // 偏差误差
    double gyro_err; // 陀螺仪误差
    double S; // 卡尔曼增益
    double K[2]; // 卡尔曼增益矩阵
    GyroData angle; // 修正后的角度

    // 估计角度
    k->angle += k->dt * (gy.x - k->bias);

    // 计算协方差矩阵
    k->P[0][0] += k->dt * (k->dt*k->P[1][1] - k->P[0][1] - k->P[1][0] + k->Q_angle);
    k->P[0][1] -= k->dt * k->P[1][1];
    k->P[1][0] -= k->dt * k->P[1][1];
    k->P[1][1] += k->Q_gyro * k->dt;

    // 计算角度误差
    angle_err = gy.y - k->angle;

    // 计算卡尔曼增益
    S = k->P[0][0] + k->R_angle;
    K[0] = k->P[0][0] / S;
    K[1] = k->P[1][0] / S;

    // 更新估计值
    k->angle += K[0] * angle_err;
    k->bias += K[1] * angle_err;

    // 更新协方差矩阵
    k->P[0][0] -= K[0] * k->P[0][0];
    k->P[0][1] -= K[0] * k->P[0][1];
    k->P[1][0] -= K[1] * k->P[0][0];
    k->P[1][1] -= K[1] * k->P[0][1];

    // 计算修正后的角度
    angle.x = k->angle;
    angle.y = gy.y - k->bias;
    angle.z = gy.z;

    return angle;
}

int main()
{
    // 初始化参数
    KalmanParam k;
    k.Q_angle = 0.001;
    k.Q_gyro = 0.003;
    k.R_angle = 0.03;
    k.dt = 0.01;
    k.angle = 0;
    k.bias = 0;
    k.P[0][0] = 0;
    k.P[0][1] = 0;
    k.P[1][0] = 0;
    k.P[1][1] = 0;

    // 模拟陀螺仪数据
    GyroData gy;
    gy.x = 0;
    gy.y = 0.1;
    gy.z = 0.2;

    // 进行卡尔曼滤波
    GyroData angle = kalmanFilter(&k, gy);

    // 输出结果
    printf("angle: (%f, %f, %f)", angle.x, angle.y, angle.z);

    return 0;
}

以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体的陀螺仪和卡尔曼滤波参数进行调整。