IMU估计姿态角MATLAB程序

以下是一个简单的IMU估计姿态角的MATLAB程序，其中使用了加速度计和陀螺仪的数据：

% 加载数据
load imu_data.mat

% 参数设置
dt = 0.01;              % 采样时间间隔
alpha = 0.98;           % 加速度计权重
beta = 1 - alpha;       % 陀螺仪权重

% 初始化
q = [1; 0; 0; 0];       % 四元数
theta = [0; 0; 0];      % 欧拉角

% 循环计算
for i = 2:length(acc)
    % 加速度计数据归一化
    acc_norm = norm(acc(:, i));
    acc_unit = acc(:, i) / acc_norm;
    
    % 陀螺仪数据
    gyro_data = gyro(:, i);
    
    % 四元数微分方程
    omega = [0, -gyro_data(1), -gyro_data(2), -gyro_data(3); 
             gyro_data(1), 0, gyro_data(3), -gyro_data(2);
             gyro_data(2), -gyro_data(3), 0, gyro_data(1);
             gyro_data(3), gyro_data(2), -gyro_data(1), 0];
    q_dot = 0.5 * omega * q;
    
    % 加速度计姿态估计
    acc_quat = [sqrt(0.5), -acc_unit(1) * sqrt(0.5), -acc_unit(2) * sqrt(0.5), -acc_unit(3) * sqrt(0.5)];
    q_acc = quatmultiply(q, acc_quat);
    q_acc = q_acc / norm(q_acc);
    
    % 四元数融合
    q = alpha * q_acc + beta * q_dot * dt;
    q = q / norm(q);
    
    % 四元数转欧拉角
    theta = quat2eul(q', 'XYZ');
    
    % 保存结果
    roll(i) = theta(1);
    pitch(i) = theta(2);
    yaw(i) = theta(3);
end

% 绘图
t = linspace(0, length(acc)*dt, length(acc));
figure;
subplot(311); plot(t, roll/pi*180); ylabel('Roll (deg)'); grid on;
subplot(312); plot(t, pitch/pi*180); ylabel('Pitch (deg)'); grid on;
subplot(313); plot(t, yaw/pi*180); ylabel('Yaw (deg)'); xlabel('Time (s)'); grid on;

需要提供IMU数据文件imu_data.mat，其中包括了加速度计和陀螺仪的数据。程序主要分为以下步骤：

1. 加载IMU数据
2. 设置参数，包括采样时间间隔、加速度计和陀螺仪的权重等
3. 初始化四元数和欧拉角
4. 循环计算，包括加速度计姿态估计、四元数微分方程、四元数融合和四元数转欧拉角
5. 绘制结果，包括Roll、Pitch和Yaw随时间的变化

需要注意的是，IMU估计姿态角的精度和稳定性受到多种因素的影响，包括传感器的精度、噪声、偏移量等，以及环境的影响，如温度、震动等。因此，在实际应用中需要进行更加细致的调试和优化。