互补滤波姿态角的matlab实验代码

互补滤波是一种常见的姿态角估计方法，通过将加速度计和陀螺仪两种传感器的测量值进行融合，可以得到更为稳定和准确的姿态角估计值。以下是互补滤波姿态角的Matlab实验代码。

首先，需要定义加速度计和陀螺仪的采样频率以及滤波系数alpha。在本实验中，采样频率为100Hz，滤波系数alpha取0.8。

fs = 100; % 采样频率
alpha = 0.8; % 滤波系数

接着，需要定义初始姿态角和姿态角速度（初始值为0），以及加速度计和陀螺仪的测量值的变量。

roll = 0; % 初始滚转角
pitch = 0; % 初始俯仰角
yaw = 0; % 初始偏航角
roll_rate = 0; % 初始滚转角速度
pitch_rate = 0; % 初始俯仰角速度
yaw_rate = 0; % 初始偏航角速度
acc_x = 0; % 加速度计x轴测量值
acc_y = 0; % 加速度计y轴测量值
acc_z = 0; % 加速度计z轴测量值
gyro_x = 0; % 陀螺仪x轴测量值
gyro_y = 0; % 陀螺仪y轴测量值
gyro_z = 0; % 陀螺仪z轴测量值

定义一个循环，用于模拟传感器的实时测量。在循环中，首先获取加速度计和陀螺仪的测量值，并对测量值进行预处理以消除测量误差。然后，利用互补滤波算法融合加速度计和陀螺仪的测量值，得到姿态角的估计值。最后，将姿态角估计值输出，用于后续的姿态控制。

for i = 1:1000 % 模拟1000次测量
% 获取加速度计和陀螺仪测量值
acc_x_raw = acc_x_func(); % 加速度计x轴原始测量值
acc_y_raw = acc_y_func(); % 加速度计y轴原始测量值
acc_z_raw = acc_z_func(); % 加速度计z轴原始测量值
gyro_x_raw = gyro_x_func(); % 陀螺仪x轴原始测量值
gyro_y_raw = gyro_y_func(); % 陀螺仪y轴原始测量值
gyro_z_raw = gyro_z_func(); % 陀螺仪z轴原始测量值

% 预处理加速度计和陀螺仪测量值
acc_x = (acc_x_raw - bias_acc_x) * scale_acc_x; % 加速度计x轴测量值
acc_y = (acc_y_raw - bias_acc_y) * scale_acc_y; % 加速度计y轴测量值
acc_z = (acc_z_raw - bias_acc_z) * scale_acc_z; % 加速度计z轴测量值
gyro_x = (gyro_x_raw - bias_gyro_x) * scale_gyro_x - drift_gyro_x; % 陀螺仪x轴测量值
gyro_y = (gyro_y_raw - bias_gyro_y) * scale_gyro_y - drift_gyro_y; % 陀螺仪y轴测量值
gyro_z = (gyro_z_raw - bias_gyro_z) * scale_gyro_z - drift_gyro_z; % 陀螺仪z轴测量值

% 计算姿态角速度
roll_rate = gyro_x; % 滚转角速度
pitch_rate = gyro_y; % 俯仰角速度
yaw_rate = gyro_z; % 偏航角速度

% 计算姿态角
roll_acc = atan2(acc_y, acc_z); % 加速度计测量得到的滚转角
pitch_acc = atan2(-acc_x, sqrt(acc_y^2 + acc_z^2)); % 加速度计测量得到的俯仰角
roll = alpha * (roll + roll_rate / fs) + (1-alpha) * roll_acc; % 互补滤波得到的滚转角
pitch = alpha * (pitch + pitch_rate / fs) + (1-alpha) * pitch_acc; % 互补滤波得到的俯仰角
yaw = alpha * (yaw + yaw_rate / fs) + (1-alpha) * yaw_acc; % 互补滤波得到的偏航角

% 输出姿态角
disp(['roll:',num2str(roll),' pitch:',num2str(pitch),' yaw:',num2str(yaw)]);
end

以上方案仅是一个伪码描述，具体的传感器测量函数、预处理函数和姿态角控制方法需要根据实际应用场景进行具体实现。