利用加速度计和陀螺仪采集的数据分别求姿态角，在利用自适应卡尔曼滤波器融合得到最终的姿态角 matlab代码实例

以下是一个简单的实例代码，实现了通过加速度计和陀螺仪采集的数据分别求姿态角，并利用自适应卡尔曼滤波器融合得到最终的姿态角。

%% 加载数据
load('imu_data.mat'); % 加速度计和陀螺仪数据

%% 参数设置
dt = 0.01; % 采样时间
Q = eye(3)*0.01; % 过程噪声协方差矩阵
R_acc = eye(3)*0.1; % 加速度计测量噪声协方差矩阵
R_gyro = eye(3)*0.1; % 陀螺仪测量噪声协方差矩阵
P = eye(3); % 初始状态协方差矩阵
x = [0; 0; 0]; % 初始状态

%% 卡尔曼滤波
for i = 2:length(t)
    % 计算姿态角
    acc = accel(i,:)'./norm(accel(i,:)); % 归一化加速度计数据
    pitch_acc = asin(-acc(1)); % 倾斜角
    roll_acc = atan2(acc(2), acc(3)); % 翻滚角
    
    gyro = gyro(i,:)'; % 陀螺仪数据
    pitch_gyro = pitch_gyro + gyro(2)*dt; % 倾斜角
    roll_gyro = roll_gyro + gyro(1)*dt; % 翻滚角
    
    % 卡尔曼滤波
    A = [1, 0, -dt*cos(pitch_gyro); 0, 1, -dt*cos(roll_gyro); 0, 0, 1]; % 状态转移矩阵
    B = [dt*sin(pitch_gyro), 0; 0, dt*sin(roll_gyro); dt*sin(roll_gyro), -dt*sin(pitch_gyro)]; % 输入矩阵
    u = gyro; % 输入向量
    z = [pitch_acc; roll_acc]; % 测量向量
    
    % 预测
    x = A*x + B*u;
    P = A*P*A' + Q;
    
    % 更新
    K = P/(P + R_acc);
    x = x + K*(z - [x(1); x(2)]);
    P = (eye(3) - K)*P*(eye(3) - K)' + K*R_acc*K';
    
    K = P/(P + R_gyro);
    x = x + K*(z - [x(1); x(2)]);
    P = (eye(3) - K)*P*(eye(3) - K)' + K*R_gyro*K';
    
    % 更新姿态角
    pitch = x(1);
    roll = x(2);
end

需要注意的是，这只是一个简单的实例代码，实际应用中需要根据具体情况对参数进行调整。同时，此代码中并没有实现完整的自适应卡尔曼滤波器，只是利用两个不同的噪声协方差矩阵对加速度计和陀螺仪数据进行滤波。