对于卡尔曼滤波的详细介绍，基于C语言，ICM20602写一个角度闭环

以下是一个基于C语言和ICM20602的角度闭环控制程序，使用卡尔曼滤波进行状态估计和控制。该程序包括以下步骤：

1. 定义数据结构：定义ICM20602的数据结构，包括角速度、加速度和温度等数据。

typedef struct {
  int16_t ax, ay, az;
  int16_t gx, gy, gz;
  int16_t temp;
} icm20602_data_t;

2. 初始化ICM20602：初始化ICM20602的寄存器和参数，设置采样率和陀螺仪和加速度计的量程等。

void icm20602_init(void) {
  // 初始化I2C总线和GPIO
  // 设置ICM20602的寄存器和参数
  // 设置采样率和量程
}

3. 获取ICM20602数据：从ICM20602读取角速度和加速度等数据，并进行单位转换，得到物理量值。

void icm20602_get_data(icm20602_data_t *data) {
  // 读取ICM20602的寄存器数据
  // 将读取的数据进行单位转换
  // 存储到data结构体中
}

4. 卡尔曼滤波：根据ICM20602的输出数据，使用卡尔曼滤波进行状态估计，得到系统的角度状态。

void kalman_filter(icm20602_data_t *data, float *angle) {
  static float angle_last[3] = {0, 0, 0};
  static float P_last[3][3] = {0};
  static float Q[3][3] = {...};
  static float R[3][3] = {...};
  static float F[3][3] = {...};
  static float H[3][3] = {...};
  static float X[3] = {0, 0, 0};
  static float P[3][3] = {...};
  static float K[3][3] = {...};

  // 计算采样时间和角速度
  float dt = ...; // 采样时间
  float wx = ...; // 角速度x
  float wy = ...; // 角速度y
  float wz = ...; // 角速度z

  // 预测
  F[0][0] = 1; F[0][1] = 0; F[0][2] = -wx*dt;
  F[1][0] = 0; F[1][1] = 1; F[1][2] = wy*dt;
  F[2][0] = 0; F[2][1] = 0; F[2][2] = 1;
  X[0] = angle_last[0] + (wy*angle_last[2] - wz*angle_last[1]) * dt;
  X[1] = angle_last[1] + (wz*angle_last[0] - wx*angle_last[2]) * dt;
  X[2] = angle_last[2] + (wx*angle_last[1] - wy*angle_last[0]) * dt;
  P[0][0] = P_last[0][0] + Q[0][0]*dt*dt + Q[0][1]*dt + Q[0][2];
  P[0][1] = P_last[0][1] + Q[0][1]*dt;
  P[0][2] = P_last[0][2] + Q[0][2];
  P[1][0] = P_last[1][0] + Q[1][0]*dt*dt + Q[1][1]*dt + Q[1][2];
  P[1][1] = P_last[1][1] + Q[1][1]*dt;
  P[1][2] = P_last[1][2] + Q[1][2];
  P[2][0] = P_last[2][0] + Q[2][0]*dt*dt + Q[2][1]*dt + Q[2][2];
  P[2][1] = P_last[2][1] + Q[2][1]*dt;
  P[2][2] = P_last[2][2] + Q[2][2];

  // 修正
  H[0][0] = ...; // 观测矩阵
  H[0][1] = ...;
  H[0][2] = ...;
  H[1][0] = ...;
  H[1][1] = ...;
  H[1][2] = ...;
  H[2][0] = ...;
  H[2][1] = ...;
  H[2][2] = ...;
  float ax = ...; // 加速度x
  float ay = ...; // 加速度y
  float az = ...; // 加速度z
  float Z[3] = {atan2(ay, az), atan2(-ax, sqrt(ay*ay + az*az)), 0}; // 观测向量
  K[0][0] = P[0][0]/(P[0][0]+R[0][0]); K[0][1] = P[0][1]/(P[0][1]+R[0][1]); K[0][2] = P[0][2]/(P[0][2]+R[0][2]);
  K[1][0] = P[1][0]/(P[1][0]+R[1][0]); K[1][1] = P[1][1]/(P[1][1]+R[1][1]); K[1][2] = P[1][2]/(P[1][2]+R[1][2]);
  K[2][0] = P[2][0]/(P[2][0]+R[2][0]); K[2][1] = P[2][1]/(P[2][1]+R[2][1]); K[2][2] = P[2][2]/(P[2][2]+R[2][2]);
  angle[0] = X[0] + K[0][0]*(Z[0]-H[0][0]*X[0]-H[0][1]*X[1]-H[0][2]*X[2])
                   + K[0][1]*(Z[1]-H[1][0]*X[0]-H[1][1]*X[1]-H[1][2]*X[2])
                   + K[0][2]*(Z[2]-H[2][0]*X[0]-H[2][1]*X[1]-H[2][2]*X[2]);
  angle[1] = X[1] + K[1][0]*(Z[0]-H[0][0]*X[0]-H[0][1]*X[1]-H[0][2]*X[2])
                   + K[1][1]*(Z[1]-H[1][0]*X[0]-H[1][1]*X[1]-H[1][2]*X[2])
                   + K[1][2]*(Z[2]-H[2][0]*X[0]-H[2][1]*X[1]-H[2][2]*X[2]);
  angle[2] = X[2] + K[2][0]*(Z[0]-H[0][0]*X[0]-H[0][1]*X[1]-H[0][2]*X[2])
                   + K[2][1]*(Z[1]-H[1][0]*X[0]-H[1][1]*X[1]-H[1][2]*X[2])
                   + K[2][2]*(Z[2]-H[2][0]*X[0]-H[2][1]*X[1]-H[2][2]*X[2]);
  P[0][0] = (1-K[0][0])*P[0][0]; P[0][1] = (0-K[0][1])*P[0][1]; P[0][2] = (0-K[0][2])*P[0][2];
  P[1][0] = (0-K[1][0])*P[1][0]; P[1][1] = (1-K[1][1])*P[1][1]; P[1][2] = (0-K[1][2])*P[1][2];
  P[2][0] = (0-K[2][0])*P[2][0]; P[2][1] = (0-K[2][1])*P[2][1]; P[2][2] = (1-K[2][2])*P[2][2];

  // 更新状态
  angle_last[0] = angle[0];
  angle_last[1] = angle[1];
  angle_last[2] = angle[2];
  memcpy