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

时间: 2023-07-13 13:35:56 浏览: 125
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。 ```c 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。 ```c 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。 ```c 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。 ```c 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
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