yaw的卡尔曼滤波C语言实现

以下是一个简单的使用卡尔曼滤波器进行yaw角姿态解算的C语言实现示例：

#include <stdio.h>

// 定义卡尔曼滤波器参数
typedef struct {
    float Q;  // 过程噪声协方差
    float R;  // 测量噪声协方差
    float P;  // 估计误差协方差
    float K;  // 卡尔曼增益
    float angle;  // 姿态角估计值
    float bias;  // 陀螺仪漂移估计值
    float rate;  // 陀螺仪测量值
} KalmanFilter;

// 初始化卡尔曼滤波器参数
void initKalmanFilter(KalmanFilter* kf, float Q, float R, float P, float angle, float bias) {
    kf->Q = Q;
    kf->R = R;
    kf->P = P;
    kf->angle = angle;
    kf->bias = bias;
}

// 卡尔曼滤波器更新步骤
void updateKalmanFilter(KalmanFilter* kf, float newAngle, float newRate, float dt) {
    // 更新先验估计
    kf->rate = newRate - kf->bias;
    kf->angle += dt * kf->rate;

    // 更新先验估计误差协方差
    kf->P += dt * (dt * kf->Q - kf->P);

    // 更新卡尔曼增益
    kf->K = kf->P / (kf->P + kf->R);

    // 更新后验估计
    kf->angle += kf->K * (newAngle - kf->angle);

    // 更新后验估计误差协方差
    kf->P *= (1.0 - kf->K);
}

int main() {
    // 初始化陀螺仪和卡尔曼滤波器参数
    float gyroscopeMeasurement = 0.1;  // 陀螺仪测量值
    float dt = 0.1;  // 采样时间间隔
    float Q = 0.01;  // 过程噪声协方差
    float R = 0.1;  // 测量噪声协方差
    float P = 0.1;  // 估计误差协方差
    float angle = 0.0;  // 初始姿态角
    float bias = 0.0;  // 初始陀螺仪漂移

    KalmanFilter kf;
    initKalmanFilter(&kf, Q, R, P, angle, bias);

    // 迭代更新卡尔曼滤波器
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        float newAngle = gyroscopeMeasurement * dt;  // 更新姿态角
        updateKalmanFilter(&kf, newAngle, gyroscopeMeasurement, dt);
        printf("Yaw: %.2f\n", kf.angle);
    }

    return 0;
}

这是一个简化的示例，实际使用时需要根据具体情况调整参数和采样频率，并结合其他传感器的测量值进行综合姿态解算。此外，还需要进行陀螺仪漂移的校准和误差补偿，以提高姿态估计的准确性。