void TrackHandler::add_gyro_reading(Eigen::Vector3f &gyro_reading) { gyro_accum_ += gyro_reading; n_gyro_readings_++; }

这段代码是一个类 TrackHandler 的成员函数，用于将陀螺仪的测量值加入到累计的陀螺仪测量值中，并记录已经加入的陀螺仪测量值的数量。具体来说，它将给定的三维向量 gyro_reading 加到成员变量 gyro_accum_ 中，同时将 n_gyro_readings_ 计数器加一。这通常用于惯性导航系统中的姿态估计，可以通过对一段时间内的陀螺仪测量值求和来估计当前的姿态。

相关问题

for (auto &reading: imu_since_prev_img) { msckf_.propagate(reading); Vector3<float> gyro_measurement = R_imu_cam_ * (reading.omega - init_imu_state_.b_g); track_handler_->add_gyro_reading(gyro_measurement); }

imu_since_prev_img是一个存储IMU读数的向量或数组。这个for循环遍历了imu_since_prev_img中的每个IMU读数，并且对每个读数执行了两个操作：

1. 通过msckf_.propagate()函数将当前IMU读数传递给MSCKF（Multi-State Constraint Kalman Filter）滤波器进行状态预测和协方差更新。

2. 基于当前相机到IMU的旋转矩阵R_imu_cam_和IMU读数中的角速度信息来计算出陀螺仪的测量值，并将其存储到运动估计的处理器（track_handler_）中。

其中，msckf_是指MSCKF滤波器对象，它用于对IMU和视觉读数进行多状态约束卡尔曼滤波。而track_handler_是一个处理器对象，它用于接受陀螺仪测量值，并将其用于运动估计和状态更新。

float Gyro_z=0; float fil_Acc_x,fil_Acc_y,fil_Gyro_z; float Angle_z=0; float Angle_z,Angle_Z=90; float coe_Gyro_z=0.2; float IMU660ra_FIFO[11]; int moto_flag=0; int gyro_i=0; int start_flag; #define dt 0.005 /************************************************************************** 函数功能：递推平均滤波算法 处理角速度 入口参数：无 返回 值：无 **************************************************************************/ void IMU660ra_newValues() { float sum=0; static float gyro[100],sum_gyro; static int gyro_flag=0,Gyro_flag=0; imu660ra_get_gyro(); if(gyro_flag==0) { gyro[gyro_i]= imu660ra_gyro_z; fil_Gyro_z=0.0; gyro_i++; if(gyro_i==99) { moto_flag=1; for(gyro_i=0;gyro_i<100;gyro_i++) { sum_gyro+=gyro[gyro_i]; } gyro_flag=1; start_flag=1; } } if(gyro_flag==1) { Gyro_z = (float)(imu660ra_gyro_z-sum_gyro/100)/16.3835; if(abs((int)Gyro_z)<3)//角速度小于3时 默认为小车静止 { Gyro_z=0; } IMU660ra_FIFO[Gyro_flag]=Gyro_z; for(Gyro_flag=0;Gyro_flag<10;Gyro_flag++) { sum+=IMU660ra_FIFO[Gyro_flag];//求当前数组的合，再取平均值 } fil_Gyro_z=sum/10; } } /************************************************************************** 函数功能：对角速度积分 得到角度 入口参数：无 返回 值：无 **************************************************************************/ void Get_angle() { IMU660ra_newValues(); Angle_Z-=fil_Gyro_z*dt; if(Angle_Z>=360) Angle_Z=Angle_Z-360; if(Angle_Z<=-360) Angle_Z=Angle_Z+360; }

这段代码是一个姿态传感器（IMU）的数据处理部分。首先定义了一些变量和常量，包括陀螺仪数据、滤波后的角速度、角度等。然后定义了一个函数`IMU660ra_newValues()`用于处理陀螺仪数据并进行滤波，最终得到滤波后的角速度。接下来定义了另一个函数`Get_angle()`用于对滤波后的角速度进行积分，得到角度。

具体过程为：首先调用`imu660ra_get_gyro()`函数获取陀螺仪数据，并将其存储在数组`gyro[]`中。当获取到足够多的数据（100个）后，计算陀螺仪数据的平均值，并将其减去当前陀螺仪数据，得到修正后的角速度`Gyro_z`。然后将修正后的角速度存储在一个大小为10的FIFO（First In First Out）数组`IMU660ra_FIFO[]`中，并计算FIFO数组的平均值，得到滤波后的角速度`fil_Gyro_z`。最后，在`Get_angle()`函数中将滤波后的角速度乘以时间间隔`dt`并累加到角度变量`Angle_Z`中，得到最终的角度。

需要注意的是，这段代码中存在一些未定义的变量和函数，比如`imu660ra_get_gyro()`，这些部分可能是在其他地方进行定义和实现的。