卡尔曼滤波计算欧拉角

根据提供的引用内容，卡尔曼滤波是一种递归滤波器，可以从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。因此，卡尔曼滤波可以用于计算欧拉角。下面是一个简单的示例，演示如何使用卡尔曼滤波计算欧拉角：

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter

# 定义卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter(dim_x=3, dim_z=3)

# 定义状态转移矩阵
dt = 0.1
kf.F = np.array([[1, dt, 0], [0, 1, dt], [0, 0, 1]])

# 定义观测矩阵
kf.H = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

# 定义过程噪声协方差矩阵
q = 0.1
kf.Q = np.array([[q, 0, 0], [0, q, 0], [0, 0, q]])

# 定义测量噪声协方差矩阵
r = 0.1
kf.R = np.array([[r, 0, 0], [0, r, 0], [0, 0, r]])

# 定义初始状态
kf.x = np.array([0, 0, 0])

# 定义初始协方差矩阵
kf.P = np.eye(3)

# 定义欧拉角
roll = 0.1
pitch = 0.2
yaw = 0.3

# 定义测量值
z = np.array([roll, pitch, yaw])

# 使用卡尔曼滤波计算欧拉角
kf.predict()
kf.update(z)
euler_angles = kf.x

print("Roll: {:.2f}, Pitch: {:.2f}, Yaw: {:.2f}".format(*euler_angles))