互补滤波法提升两轮平衡车姿态精度：IMU与陀螺加速器融合

两轮平衡车因其在移动平台、个人交通工具和自动化领域的广泛应用，成为了当前科研领域的热门课题。姿态角度测量作为核心问题之一，对于平衡车的稳定行驶和精确控制至关重要。它决定了车辆的动态响应，包括转弯精度、直线行驶的直线度以及稳定性。 惯性测量单元（IMU）是现代两轮平衡车姿态测量的主要选择，由微机电系统（MEMS）陀螺仪和三轴加速度计构成。陀螺仪提供了角速度信息，而加速度计则提供线加速度数据，两者结合能够推算出车身的倾斜角度。陀螺仪具有自主性强、功耗低和易于集成的优点，但存在温度漂移问题，长时间运行会导致测量误差累积。 然而，单靠陀螺仪或加速度计可能不足以提供准确的角度信息，因为陀螺仪受温度影响较大，加速度计易受振动干扰。因此，多传感器数据融合技术被广泛采用，如神经网络、小波分析和卡尔曼滤波等高级算法。尽管这些方法能提高精度，但它们通常计算复杂，不适合低功耗或实时性强的系统。 相比之下，互补滤波算法由于其简单、运算效率高的特点，成为了一种更合适的选择。它能够有效抑制噪声，减小误差，并通过结合陀螺仪和加速度计的数据，实时估计和修正姿态角度。本文设计了一套基于互补滤波的两轮平衡车姿态测量系统，包括电路设计、信号预处理和算法优化。该方法通过互补滤波器计算关键参数，降低了对微处理器运算的要求，同时提高了测量精度。 在实际应用中，作者通过实验验证了这种方法的有效性，展示了实验数据，证明了互补滤波器在两轮平衡车姿态角度测量中的实用价值。这不仅提升了车辆的控制性能，也为未来智能交通工具的设计提供了重要的技术支持。