陀螺仪与加速度计四元数融合滤波算法详解：斯坦福VR课程实践

本资源是一份来自斯坦福大学虚拟现实课程（EE267 Virtual Reality Course）的讲义，专注于"基于陀螺仪和加速度计的四元数互补滤波融合算法"。该讲义由Gordon Wetzstein教授编写，旨在补充讲座9和10中的内容，而不是全面介绍虚拟现实应用中的姿态跟踪技术，而是提供对惯性测量单元（IMUs）的直观理解以及它们在姿态跟踪中的基本数学概念。 IMUs是现代微电子机械系统（MEMS），因其低成本和高批量生产而广泛应用于手机、虚拟现实头盔、控制器等输入设备中。讲义主要讨论三种类型的传感器：陀螺仪（角速度传感器）、加速度计（测量加速度）和磁力计（检测磁场）。通常，这些传感器集成在单一的装置——IMU中，常见类型包括3轴陀螺仪、3轴加速度计和3轴磁力计。 核心内容围绕如何利用陀螺仪和加速度计的数据进行姿态估计。陀螺仪测量设备的旋转速率，加速度计则反映物体的加速度变化，两者结合可以推断出设备的方向和运动状态。然而，由于传感器本身可能存在噪声和漂移问题，互补滤波法作为一种常见的数据融合策略被引入，通过将加速度计的短期运动趋势与陀螺仪的长期稳定信息相结合，提高姿态估计的精度和鲁棒性。 在这个文档中，作者会使用VRduino作为实验平台，读者将有机会实践低成本且实际的姿态跟踪方法。通过这个讲义，学习者将理解如何设计和实现一个基于IMU的四元数互补滤波算法，这对于开发虚拟现实应用中的导航、手势识别或用户交互至关重要。 这份讲义不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作层面的指导，对于深入理解并应用基于陀螺仪和加速度计的四元数互补滤波融合算法，无论是科研人员还是开发者来说，都是一份有价值的参考资料。