互补滤波在直立控制算法的应用探究

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基于互补滤波的飞行器姿态解算

姿态解算一、主线姿态表示方式：矩阵表示，轴角表示，欧拉角表示，四元数表示。

惯性测量单元IMU（Inertial Measurement Unit）：MPU6050芯片，包含陀螺仪和加速度计，分别测量三轴加速度和三轴角速度。

注意，传感器所测数据是原始数据，包含了噪声，无法直接用于飞行器的姿态解算，因此需要对数据进行滤波。

滤波算法：非线性互补滤波算法，卡尔曼滤波算法，Mahony互补滤波算法。

二、知识点补充加速度计和陀螺仪加速度计：加速度计,可以测量加速度,包括外力加速度和重力加速度,因此，当被测物体在静止或匀速运动（匀速直线运动）的时候,加速度计仅仅测量的是重力加速度,而重力加速度与R坐标系（绝对坐标系）是固连的,通过这种关系,可以得到加速度计所在平面与地面的角度关系也就是横滚角和俯仰角。

把加速度传感器水平静止放在桌子上，它的Z轴输出的是1g的加速度。

因为它Z轴方向被重力向下拉出了一个形变。

可惜的是，加速度传感器不会区分重力加速度与外力加速度。

所以，当系统在三维空间做变速运动时，它的输出就不正确了，或者说它的输出不能表明物体的姿态和运动状态。

陀螺仪：陀螺仪测量角速度。

陀螺仪模型如图1所示，陀螺仪的每个通道检测一个轴的旋转。

图1[引自网络]上图中，Rxz是R在XZ面上的投影，与Z轴的夹角为Axz。

Ryz是R在ZY面上的投影，与Z轴的夹角为Ayz。

陀螺仪就是测量上面定义角度的变化率，换句话说，它会输出一个与上面这些角度变化率线性相关的值。

加速度计工作原理介绍（摘自网络）大多数加速度计可归为两类：数字和模拟。

数字加速度计可通过I2C，SPI或USART方式获取信息，而模拟加速度计的输出是一个在预定范围内的电压值，你需要用ADC（模拟量转数字量）模块将其转换为数字值。

不管使用什么类型的ADC模块，都会得到一个在一定范围内的数值。

例如一个10位ADC模块的输出值范围在0-1023间。

假设我们从10位ADC模块得到了以下的三个轴的数据：===586,630,561AdcRx AdcRy AdcRz每个ADC 模块都有一个参考电压，假设在我们的例子中，它是3.3V 。

mahony互补滤波算法

mahony互补滤波算法Mahony互补滤波算法是一种目前广泛应用于姿态估计的算法，它主要用于通过传感器采集的数据，来实现对运动物体的姿态估计。

相对于其他姿态估计算法，Mahony互补滤波算法不仅具有计算速度快、精度高等优点，而且其实现方式也相对简单易懂，因此广受大众欢迎。

Mahony互补滤波算法的核心思想是通过将加速度计和陀螺仪的测量结果进行合并，来获得更加准确的姿态估计数据。

与传统的卡尔曼滤波算法不同的是，Mahony互补滤波算法采用了一种比较简单的处理方式，即将滤波因子设定为常量，避免了需要进行频繁更新的矩阵运算，从而大大提高了计算速度。

Mahony互补滤波算法的具体实现可以分为两个步骤：首先是获取运动物体的姿态数据，包括加速度计、陀螺仪等传感器的测量值；其次是通过将这些数据进行滤波处理，来获得更准确的姿态估计信息。

获取姿态数据的过程中，加速度计主要用于测量物体的加速度大小和方向，从而推断出物体的姿态角度；而陀螺仪则主要用于测量物体的角速度，从而推断出物体的角度变化速率。

这两个传感器采集到的数据都非常重要，需要进行合理的处理和滤波，从而消除可能带来的误差和干扰。

对于数据的处理和滤波，Mahony互补滤波算法主要采用了一种互补滤波器的结构，这种滤波器是由两个滤波器组成的，一个是低通滤波器，另一个是高通滤波器。

低通滤波器主要用于滤去陀螺仪采集到的高频噪声信号，从而获得较为稳定的姿态信息；高通滤波器则主要用于去除加速度计的重力引起的偏移误差，从而获得准确的加速度信息。

通过优化互补滤波器的参数，Mahony互补滤波算法可以在保证计算效率的前提下，获得较为准确的姿态估计结果。

同时，Mahony互补滤波算法还可以使用其他的补偿方式，如采用积分补偿、加入陀螺仪固有漂移补偿等，进一步提高算法的性能和精度。

总的来说，Mahony互补滤波算法是一种比较高效、准确的姿态估计算法，已经在无人机飞行控制、机器人导航、运动追踪等领域得到了广泛的应用。

六轴陀螺仪互补滤波的作用

六轴陀螺仪互补滤波的作用
互补滤波是在数据融合领域中常用的一种技术，其主要作用是将多个传感器的数据进行融合，以获得更准确的结果。

在六轴陀螺仪中，互补滤波的作用主要是对陀螺仪和加速度计的数据进行融合，以获得更准确的姿态数据。

具体来说，互补滤波器会对陀螺仪和加速度计的数据进行比较，根据两者的差异来计算出设备的姿态。

因为陀螺仪的测量范围比较大，但测量精度容易受到温度、压力等因素的影响；而加速度计的测量范围比较小，但测量精度比较高。

通过将两者的数据进行融合，可以互相修正误差，获得更准确的姿态数据。

在使用六轴陀螺仪时，互补滤波器的作用非常重要。

因为在实际使用中，设备的姿态会不断变化，而陀螺仪和加速度计的数据也可能会因为各种原因而出现误差。

通过互补滤波器的数据处理，可以对这些误差进行修正，从而提高设备姿态的准确性。

特别是在一些需要高精度姿态控制的场景中，如无人机、机器人等，互补滤波的作用更加明显。

总的来说，互补滤波器的作用是对多个传感器的数据进行融合，以获得更准确的结果。

在六轴陀螺仪中，互补滤波器的作用主要是对陀螺仪和加速度计的数据进行融合，以获得更准确的姿态数据。

互补滤波器在四元数法姿态解算中的应用

栽体指向上方。
航坐标系为地理坐标系。坐标系变换以刚体定点转动为基础，
载体坐标系转换到导航坐标系的过程可以分解为绕三个轴的
三次旋转。
２四元数姿态算法
２．１四元数
四元数是最简单的超复数，能够非常方便的表示坐标系
出载体坐标系相对于导航坐标系的旋转。
ＰｘＱ（ｐ０＋ｐ１ｉ＋ｐ２ｊ＋Ｐ３ｋ）ｘ（ｑｏ＋ｑ１ｉ＋ｑ２ｊ＋ｑ３ｋ）
＝
（ｐ０ｑｏ－Ｐ１ｑｌ — Ｐ２ｑ２－Ｐ３ｑ３）＋（ｐ０ｑｌ＋ｐｌｑｏ＋ｐ２ｑ３－Ｐ３ｑ２）ｉ
＋（ｐ０ｑ２＋ｐ２ｑｏ＋Ｐ３ｑ１一Ｐｌｑ３）ｊ＋（ｐ０ｑ３＋ｐ３ｑｏ＋Ｐ１ｑ２－Ｐ２ｑ１）ｋ（４）
２．２四元数姿态算法
四元数算法的实质是用四元数运算表示载体坐标系ｂ向
导航坐标系ｎ的旋转。载体坐标系由导航平台机体轴确定，导
（１）地理坐标系：地理坐标系的原点选在导航平台的质心．Ｚ轴沿当地参考椭球的法线指向天顶，Ｘ轴在当地水平面且沿当地纬度指向东．Ｙ轴沿当地子午线指向北。（２）栽体坐标系：对于栽体而言，原点在栽体质心，Ｘ轴指向栽体右方，Ｙ轴指向栽体前方，并在载体对称面内，Ｚ轴垂直

单球驱动自平衡机器人的互补滤波姿态解算

单球驱动自平衡机器人的互补滤波姿态解算余义;章政【摘要】针对单球驱动自平衡机器人的低成本、高精度、实时姿态估计需求,设计一种基于比例-积分(PI)型互补滤波的姿态估计算法.在四元数姿态角更新方程的基础上,通过融合陀螺仪/加速度计的姿态信息实现对机器人水平姿态信息的估计,实现多传感器间频率点的切换.考虑到磁力计易受到干扰的情况,采用陀螺仪和磁力计单独对自平衡机器人的偏航角姿态解算,避免磁力计参与四元数姿态解算引起的水平姿态误差.实验结果表明,该互补滤波算法有效融合了陀螺仪的高频特性、加速度计和磁力计的低频特性,系统的姿态估计精度在±0.15°内.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2019(040)004【总页数】7页(P969-975)【关键词】单球驱动自平衡机器人;互补滤波;姿态解算;陀螺仪/加速度计/磁力计;四元数【作者】余义;章政【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081;武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081;武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,湖北武汉430081【正文语种】中文【中图分类】TP270 引言近十年来，一类以单球体作为驱动轮的轮式自平衡机器人逐渐引起了国内外学者的关注[1-10]。

该类自平衡机器人利用万向轮与底部支撑球体的摩擦产生驱动力，实现机器人的自平衡、自旋以及全方位移动，即使在狭窄区域内机器人也能灵活移动。

根据单球驱动自平衡机器人(self-balancing robot driven by single ball, SRDSB)的动力学模型[8]分析可知，这一类机器人具有多变量、强耦合、欠驱动等非线性特征[11]。

在有效的轮球式驱动结构基础上，为了维持机器人的姿态角(俯仰、横滚和偏航)动态平衡稳定，且同时保证机器人快速、灵活的全向移动，需要精确有效的姿态解算方法实现机器人的姿态实时估计。

基于互补滤波算法的移动机器人姿态检测

２．ＳｈｅｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００１６，Ｃｈｉｎａ）
基于互补滤波算法的动机器人姿态检测
・３ｌ・
基于互补滤波算法的移动机器人姿态检测
符秀辉，赵茂鑫，周文俊
（１．沈阳化工大学信息工程学院，辽宁沈阳１１０１４２；２．中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁沈阳１１００１６）
ｔｉａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｓｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｈａｓａｓｍａｌｌａｍｏｕｎｔｏｆｃａｌｃｕｌａ —
摘要：移动机器人的姿态检测能够反映出机体相对于路面的实时姿态，有利于机器人对行进过程中的当
前姿态做出相应的控制。针对移动机器人姿态检测的要求，采用ＭＥＭＳ陀螺仪和加速度计对移动机器
人在移动过程中相对于路面的姿态倾角进行测量并通过互补滤波算法对其测量的角度进行解算。互补滤波算法将加速度计静态特性和陀螺仪动态特性有效融合到一起，并对互补滤波算法进行了微分处理，提高了系统的动态特性，计算量小，从而实现对机器人行进过程的路面起伏状况进行实时测量。关键词：陀螺仪；加速度计；互补滤波算法；机器人姿态

mahony 互补滤波算法 -回复

mahony 互补滤波算法-回复什么是mahony互补滤波算法？Mahony互补滤波算法是一种用于姿态估计的滤波算法。

它基于准互补滤波和马哈尼滤波的结合，旨在通过从加速度计和陀螺仪数据中提取信息，估计目标的姿态。

Mahony互补滤波算法的一个主要优势是它可以结合低成本的传感器来实现高精度的姿态估计，适用于无人机、机器人、虚拟现实等应用。

Mahony互补滤波算法的原理是通过利用加速度计和陀螺仪的数据，将它们的优势相结合，实现姿态估计。

加速度计可以提供全球坐标系下的重力向量，陀螺仪提供角速度测量。

在Mahony互补滤波算法中，通过将这两种测量结果进行滤波和互补处理，从而得到更准确的姿态估计。

Mahony互补滤波算法实现的关键是借助四元数来表示姿态。

四元数是一种数学表示方法，可以用来描述三维空间中的旋转。

通过四元数的乘法和加法运算，可以实现姿态的合成和更新。

Mahony互补滤波算法通过结合姿态误差的估计和观测更新，实现了对姿态的连续校准和更新。

Mahony互补滤波算法的具体步骤如下：1. 预处理：将加速度计和陀螺仪的原始测量数据进行预处理。

包括去除零偏、低通滤波等操作，以减少噪声和误差对姿态估计的影响。

2. 四元数初始化：通过加速度计测量值计算初始四元数，用来表示初始的姿态估计。

这个初始的姿态估计可以是加速度计的测量结果，也可以是其他方式得到的估计值。

3. 更新姿态：根据陀螺仪的角速度测量值，利用四元数的更新公式，对姿态进行更新。

通过将陀螺仪的角速度乘以时间间隔得到姿态变化量，将这个变化量与当前的姿态估计进行合成，得到新的姿态估计。

4. 误差校准：根据加速度计的测量结果，计算当前姿态估计与加速度计测量结果之间的角度差，得到姿态误差。

通过增益参数和误差修正的反馈控制，将姿态误差估计量与姿态估计进行互补滤波，使得姿态估计更接近真实值。

5. 姿态输出：通过四元数转换到欧拉角的方式，将姿态估计结果输出为欧拉角形式，以便于后续应用和处理。

互补滤波算法姿态解算

(ex,ey,ez)T = (vx,vy,vz)T 叉乘(ax,ay,az)T
地磁场向量可不可以采用和加速度计一样的修正方法来修正？加速度计在静止时测量的是重力加速度(0,0,1)T ，是有大小和方向的；同理，地磁计同样测量的是地球磁场的大小和方向，只不过这个方向不再是竖直向下而是与x轴（或者y轴）呈一个角度，与z轴呈一个角度。记作(bx,by,bz)T ，这里我们让x轴对准北边，所以by=0，即 (bx,0,bz)T 倘若我们知道bx和bz的精确值，那么我们就可以采用和加速度计一样的修正方法来)
23
01
q q q q 2
2
2
2
0
1
2
3
这样，四元数可以用方向余弦、欧拉角表示，同样，欧拉角也可以用方向余弦和四元数表示。
用方向余弦表示四元数
对于小角度位移，四元数参数可以用表示为
q 0
1 2
1
(1c11c22c33) 2
q 1
1
4q
c c (
)
32
23
0
三、姿态表示方法
三、姿态表示方法
C 3.1 方向余弦矩阵方向余弦矩阵用符号
n
b 表示，是一个3*3阶的矩阵，矩阵的列表示
载体坐标系中的单位矢量在参考坐标系中的投影。
三、姿态表示方法
C 3.1 方向余弦矩阵方向余弦矩阵用符号
n
b 表示，是一个3*3阶的矩阵，矩阵的列表示
载体坐标系中的单位矢量在参考坐标系中的投影。
q 2
1
4q
c c (
)
13
31
0
q 3
1
4q
c c (
)
21
12

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单位时间的变化量，求出这段时间内的变化量，就可以根据初始量求系数。在我们直立控制中采用４ｍｓ更新你的程序循环。当你想得到出最终量。例如：一辆行驶的汽车，如果想要知道汽车每一时间的位置，就可以根据汽车的起始位置再力ｔｌ上单位时间乘以单位时间的速０．７５ｓ的时间常数，则滤波器参数为：度。
民蕾科技２０１５年第８期
科技论坛
Байду номын сангаас
互补滤波在直立控制算法的应用探究
张哲’ 李玉丽
．吉林建筑大学，吉林长春１３０１１８）（１．吉林建筑大学，吉林长春１３０１１８；２
摘要：分别利用互补滤波以及梯度下降法将陀螺仪和加速度计有效结合，完成智能车的直立控制。关键词：智能车；自平衡；控制算法
Ｔ０．７５ｓｅｃ，
ａ＝面面ｉ。即，ｐｏｓｉｔｉｏｎ＋＝ｓｐｅｅｄ｛ｄｔ；同理，转化为角度即为：ｎｇａｌ￣＋＝ｇｙｒｏ＊ｄｔ；即，ａｎｇｌｅ＝（Ｘ）＊（ａｎｇｌｅ＋ｇｙｒｏ＊０．０２６２）＋（１－Ｘ）＊（ｘ＿ａｃｃ）。低通滤波器：低通滤波器的功能是仅让长时间的变化通过，对短３结果与分析时间的变化进行滤除。为了实现这个功能，我的方法是强行使这个变为了验证方案的可行陛，设计了双轮平衡摄像头直立小车对互化在程序中运行并在循环中累计建立。例如，当角度由０度，变化到７３６１，加速度的２０度时，不是阶跃跳变，而是缓慢匕升。高通滤波器：高通滤波器的原补滤波器的效果进行验证。其中加速度计选用ＭＭＡｇ，以及ＥＮＣ一０３陀螺仪，测量范围为 ± ３０ｅ固，ｓ），采用理和低通滤波器相反的：高通滤波器仅仅允｛午高频率的信恿过，滤测量范围为 ±６４ＭＨｚ，分别进行了静态和动态测试。在我们的实践中发现，通出低频率的信号，主要用来消除漂移。采样周期：程序运行一遍的时频率６相间，为采样频率的倒数。互补：由两个滤波器组成的新滤波器，输出一过动态调整互补滤波器系数，不断调整陀螺仪和加速度计的权重，对于单独使用陀螺仪或加速度计能够获得更好的角度跟踪及估计。个准确的线性估计，会输出—个有意义的近似。
例如：低通滤波器输出为ｘ，高通滤波器输出为ｙ，ｙ＝ｙ＋（１一ａ）
木Ｘ：
一
本文论述了在时间不同情况下陀螺仪和加速度传感器对系统的影响，应用互补滤波以及梯度下降法两种控制算法，对两轮自平衡小
．
加可靠。惯陛元件随着时间的推移，会产生零飘，需要力：ＩＩ速度计进行补偿修正。如果仅做单—使用，那么结果并不准确，不能达到直立控制的要求。所以必须采取有效的控制算法，使两者有效、科学的结合。２互补滤波控制算法２．１互补滤波器的原理图中所示数字滤波器的功能如下：
，ｈ
移隋况是１度／秒，为了保证陀螺仪的漂移程度不会超过１度，那么我们则需要— ｊ、于１ｓ的时间常数。但时间常数并非越小越好，当时间常数不断变小，加速度传感器的噪声就会被更多的作用于系统。所以，我们需要选择—个折中的方法，既能解决陀螺仪的漂移问题，又不会过多的引入加速度计的噪声。为了得到合适的滤波器系数，必须选取合适的采样率。当程序改变或者增加浮点运算的时候，系统程序执行周期变长，采样率也会跟积分：Ｊｆ（ｘ）ｄｘ＝Ｆ（ｂ）一Ｆ（ａ），所谓数值积分，就是根据时间，以及着变小，Ｊ如果想让系统的时间常数减小，则必须重新计算新的滤波器
１直立控制的原理感器作用强于陀螺仪，漂移现象可能在这时候出现，当时间周期小于自动寻迹的直立智能车主要由直立控制，速度控制，方向控制三０．５ｓ时，加速度传感器的作用弱于陀螺仪，此时加速度传感器的噪声
个方面构成。应用ＭＭＡ７３６１加速度计和ＭＰＲ５５０陀螺仪对直立控将会被滤除。假定滤波器为ａｎｇｌｅ＝（０．９８（ａｎｇｌｅ＋ｇｙｒｏ＊０．０２６２）＋（０．０２）｛制方案进行探究。小车的直立控制就是需要使小车尽快达到平衡位置。本文采用（Ｘａｃｅ）。滤波器在１００ＨＺ采样率条件下，将会得到低通和高通滤波器的ＭＣ９ＳＸＳ１２８作为中心处理器，通过陀螺仪和加速度计融合的值，得到小车与平衡位置的偏差，并根据偏差改变脉宽调制的占空比，使电机时间：ｆ＝＝ — ０．９８＊０．０１ｓｅｅ＝０４９ｓｅｃ驱动输出不同的电压，从而改变传速，是小车不断靠近平衡位置。．２．２互补滤波器系数整定。在—个系统内，我们通常会根据系统的在实验中，我们发现加速度计是利用加速度的原理来测斜调平，２生先假定—个时间常数，然后根据这个时间常数进行系数估计。在静态或者匀速运动更加准确，陀螺仪是利用惯性的原理，通过知道特ｆ时间常数可以调整系统响应盼陕慢，角速率，可以知道物体的姿态，以便对姿态进行控制，在动态测量时更