讀研的時候，當時有在漢王實習，做一款雲筆(其實觀點很超前，想用消費級的mems9軸感測器+光流來識別公釐級別的位移)，最後畢業的時候專案也沒結，倒是和劉老每週見面混的面熟。當時是初次接觸到了姿態解算相關的知識。
後來在自動化專業，又接觸了無人機的一些東西，又涉及到了這部分。
本來以為工作來做嵌入式之後，這些演算法就全部扔下了，沒想到在車企，依然會用到這方面的東西，老闆還專門成立imu的專項給我做。
由此可以看出：
姿態解算應用真的十分廣泛，多個領域都會涉及。
本章主要記錄一些術語、名詞，基礎知識之類，和對後面內容的安排。
學習過程中，各種名詞越來越多，不同網頁介紹相互矛盾，要自己甄別去偽存真，也是痛苦。
學的越久，發現自己懂得越少。很多之前自以為很理解的概念變的越來越不清楚。比如尤拉角。
從我的個人理解來看，姿態的解算主要分為以下幾個步驟：
資料採集接下來的文章記錄我也會按這個流程來做分析。資料矯正（單軸）
資料融合（多軸） imu6軸融合 marg9軸融合
資料採集部分
資料採集這部分就是調一些外設介面，獲取感測器引數，沒太多技術含量。但是可以看看別人的選型，了解一下整個行業的背景和一些成熟的商業化產品的使用。
資料校正部分
單軸資料處理就是對單軸的資料進行資料糾正和濾波。
比如糾正零偏、濾除高頻噪音和低頻噪音等等。
資料融合
這一部分算是姿態解算的核心了，大部分的演算法也都是圍繞著這部分來進行的。互補、卡爾曼等等，演算法的好壞都在這裡。主要會包括imu 6軸資料融合 和 marg 9軸資料融合。
也有融合其他的，比如與gps融合，與影象（slam）融合。 不在本系列討論範圍裡，表過不提。
記錄一下途中遇到比較好的部落格:
pixhawk之姿態解算篇
【姿態】姿態解算學習筆記(1) 總綱思考
Pixhawk學習6 2 姿態解算
在px4中，採用三軸陀螺，三軸加計，三軸磁力計採用ekf進行姿態解算。現在在examples attitude estimator ekf裡面，在cmake裡面並沒有開啟，nuttx px4fmu v2 default裡面用的是ekf2 該演算法中估計的是機體系下的量。定義機體座標系 前右下 導航座...
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WebRTC 學習筆記（1） 總述
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