編寫者：龍詩科
2016-06-29
本篇部落格主要是參照國外的一篇文章來整理寫的，自己覺得寫的非常好，以此整理作為以後的學習和參考。國外的部落格位址為： 一些廢話介紹在這裡就不說了，直接上乾貨。
在imu資料融合來得到準確姿態方面的工作已經有很多大牛研究過，主要有:colton,bizard,starlino,lauszus,mahony,madgwick。他們的研究成果已經成為了標準的參考。這麼多的演算法中有相似也有不同之處，容易給人造成混亂。這裡就以6軸感測器的imu來討論他們之間的區別和相似。
這裡討論三個最基本的濾波器方法，互補濾波器，卡爾曼濾波器（線性的），mahony&madgwick 濾波器。分為五塊部分來敘述，第一部分是關於基本的知識，第二部分是關於1維imu資料融合（1階，沒有估計陀螺儀誤差）；第三部分是關於1維imu資料融合（2階，帶有陀螺儀誤差估計）；第四部分帶有mahony濾波器的3維imu資料融合；第五部分是關於3維濾波器的展望。最後附帶一些演算法的實現步驟。
IMU 資料融合
imu data fusing complementary,kalman,and mahony filter 這篇國外的文章應該是相當 權威 完整了，先看這個 總結 主要內容 思想 記錄下 兩個公式 pitch 180 atan accelerationx sqrt accelerationy ac...
卡爾曼濾波資料融合演算法
卡爾曼濾波資料融合演算法 小狼 談談mpu6050的資料融合 一階濾波 卡爾曼濾波 如何通俗並盡可能詳細解釋卡爾曼濾波？ros 多感測器卡爾曼融合框架 ethzasl msf framework 編譯與使用 多源資料融合 大資料分析的瓶頸 03 資料融合 ros輪式機械人資料融合 odom imu ...
互補濾波係數 從全狀態觀測器到卡爾曼濾波器（二）
本文使用 zhihu on vscode 創作並發布 寫在開頭從全狀態觀測器到卡爾曼濾波器 一 從全狀態觀測器到卡爾曼濾波器 二 從全狀態觀測器到卡爾曼濾波器 三 從全狀態觀測器到卡爾曼濾波器 四 我們現在希望用乙個超聲波測距感測器測量固定在直線軌道上的小車位置 其中為時刻測量值，為時刻溫度，為為時...