互補濾波演算法適用范圍

㈠ 小弟最近遇到一問題，不知道那位牛人會卡爾曼濾波演算法或是互補濾波，教教小弟，感激不盡,

用擴展卡爾曼濾波器，或者互補濾波器融合~~具體演算法不好描述啊

㈡ 關於手機陀螺儀

1、首先你要了解重力感應原理，它是利用加速度計，檢測重力加速度（均值9.81m/s^2）與XYZ各軸分量從而計算出感測器與重力加速度的相對角度，但是加速度計是用來測量加速度的，這種用加速度計測量角度的方法僅適用於靜止或者小晃動條件下。目前已論證的運動中除了靜止或勻速運動以外都是加速運動，有加速度的存在用加速度計測量的角度就不準確了（因為有重力加速度以外的運動存在），所以在沒有陀螺儀的條件下 水平晃動、震動都會造成很大的角度偏差，例如在運動的汽車上玩重力感應游戲效果很差。
2、手機的所謂的陀螺儀實際上就是一個用MEMS工藝製造出來的角速度感測器，而且精度不高。通過角速度感測器得到角度最容易的演算法（相關演算法還有很多）就是計算並累加單位時間的角增量（角速度*采樣間隔），雖然這種方法動態效果好，但是需要精度很高的感測器才行，否則一旦出現誤差在這種無修正的累加過程中角度偏差會越來越大，完全無法滿足實際使用要求。
3、有一種演算法叫互補濾波，很形象也就是取他人之長補己之短，把這兩種感測器各自的優缺點完全體現出來，那效果勢必1+1>2！！！所以在這種簡單的應用中，應該也能體會到團隊的力量！

參考：慣性導航原理、捷聯慣性導航……

希望我的回答對你有幫助，才疏學淺如有不妥請諸位不吝指教！！！

㈢ 互補濾波一階二階n階是什麼意思

由描述的線性微分方程組的階次確定，或拉普拉斯表達行列式中存在s運算元的二次項。
互補濾波寫出的傳遞函數只有一階，也就是利用一個類似一階低通濾波器的結構去處理加速度計的值，我們也可以犧牲系統復雜度採取使用二階甚至更高階的結構去實現，其實一階互補濾波的效果足夠好了。
復雜指二階系統有更多實現方式，參數變多調起來又多了不少事情，互補濾波加速度計只提供收斂的目標，階數並不重要

㈣ mpu6050 姿態解算 求助

首先你要知道四元數的解算過程（需要一定數學功底的），其實我推薦你也可以試試互補濾波演算法，也是非常常見的演算法，你要是要資料我這里很多，我就是做四軸飛行器的。
如果你要簡單一點，用MPU6050，他自帶的DMP解算出的姿態我看過，效果挺好的。

㈤ 關於mpu6050解算姿態角的問題，求助

首先你要知道四元數的解算過程（需要一定數學功底的），其實我你也可以試試互補濾波演算法，也是非常常見的演算法，你要是要資料我這里很多，我就是做四軸飛行器的。
如果你要簡單一點，用MPU6050，他自帶的DMP解算出的姿態我看過，效果挺好的。

㈥ 求無人機懸停姿態數據

由於珠峰通航自身也從事無人機生產和無人機培訓項目，因此也了解很多相關的數據資料，就簡單的給樓主說一說！

1.視頻的跟蹤:這部分主要是雲台的穩定問題，保證視頻圖像的穩定性，給下一步識別提供一個清晰准確的目標;

2.目標識別問題：這一部分就要涉及各種目標識別演算法，特徵提取等方面的內容;

3.飛控系統：這一部分就是姿態的解算以及電機的相關控制問題，包括完成相關的懸停等。

其實單獨來看各個部分，都已經有產品問世，但是將其組合到一起來實現無人機的目標跟蹤還是十分有難度的。也就是像大疆這樣的nb公司才會有那麼快的更新速度。

以上內容主要是說關於飛控部分的姿態控制問題。涉及到飛控一定會有姿態這個問題，通過看一些論文，發現大家廣泛採用MPU6050這個東西，但是只用這個東西還不行，應該加上高度計，GPS模塊和電子羅盤才行，這樣才能夠較為精確的得到飛行器的高度和水平位置信息。軟體方面，姿態解算肯定首選卡爾曼濾波，但是在高度和水平位置這一塊，卡爾曼濾波就不一定是最合適的了。對於高度測量由於是根據高度計和GPS兩個感測器的數值進行融合得到，而兩者的更新時間差距較大，卡爾曼濾波的優勢就不是很明顯，而互補濾波演算法的處理時間則短得多,處理後的數據精度與卡爾曼濾波演算法的精度相差無幾，採用胡波濾波的方法。對於水平位置測量，則用電子羅盤對GPS的信息進行校正，提出雙感測器融合演算法.這樣的的無人機的位置和姿態信息相對准確，通過協同作用，為pid演算法提供相關電機調節參數。這些大概就是這一段時間的想法。

㈦ 四軸飛行器無線的充電usb怎麼充電

只需將電池插入USB埠的背面。USB埠可以直接插入電腦充電。

四軸姿態可以用歐拉角或四元數表示。姿態檢測演算法的功能是將加速度計、陀螺儀和磁強計的測量值計算成姿態，然後作為系統的反饋。

在獲取感測器值之前，需要對數據進行過濾。濾波演算法主要是對陀螺儀和加速度計採集的數據進行去噪和融合，得到正確的角度數據（歐拉角或四元數），主要採用互補濾波或卡爾曼濾波。

無線充電是在主控判斷電池電量低於設定值後，提醒飛行控制器在地面充電發射端附近飛行，然後通過檢測地面超聲波發射器的位置，左右對准後降低充電。

(7)互補濾波演算法適用范圍擴展閱讀：

四軸車輛的四個螺旋槳都是與馬達直接連接的簡單機構。這種十字形布局可以通過改變發動機轉速來獲得旋轉機身的力，從而調整其姿態。

具體技術細節見「基本運動原理」。由於其固有的復雜性，歷史上從未出現過大型商用四軸車輛。

近年來，隨著微機電控制技術的發展，穩定的四軸車輛受到廣泛關注，其應用前景十分可觀。

㈧ 使用MPU6050的DMP是不是可以不用互補濾波演算法或者卡爾曼演算法

給你arino的卡爾曼濾波融合演算法，非原創，我只是封裝了演算法。 另外你這么難的問題應該給點分才厚道啊！ H文件： /* * KalmanFilter.h * Non-original * Author: x2d * Copyright (c) 2012 China * */ #ifndef KalmanFilter_h #define KalmanFi...