互补滤波算法适用范围

㈠ 小弟最近遇到一问题，不知道那位牛人会卡尔曼滤波算法或是互补滤波，教教小弟，感激不尽,

用扩展卡尔曼滤波器，或者互补滤波器融合~~具体算法不好描述啊

㈡ 关于手机陀螺仪

1、首先你要了解重力感应原理，它是利用加速度计，检测重力加速度（均值9.81m/s^2）与XYZ各轴分量从而计算出传感器与重力加速度的相对角度，但是加速度计是用来测量加速度的，这种用加速度计测量角度的方法仅适用于静止或者小晃动条件下。目前已论证的运动中除了静止或匀速运动以外都是加速运动，有加速度的存在用加速度计测量的角度就不准确了（因为有重力加速度以外的运动存在），所以在没有陀螺仪的条件下 水平晃动、震动都会造成很大的角度偏差，例如在运动的汽车上玩重力感应游戏效果很差。
2、手机的所谓的陀螺仪实际上就是一个用MEMS工艺制造出来的角速度传感器，而且精度不高。通过角速度传感器得到角度最容易的算法（相关算法还有很多）就是计算并累加单位时间的角增量（角速度*采样间隔），虽然这种方法动态效果好，但是需要精度很高的传感器才行，否则一旦出现误差在这种无修正的累加过程中角度偏差会越来越大，完全无法满足实际使用要求。
3、有一种算法叫互补滤波，很形象也就是取他人之长补己之短，把这两种传感器各自的优缺点完全体现出来，那效果势必1+1>2！！！所以在这种简单的应用中，应该也能体会到团队的力量！

参考：惯性导航原理、捷联惯性导航……

希望我的回答对你有帮助，才疏学浅如有不妥请诸位不吝指教！！！

㈢ 互补滤波一阶二阶n阶是什么意思

由描述的线性微分方程组的阶次确定，或拉普拉斯表达行列式中存在s算子的二次项。
互补滤波写出的传递函数只有一阶，也就是利用一个类似一阶低通滤波器的结构去处理加速度计的值，我们也可以牺牲系统复杂度采取使用二阶甚至更高阶的结构去实现，其实一阶互补滤波的效果足够好了。
复杂指二阶系统有更多实现方式，参数变多调起来又多了不少事情，互补滤波加速度计只提供收敛的目标，阶数并不重要

㈣ mpu6050 姿态解算 求助

首先你要知道四元数的解算过程（需要一定数学功底的），其实我推荐你也可以试试互补滤波算法，也是非常常见的算法，你要是要资料我这里很多，我就是做四轴飞行器的。
如果你要简单一点，用MPU6050，他自带的DMP解算出的姿态我看过，效果挺好的。

㈤ 关于mpu6050解算姿态角的问题，求助

首先你要知道四元数的解算过程（需要一定数学功底的），其实我你也可以试试互补滤波算法，也是非常常见的算法，你要是要资料我这里很多，我就是做四轴飞行器的。
如果你要简单一点，用MPU6050，他自带的DMP解算出的姿态我看过，效果挺好的。

㈥ 求无人机悬停姿态数据

由于珠峰通航自身也从事无人机生产和无人机培训项目，因此也了解很多相关的数据资料，就简单的给楼主说一说！

1.视频的跟踪:这部分主要是云台的稳定问题，保证视频图像的稳定性，给下一步识别提供一个清晰准确的目标;

2.目标识别问题：这一部分就要涉及各种目标识别算法，特征提取等方面的内容;

3.飞控系统：这一部分就是姿态的解算以及电机的相关控制问题，包括完成相关的悬停等。

其实单独来看各个部分，都已经有产品问世，但是将其组合到一起来实现无人机的目标跟踪还是十分有难度的。也就是像大疆这样的nb公司才会有那么快的更新速度。

以上内容主要是说关于飞控部分的姿态控制问题。涉及到飞控一定会有姿态这个问题，通过看一些论文，发现大家广泛采用MPU6050这个东西，但是只用这个东西还不行，应该加上高度计，GPS模块和电子罗盘才行，这样才能够较为精确的得到飞行器的高度和水平位置信息。软件方面，姿态解算肯定首选卡尔曼滤波，但是在高度和水平位置这一块，卡尔曼滤波就不一定是最合适的了。对于高度测量由于是根据高度计和GPS两个传感器的数值进行融合得到，而两者的更新时间差距较大，卡尔曼滤波的优势就不是很明显，而互补滤波算法的处理时间则短得多,处理后的数据精度与卡尔曼滤波算法的精度相差无几，采用胡波滤波的方法。对于水平位置测量，则用电子罗盘对GPS的信息进行校正，提出双传感器融合算法.这样的的无人机的位置和姿态信息相对准确，通过协同作用，为pid算法提供相关电机调节参数。这些大概就是这一段时间的想法。

㈦ 四轴飞行器无线的充电usb怎么充电

只需将电池插入USB端口的背面。USB端口可以直接插入电脑充电。

四轴姿态可以用欧拉角或四元数表示。姿态检测算法的功能是将加速度计、陀螺仪和磁强计的测量值计算成姿态，然后作为系统的反馈。

在获取传感器值之前，需要对数据进行过滤。滤波算法主要是对陀螺仪和加速度计采集的数据进行去噪和融合，得到正确的角度数据（欧拉角或四元数），主要采用互补滤波或卡尔曼滤波。

无线充电是在主控判断电池电量低于设定值后，提醒飞行控制器在地面充电发射端附近飞行，然后通过检测地面超声波发射器的位置，左右对准后降低充电。

(7)互补滤波算法适用范围扩展阅读：

四轴车辆的四个螺旋桨都是与马达直接连接的简单机构。这种十字形布局可以通过改变发动机转速来获得旋转机身的力，从而调整其姿态。

具体技术细节见“基本运动原理”。由于其固有的复杂性，历史上从未出现过大型商用四轴车辆。

近年来，随着微机电控制技术的发展，稳定的四轴车辆受到广泛关注，其应用前景十分可观。

㈧ 使用MPU6050的DMP是不是可以不用互补滤波算法或者卡尔曼算法

给你arino的卡尔曼滤波融合算法，非原创，我只是封装了算法。 另外你这么难的问题应该给点分才厚道啊！ H文件： /* * KalmanFilter.h * Non-original * Author: x2d * Copyright (c) 2012 China * */ #ifndef KalmanFilter_h #define KalmanFi...