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本文目录如下:
目录
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1 概述
一、引言
二、9轴IMU传感器原理及误差分析
三、卡尔曼滤波器算法
四、实验与结果分析
五、结论与展望
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码、数据
做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时候,不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母,哲学就是追究终极问题,寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能让人胸中升起一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......
【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)的卡尔曼滤波器算法研究
使用MPU9250(9轴IMU)的MATLAB扩展卡尔曼滤波器进行姿态估计和动画绘图
本文是一个用于9轴IMU传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)的卡尔曼滤波器算法。
您可以看到图形化动画的IMU传感器数据。
动画图
时间线
硬铁偏差补偿
角速度偏差补偿
基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器
这篇文章专注于研究针对9轴IMU传感器(包括加速度计、陀螺仪和磁力计)的卡尔曼滤波器算法。我们选择了MPU9250作为研究对象,并借助MATLAB的扩展功能,实现了对姿态的准确估计以及动画的绘制。
在这篇博客中,我们深入探讨了卡尔曼滤波器在处理9轴IMU传感器数据中的应用。我们通过图形化动画展示了传感器数据的变化趋势,包括时间线、硬铁偏差补偿、角速度偏差补偿等关键步骤。通过这些动画,读者可以清晰地了解每个处理步骤对最终姿态估计的影响。
特别地,我们介绍了基于四元数动力学的扩展卡尔曼滤波器,这是一种高效且精确的算法,能够在考虑到传感器动力学特性的同时,有效地滤除噪声和误差,从而实现对姿态的精准估计。通过详细的实验结果分析,我们展示了该算法在不同场景下的稳健性和准确性。
本文不仅提供了对于9轴IMU传感器卡尔曼滤波器算法的深入理解,同时也为工程应用提供了可靠的参考,尤其是在需要精确姿态估计的领域,如航空航天、导航系统等方面具有重要的指导意义。
随着微机电系统(MEMS)技术的快速发展,9轴IMU传感器以其体积小、成本低、易于集成等优势,广泛应用于机器人、无人机、虚拟现实等领域。9轴IMU通常包含三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计,分别测量加速度、角速度和地磁场强度。然而,这些传感器本身存在各种误差,例如加速度计的零偏、陀螺仪的漂移和磁力计的软铁效应等,直接使用其原始数据往往会导致姿态估计精度严重下降。因此,需要采用有效的算法对多传感器数据进行融合,以提高姿态估计的精度和可靠性。卡尔曼滤波器作为一种最优估计方法,能够有效地结合来自不同传感器的测量信息,并考虑系统噪声和测量噪声的影响,得到最优的状态估计。
卡尔曼滤波器是一种递归算法,它根据系统状态方程和测量方程,利用先验估计和当前测量值,递推地计算出后验状态估计。在IMU数据融合中,系统状态通常包括姿态角(欧拉角或四元数)、角速度和加速度等。测量值则来自于加速度计、陀螺仪和磁力计。
在实验中,通常会选择特定的IMU传感器型号(如MPU9250),并借助MATLAB等工具实现卡尔曼滤波器算法。通过图形化动画展示传感器数据的变化趋势,包括时间线、硬铁偏差补偿、角速度偏差补偿等关键步骤。同时,会对不同卡尔曼滤波器变体(如EKF和UKF)在不同噪声水平下的姿态估计精度进行比较,分析不同参数设置对算法性能的影响,以及算法的实时性等。
卡尔曼滤波器算法在9轴IMU传感器数据融合中具有重要应用,能够显著提高姿态估计的精度和可靠性。通过分析不同卡尔曼滤波器变体的特性,并结合实验结果,可以发现UKF在处理IMU非线性系统时具有更高的精度和鲁棒性。然而,UKF的计算复杂度较高,需要进一步研究如何提高其计算效率。未来研究方向包括研究更先进的非线性滤波算法(如粒子滤波器等)以进一步提高姿态估计精度,研究如何有效地补偿IMU的各种误差(如零偏、漂移和磁干扰等),以及研究如何将IMU数据与其他传感器数据(如GPS、视觉传感器等)进行融合以实现更精确和鲁棒的定位和导航等。
部分代码:
figure()
P1=plot(DATA_SI(10,:), PhiSaved, 'r');
hold on
P2=plot(DATA_SI(10,:), ThetaSaved, 'b');
P3=plot(DATA_SI(10,:), PsiSaved, 'g');
refline([0 0])
title('Euler Angle (degree)')
Timeline_1 = line('XData',x,'YData',y);
TimeValue_1= xlabel('');
legend([P1 P2 P3],{'Phi', 'Theta', 'Psi'},'Location','northwest','AutoUpdate','off');
axis([0 DATA_SI(10,Nsamples) -300 300])
figure()
subplot(1,3,1)
plot(DATA_SI(10,:),DATA_SI(1,:),'r',DATA_SI(10,:),DATA_SI(2,:),'g',DATA_SI(10,:),DATA_SI(3,:),'b');
refline([0 0])
title('Acceleration (m/s^2)');
Timeline_2 = line('XData',x,'YData',y);
TimeValue_2= xlabel('');
legend({'AccX', 'AccY', 'AccZ'},'Location','northwest','AutoUpdate','off');
axis([0 DATA_SI(10,Nsamples) -20 20])
subplot(1,3,2)
plot(DATA_SI(10,:),DATA_SI(4,:),'r',DATA_SI(10,:),DATA_SI(5,:),'g',DATA_SI(10,:),DATA_SI(6,:),'b');
refline([0 0])
title('Angular velocity (rad/s)')
Timeline_3 = line('XData',x,'YData',y);
TimeValue_3= xlabel('');
legend({'GyroX', 'GyroY', 'GyroZ'},'Location','northwest','AutoUpdate','off');
axis([0 DATA_SI(10,Nsamples) -3 3])
subplot(1,3,3)
plot(DATA_SI(10,:),DATA_SI(7,:),'r',DATA_SI(10,:),DATA_SI(8,:),'g',DATA_SI(10,:),DATA_SI(9,:),'b');
refline([0 0])
title('Magnetic flux density (uT)')
Timeline_4 = line('XData',x,'YData',y);
TimeValue_4= xlabel('');
legend({'MagX', 'MagY', 'MagZ'},'Location','northwest','AutoUpdate','off');
axis([0 DATA_SI(10,Nsamples) -40 40])
%% Graphical Plot & Dynamic Plot
%set IMU Object's vertex
Cuboid_1=[-2,-3,-0.5];
Cuboid_2=[2,-3,-0.5];
Cuboid_3=[2,3,-0.5];
Cuboid_4=[-2,3,-0.5];
Cuboid_5=[-2,-3,0.5];
Cuboid_6=[2,-3,0.5];
Cuboid_7=[2,3,0.5];
Cuboid_8=[-2,3,0.5];
Cuboid=[Cuboid_1; Cuboid_2; Cuboid_3; Cuboid_4; Cuboid_5; Cuboid_6; Cuboid_7; Cuboid_8];
% ?
fac = [1 2 6 5;2 3 7 6;3 4 8 7;4 1 5 8;1 2 3 4;5 6 7 8];
%Plot Object
figure()
view(3)
Obejct_IMU = patch('Faces', fac, 'Vertices', [0, 0, 0]);
Obejct_IMU.FaceColor = 'g';
axis([-5 5 -5 5 -5 5])
title('IMU state')
Realtime = xlabel(' ');
%Animate
for k=1:Nsamples-1
%Rotation matrix for vertex
Rz = [cosd(PsiSaved(k)) -sind(PsiSaved(k)) 0; sind(PsiSaved(k)) cosd(PsiSaved(k)) 0; 0 0 1];
Ry = [cosd(ThetaSaved(k)) 0 sind(ThetaSaved(k)); 0 1 0; -sind(ThetaSaved(k)) 0 cosd(ThetaSaved(k))];
Rx = [1 0 0; 0 cosd(PhiSaved(k)) -sind(PhiSaved(k)); 0 sind(PhiSaved(k)) cosd(PhiSaved(k))];
dt=(DATA_SI(10,k+1)-DATA_SI(10,k));
for j=1:8
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[1]王晓初,李宾,刘玉县,等.一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法[J].科学技术与工程, 2019, 19(24):7.DOI:CNKI:SUN:KXJS.0.2019-24-071.
[2]蔡阳,胡杰.基于卡尔曼滤波和互补滤波的AHRS系统研究[J].电脑知识与技术:学术版, 2021.
[3]陆永杰.基于多传感器融合的室外室内连续定位系统研究[D].南京邮电大学[2024-05-09].