惯性传感器多轴融合姿态解算

📚 共计 30 章节

姿态解算概述

什么是姿态解算 · IMU传感器简介 · 应用场景（无人机/机器人/VR/AR）

坐标系与旋转表示

地理坐标系 · 载体坐标系 · 欧拉角（俯仰/横滚/偏航）· 旋转矩阵

四元数基础

四元数定义 · 四元数运算 · 与旋转矩阵转换 · 四元数优势

四元数数学

陀螺仪原理与模型

MEMS陀螺仪工作原理 · 测量模型 · 零偏与噪声特性

加速度计原理与模型

MEMS加速度计工作原理 · 测量模型 · 比力方程 · 静态倾角测量

加速度计倾角

磁力计原理与模型

地磁场模型 · 磁力计工作原理 · 硬铁/软铁校准

磁力计校准

传感器误差分析

确定性误差（零偏/尺度/轴偏差）· 随机误差（Allan方差分析）

传感器校准方法

六面法校准加速度计 · 陀螺仪校准 · 椭球拟合校准磁力计

姿态表示方法对比

欧拉角 vs 四元数 vs 旋转矩阵 · 优缺点与适用场景

互补滤波器原理

频域互补思想 · 一阶互补滤波器设计 · 参数整定方法

互补滤波频域

互补滤波器实现

基于加速度计/磁力计修正陀螺仪漂移 · C语言伪代码

Mahony滤波器原理

基于PI控制的姿态误差修正 · SO(3)上的互补滤波

Mahony滤波器实现

算法流程 · 参数调节（Kp、Ki）· 代码实现与仿真

Madgwick滤波器原理

梯度下降法优化姿态 · 算法推导与收敛性分析

Madgwick滤波器实现

算法步骤 · β参数调节 · 代码实现与性能对比

卡尔曼滤波基础

状态空间模型 · 预测与更新步骤 · 协方差矩阵的意义

卡尔曼基础

扩展卡尔曼滤波（EKF）原理

非线性系统线性化 · 雅可比矩阵计算 · EKF流程

EKF姿态解算实现

状态向量设计（四元数+陀螺零偏）· 观测模型（加速度/磁力计）

无迹卡尔曼滤波（UKF）原理

Sigma点采样 · UT变换 · UKF vs EKF对比

UKF姿态解算实现

算法步骤 · 参数设置 · 代码实现与EKF对比分析

多传感器时间同步

硬件同步 vs 软件同步 · 时间戳管理 · 插值与外推方法

传感器数据预处理

低通滤波 · 滑动平均滤波 · 异常值剔除 · 数据归一化

预处理滤波

初始对准与姿态初始化

静态初始对准 · 动态初始对准 · 重力/地磁场联合初始化

初始化对准

运动加速度识别与处理

加速度计置信度评估 · 动态情况下权重自适应调整

运动自适应

磁干扰识别与处理

磁异常检测 · 磁力计置信度评估 · 数据自适应融合

磁干扰鲁棒

姿态解算性能评估指标

姿态精度（RMS误差）· 收敛时间 · 计算复杂度 · 鲁棒性测试

硬件平台与选型

常用IMU芯片对比（MPU6050/BMI160/ICM20948）· MCU选型建议

嵌入式实时实现

资源优化（定点运算/查表法）· 中断与DMA · 代码优化技巧

嵌入式优化

仿真与调试工具

MATLAB/Simulink仿真 · Python数据分析 · 串口可视化（VOFA+/PlotJuggler）

综合项目实战

四旋翼无人机姿态解算系统设计 · 从传感器选型到算法部署全流程

实战无人机