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🔥 内容介绍

在无人机、机器人、可穿戴设备等领域，姿态角估计（滚转角 φ、俯仰角 θ、偏航角 ψ）是实现运动控制与环境感知的核心技术。单一传感器无法精准获取姿态：陀螺仪虽能快速输出角速度，但存在漂移误差；加速度计可通过重力向量计算滚转 / 俯仰角，但易受运动加速度干扰；磁力计能通过地磁场确定偏航角，但易受电磁干扰。需融合多传感器数据，通过不同算法实现高精度姿态估计。

本文聚焦 8 种主流姿态角估计算法，涵盖 “基础解算、互补滤波、卡尔曼滤波、智能优化” 四大类别，详细阐述每种算法的原理、公式推导与实现步骤，重点解析应用广泛的扩展卡尔曼滤波器（EKF）AHRS 算法，为不同场景下的姿态估计方案选择提供参考。

一、姿态角与传感器数据基础

（一）姿态角定义

姿态角描述载体在三维空间中的姿态，基于 “载体坐标系 - 大地坐标系” 的转换关系定义：

• 滚转角 φ（Roll）：载体绕自身 x 轴（前进方向）的旋转角，范围 [-180°,180°]，向右滚转为正；

• 俯仰角 θ（Pitch）：载体绕自身 y 轴（横向方向）的旋转角，范围 [-90°,90°]，向上俯仰为正；

• 偏航角 ψ（Yaw）：载体绕自身 z 轴（垂直方向）的旋转角，范围 [-180°,180°]，向右偏航为正。

（二）传感器数据特性

三种传感器的输出数据与误差特性如下，是算法设计的核心依据：

传感器类型	输出数据（单位）	核心优势	主要误差	适用场景
陀螺仪	角速度（rad/s）：ωₓ, ωᵧ, ω_z	动态响应快（采样率≥100Hz），无累积误差（短期）	零偏漂移（长期误差，如 0.1°/h），温度漂移	短期快速姿态变化跟踪
加速度计	比力（m/s²）：aₓ, aᵧ, a_z	可通过重力向量（g=9.81m/s²）计算滚转 / 俯仰角	运动加速度干扰（如振动、冲击），噪声	静态 / 准静态姿态校准
磁力计	地磁场强度（μT）：mₓ, mᵧ, m_z	可通过地磁场（如北半球约 50μT）计算偏航角	电磁干扰（如电机、金属物体），磁滞	无电磁干扰环境下的偏航角估计

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

3), 'b');

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xlabel('Time (s)');

ylabel('Angular rate (deg/s)');

title('Gyroscope');

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plot(time, Accelerometer(:,1), 'r');

plot(time, Accelerometer(:,2), 'g');

plot(time, Accelerometer(:,3), 'b');

legend('X', 'Y', 'Z');

xlabel('Time (s)');

ylabel('Acceleration (g)');

title('Accelerometer');

hold off;

axis(3) = subplot(3,1,3);

hold on;

plot(time, Magnetometer(:,1), 'r');

plot(time, Magnetometer(:,2), 'g');

plot(time, Magnetometer(:,3), 'b');

legend('X', 'Y', 'Z');

xlabel('Time (s)');

ylabel('Flux (G)');

title('Magnetometer');

hold off;

🔗 参考文献

[1]吴涛,白茹,朱礼尧,等.基于卡尔曼滤波的航姿参考系统设计[J].传感技术学报, 2016, 29(4):5.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2016.04.012.

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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