EEPW论坛

经验之谈！！

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我顶,先送上10个积分。

看着有点意思，先设定成精华。

养成总结习惯非常好

讨论贴好啊，论坛里就该多讨论讨论！

我也凑凑热闹哦，就当抛砖引玉了~

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1，对加速度和角速度求得的角度用互补滤波，得到的角度会更准确，即用加速度求得的角度来纠正陀螺仪积分的偏差。当然也可以用卡尔曼滤波，但是卡尔曼滤波系数比较难搞定，没有深入研究。

2，看的飞控代码还不多，目前感觉四元数做姿态解算，一般是用一阶毕卡解法来解四元数微分方程。龙格库塔法也能解四元数微分方程，但是还不了解，没用过。

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再搞个直白一点的例子：
机体好似一条船，地理就是那地图，姿态就是航向（船头在地图上的方位），重力和地磁是地图上的灯塔，陀螺/积分公式是舵手，加计和电子罗盘是瞭望手。
舵手负责估计和把稳航向，他相信自己，本来船向北开的，就一定会一直往北开，觉得转了90度弯，那就会往东开。
当然如果舵手很牛逼，也许能估计很准确，维持很长时间。不过只信任舵手，肯定会迷路，所以一般都有地图和瞭望手来观察误差。
瞭望手根据地图灯塔方位和船的当前航向，算出灯塔理论上应该在船的X方位。然而看到实际灯塔在船的Y方位，那肯定船的当前航向有偏差了，偏差就是ERR=X-Y。
舵手收到瞭望手给的ERR报告，觉得可靠，那就听个90%*ERR，觉得天气不好、地图误差大，那就听个10%*ERR，根据这个来纠正估算航向。。

上次看到一个帖子，说的也是德国人的算法，说效果很不错，也很神奇，只可惜没有相关代码。有机会还是找找来看看，肯定有收获。

多谢老王 我还更想看到更多参与者的见解和看法 

 毕竟一个人看着玩意儿还是比较孤单的

蛮生动的比喻 

 浏览了一些开源的代码 

 感觉融合离不开滤波，滤波是必须的 

 版主拿点干货出来学习一下呀。

以下是从阿莫论坛转来的，很干的干货啊，呵呵

这就是mahony滤波算法吧！有互补滤波的意思，效果还不错！

虽然对阿莫这个论坛有自己的看法，但是看看一些精华帖子还是好的

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来点干货，注意以下的欧拉角都是这样的顺序：先航向-再俯仰-然后横滚
公式截图来自：袁信、郑锷的《捷联式惯性导航原理》，邓正隆的《惯性技术》。
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根据加计计算初始欧拉角
这个无论欧拉角算法还是四元数算法还是方向余弦矩阵都需要，因为加计和电子罗盘给出欧拉角的描述方式比较方便。
imu.euler.x = atan2(imu.accel.y, imu.accel.z);
imu.euler.y = -asin(imu.accel.x / ACCEL_1G);
ACCEL_1G 为9.81米/秒^2，accel.xyz的都为这个单位，算出来的euler.xyz单位是弧度
航向imu.euler.z可以用电子罗盘计算
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欧拉角微分方程
如果用欧拉角算法，那么这个公式就够了，不需要来回转换。

矩阵上到下三个角度（希腊字母）是roll pitch和yaw，公式最左边的上面带点的三个是本次更新后的角度，不带点的是上个更新周期算出来的角度。
Wx,y,z是roll pitch和yaw方向的三个陀螺在这个周期转动过的角度，单位为弧度，计算为间隔时间T*陀螺角速度,比如0.02秒*0.01弧度/秒=0.0002弧度.


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以下是四元数
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四元数初始化
q0-3为四元数四个值,用最上面公式根据加计计算出来的欧拉角来初始化

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四元数微分方程
四元数更新算法，一阶龙库法，同样4个量（入、P1-3）也为四元数的四个值,即上面的q0-3。
Wx,y,z是三个陀螺的这个周期的角速度，比如欧拉角微分方程中的0.01弧度/秒，T为更新周期,比如上面的0.02秒。

再来一张，另外一本书上的，仔细看和上面是一样的delta角度，就是上面的角速度*周期，单位为弧度

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四元数微分方程更新后的规范化
每个周期更新完四元数，需要对四元数做规范化处理。因为四元数本来就定义为四维单位向量。
求q0-3的平方和，再开根号算出的向量长度length。然后每个q0-3除这个length。

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四元数转欧拉角公式
把四元数转成了方向余弦矩阵中的几个元素，再用这几个元素转成了欧拉角
先从四元数q0-3转成方向余弦矩阵：

再从方向余弦矩阵转成欧拉角


代码：
        //更新方向余弦矩阵
        t11=q.q0*q.q0+q.q1*q.q1-q.q2*q.q2-q.q3*q.q3;
        t12=2.0*(q.q1*q.q2+q.q0*q.q3);
        t13=2.0*(q.q1*q.q3-q.q0*q.q2);
        t21=2.0*(q.q1*q.q2-q.q0*q.q3);
        t22=q.q0*q.q0-q.q1*q.q1+q.q2*q.q2-q.q3*q.q3;
        t23=2.0*(q.q2*q.q3+q.q0*q.q1);
        t31=2.0*(q.q1*q.q3+q.q0*q.q2);
        t32=2.0*(q.q2*q.q3-q.q0*q.q1);
        t33=q.q0*q.q0-q.q1*q.q1-q.q2*q.q2+q.q3*q.q3;
        //求出欧拉角
        imu.euler.roll = atan2(t23,t33);
        imu.euler.pitch = -asin(t13);
        imu.euler.yaw = atan2(t12,t11);
        if (imu.euler.yaw < 0){
                imu.euler.yaw += ToRad(360);
        }
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以下代码摘自网上，很巧妙，附上注释，有四元数微分，有加计耦合。
没电子罗盘，其实耦合原理也一样。

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// IMU.c
// S.O.H. Madgwick
// 25th September 2010
//=====================================================================================================
// Description:
//
// Quaternion implementation of the 'DCM filter' [Mayhony et al].
//
// User must define 'halfT' as the (sample period / 2), and the filter gains 'Kp' and 'Ki'.
//
// Global variables 'q0', 'q1', 'q2', 'q3' are the quaternion elements representing the estimated
// orientation.  See my report for an overview of the use of quaternions in this application.
//
// User must call 'IMUupdate()' every sample period and parse calibrated gyroscope ('gx', 'gy', 'gz')
// and accelerometer ('ax', 'ay', 'ay') data.  Gyroscope units are radians/second, accelerometer
// units are irrelevant as the vector is normalised.
//
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//----------------------------------------------------------------------------------------------------
// Header files

#include "IMU.h"
#include <math.h>

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// Definitions

#define Kp 2.0f                        // proportional gain governs rate of convergence to accelerometer/magnetometer
#define Ki 0.005f                // integral gain governs rate of convergence of gyroscope biases
#define halfT 0.5f                // half the sample period

//---------------------------------------------------------------------------------------------------
// Variable definitions

float q0 = 1, q1 = 0, q2 = 0, q3 = 0;        // quaternion elements representing the estimated orientation
float exInt = 0, eyInt = 0, ezInt = 0;        // scaled integral error

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// Function
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void IMUupdate(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az) {
        float norm;
        float vx, vy, vz;
        float ex, ey, ez;        
      
        // normalise the measurements
        norm = sqrt(ax*ax + ay*ay + az*az);     
        ax = ax / norm;
        ay = ay / norm;
        az = az / norm;     
把加计的三维向量转成单位向量。
      

        // estimated direction of gravity
        vx = 2*(q1*q3 - q0*q2);
        vy = 2*(q0*q1 + q2*q3);
        vz = q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3;

这是把四元数换算成《方向余弦矩阵》中的第三列的三个元素。
根据余弦矩阵和欧拉角的定义，地理坐标系的重力向量，转到机体坐标系，正好是这三个元素。
所以这里的vx\y\z，其实就是当前的欧拉角（即四元数）的机体坐标参照系上，换算出来的重力单位向量。

        // error is sum of cross product between reference direction of field and direction measured by sensor
        ex = (ay*vz - az*vy);
        ey = (az*vx - ax*vz);
        ez = (ax*vy - ay*vx);

axyz是机体坐标参照系上，加速度计测出来的重力向量，也就是实际测出来的重力向量。
axyz是测量得到的重力向量，vxyz是陀螺积分后的姿态来推算出的重力向量，它们都是机体坐标参照系上的重力向量。
那它们之间的误差向量，就是陀螺积分后的姿态和加计测出来的姿态之间的误差。
向量间的误差，可以用向量叉积（也叫向量外积、叉乘）来表示，exyz就是两个重力向量的叉积。
这个叉积向量仍旧是位于机体坐标系上的，而陀螺积分误差也是在机体坐标系，而且叉积的大小与陀螺积分误差成正比，正好拿来纠正陀螺。（你可以自己拿东西想象一下）由于陀螺是对机体直接积分，所以对陀螺的纠正量会直接体现在对机体坐标系的纠正。

        // integral error scaled integral gain
        exInt = exInt + ex*Ki;
        eyInt = eyInt + ey*Ki;
        ezInt = ezInt + ez*Ki;

        // adjusted gyroscope measurements
        gx = gx + Kp*ex + exInt;
        gy = gy + Kp*ey + eyInt;
        gz = gz + Kp*ez + ezInt;

用叉积误差来做PI修正陀螺零偏

        // integrate quaternion rate and normalise
        q0 = q0 + (-q1*gx - q2*gy - q3*gz)*halfT;
        q1 = q1 + (q0*gx + q2*gz - q3*gy)*halfT;
        q2 = q2 + (q0*gy - q1*gz + q3*gx)*halfT;
        q3 = q3 + (q0*gz + q1*gy - q2*gx)*halfT; 
四元数微分方程

        // normalise quaternion
        norm = sqrt(q0*q0 + q1*q1 + q2*q2 + q3*q3);
        q0 = q0 / norm;
        q1 = q1 / norm;
        q2 = q2 / norm;
        q3 = q3 / norm;
四元数规范化
}

//====================================================================================================
// END OF CODE
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