前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择…

姿态角(Euler角)pitch yaw roll飞行器的姿态角并不是指哪个角度,是三个角度的统称.它们是:俯仰.滚转.偏航.你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角. 地面坐标系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg<ignore_js_op> ①在地面上选一点Og②使Xg轴在水平面内并指向某一方向③Zg轴垂直于地面并指向地心(重力方向)④Yg轴在水平面内垂直于Xg轴,其指向按右手定则确定 机体坐标系(Ai…

第44章     MPU6050传感器—姿态检测 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考数据:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库说明文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于MPU6050的参考资料:<MPU-60X0寄存器>.<MPU6050数…

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish…

最近在研究体感游戏,到目前为止实现了基于51单片机的MPU6050数据采集.利用蓝牙模块将数据传输到上位机,并利用C#自制串口数据高速采集软件,并且将数据通过自制的折线图绘制模块可视化地展示出来等功能.本文将主要对实现这意见单系统中遇到的问题做一个小结——其中包括: 1.基于51的MPU6050模块通信简介(入门级) 2.陀螺仪数据采集与传输及帧格式介绍(小技巧) 3.基于C#的串口接收函数(C#基本知识) 4.多线程数据池解决高速串口实时性问题(难点) 5.折线图可视化模块(程序员基本功) 关…

标题:发个自己做的UD分解+强跟踪卡尔曼滤波做的双轴姿态测量 链接:http://www.amobbs.com/thread-5511854-1-1.html 关键词:UD分解+强跟踪卡尔曼滤波,采用陀螺+加速度传感器的数据融合,惯导+ekf ,CH Robotics,EKF UD分解的EKF  sage-husa自适应  强跟踪 标题:[捷联惯导] 有点小成就,四轴起飞指日可待 链接:http://www.amobbs.com/thread-5531433-1-1.html 关键词:平衡滤波+…

https://mp.weixin.qq.com/s/zpZERtWPKljWNAiASBLJxA 根据以上网页自己做的总结: 在机器人社区中,定位与构图问题属于状态估计问题.主流使用的工具可以对给定噪声测量的动态系统进行随机估计,例如扩展卡尔曼滤波器(EKF)或粒子滤波器(PF). 一些内部传感器可以测量姿势随时间的变化,这种变化关系可以用公式表示为移动平台的数据驱动动力学模型,包括地面移动机器人中的光学编码器和飞行机器人中的IMU,众所周知它们具有累积误差和测量偏差. 一些外部传感器,如相机…

2015年的电赛已经结束了.赛前接到器件清单的时候,看到带防护圈的多旋翼飞行器赫然在列,又给了一个瑞萨RL78/G13的MCU,于是自然联想到13年的电赛,觉得多半是拿RL78/G13做四旋翼的主控,虽然事后证实我的猜测是错的,但是在赛前我还是完成了相关代码的准备,这其中就包括了MPU6050的DMP库移植.在移植前我大概搜了一下,发现网上还没有相关的源代码.一起准备电赛的同学还买过一份RL78/G13的飞控代码,虽然也是使用MPU6050进行姿态获取,但是对MPU6050的读取并不是通过DMP…

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把…

一． 主程序分析 主程序结构清晰,流程如图所示,下面将对每个部分做详细分析 二. 系统初始化 系统初始化部分的流程如上图所示,下面对每部分做具体分析 1. 时钟初始化 该部分主要是使能DWT,用DWT进行精确延时,没有使用systick进行延时是因为systick作为时基用来确定各任务的运行频率 2. 初始化各参数到EEPROM 系统使用FLASH的最后一页模拟EEPROM来存储参数 // use the last KB for sensor config storage #define FLA…