stm32mpu6050卡尔曼滤波算法

### STM32与MPU6050结合卡尔曼滤波算法的实现 在嵌入式系统中，STM32微控制器与MPU6050六轴IMU的结合是常见的硬件配置，用于姿态估计和其他运动控制应用。为了提高传感器数据的精度和稳定性，通常会使用卡尔曼滤波算法来处理来自加速度计和陀螺仪的原始数据[^1]。 以下是一个基于STM32和MPU6050的卡尔曼滤波算法实现示例代码： ```c #include "stm32f1xx_hal.h" #include <math.h> #define Q_angle 0.0001f // 角度预测过程噪声 #define Q_bias 0.003f // 偏差预测过程噪声 #define R_measure 0.03f // 测量噪声 typedef struct { float angle; // 当前角度估计 float bias; // 当前偏差估计 float P[2][2]; // 协方差矩阵 } KalmanFilter_t; void Kalman_Init(KalmanFilter_t *kf) { kf->angle = 0.0f; kf->bias = 0.0f; kf->P[0][0] = 0.0f; // 初始化协方差矩阵 kf->P[0][1] = 0.0f; kf->P[1][0] = 0.0f; kf->P[1][1] = 0.0f; } float Kalman_Update(KalmanFilter_t *kf, float newAngle, float newRate, float dt) { // 预测步骤 kf->angle += dt * (newRate - kf->bias); kf->P[0][0] += dt * (dt * kf->P[1][1] - kf->P[0][1] - kf->P[1][0] + Q_angle); kf->P[0][1] -= dt * kf->P[1][1]; kf->P[1][0] -= dt * kf->P[1][1]; kf->P[1][1] += Q_bias * dt; // 更新步骤 float y = newAngle - kf->angle; float S = kf->P[0][0] + R_measure; float K = kf->P[0][0] / S; kf->angle += K * y; kf->bias += K * (y - dt * kf->bias); kf->P[0][0] -= K * kf->P[0][0]; kf->P[0][1] -= K * kf->P[0][1]; kf->P[1][0] -= K * kf->P[1][0]; kf->P[1][1] -= K * kf->P[1][1]; return kf->angle; } // 示例主函数 int main(void) { HAL_Init(); // 初始化其他外设... KalmanFilter_t kalmanFilter; Kalman_Init(&kalmanFilter); while (1) { float gyro_data = /* 获取陀螺仪数据 */; float acc_data = /* 获取加速度计数据并转换为角度 */; float dt = /* 计算时间间隔 */; float filtered_angle = Kalman_Update(&kalmanFilter, acc_data, gyro_data, dt); // 使用 filtered_angle 进行后续处理... } } ``` 上述代码展示了如何初始化卡尔曼滤波器，并通过递归调用 `Kalman_Update` 函数来融合加速度计和陀螺仪的数据，从而得到更精确的姿态角度[^1]。需要注意的是，陀螺仪和加速度计的原始数据需要经过适当的预处理，例如单位转换和偏移校准[^2]。 --- ###