互补滤波法姿态解算（加速度计、陀螺仪）

姿态解算在现代电子设备，特别是无人机、机器人和运动设备中扮演着至关重要的角色。它涉及到确定设备在三维空间中的方向和角度，如俯仰（Pitch）、横滚（Roll）和偏航（Yaw）。互补滤波是一种有效的方法，用于融合来自加速度计和陀螺仪的数据，以获取更准确的姿态估计。 加速度计测量物体在重力和动态加速度下的线性加速度，而陀螺仪则检测旋转速率。由于这两个传感器各有优缺点，加速度计在静态或低速运动时表现良好，但易受长期漂移影响；陀螺仪提供连续的旋转信息，但存在短期噪声。互补滤波就是用来结合这两种传感器数据，以抵消它们的不足。 互补滤波的基本原理是通过一个低通滤波器处理陀螺仪数据，消除高频噪声，同时用高通滤波器处理加速度计数据，去除长期漂移。滤波器的权重根据传感器的特性动态调整，以确保最优的姿态解算。 在STM32微控制器上实现互补滤波，通常涉及以下步骤： 1. 初始化：配置STM32的ADC和SPI接口，用于读取加速度计和陀螺仪的数据。设置滤波器参数，如截止频率和增益。 2. 数据采集：定期从加速度计和陀螺仪获取数据。加速度计通常给出三个轴的加速度值，陀螺仪提供三个轴的角速度。 3. 滤波处理：将陀螺仪数据通过低通滤波器，更新当前姿态；将加速度计数据通过高通滤波器，校正长期漂移。这里可以使用像卡尔曼滤波或简单的比例积分（PI）控制算法。 4. 权重调整：根据系统性能和传感器特性调整滤波器权重。例如，当设备静止时，可能需要更多地依赖加速度计；而在快速旋转时，则应增加陀螺仪的权重。 5. 姿态计算：使用滤波后的数据解算俯仰和横滚角度。这通常通过反正切函数（atan2）实现，考虑到地球引力和重力的影响。 6. 循环迭代：持续进行数据采集和滤波处理，不断更新姿态估计。 在实际应用中，为了提高性能，可能还需要考虑温度补偿、传感器校准、坐标系转换等因素。此外，为了处理偏航角（Yaw），可能需要引入磁力计数据，形成多传感器融合，这通常通过类似互补滤波的算法来完成，如扩展卡尔曼滤波（EKF）。 总结来说，互补滤波法姿态解算通过结合加速度计和陀螺仪的优势，为STM32平台上的移动设备提供了稳定且精确的姿态信息。这一技术对于需要实时、高精度姿态感知的应用至关重要。