《使用王镇&任光阔加速度校正算法求解姿态测试报告》
本文主要探讨了在姿态估计中，利用王镇和任光阔的加速度校正算法以及杜宇的校正参数对IMU（惯性测量单元）数据进行预处理的方法，以降低姿态误差并提高姿态估计的准确性。实验基于实验室的IMU硬件设备，采用zsens数据采集程序，读取特定的校正参数配置文件，以此分析和对比不同校正方法的效果。
1. **校正方法对比**
- **校正方法①（zsens程序使用的数据校正算法）**：该方法基于设备静止水平放置的数据，通过记录加速度和磁通的最大、最小值进行归一化处理。同时，利用设备静止时最后1秒的陀螺仪数据计算出偏差值，从而校正陀螺仪数据。归一化公式为：
\[ anorm = \frac{ain - (amax + amin)/2}{(amax - amin)/2} \]
同理处理磁通数据。陀螺仪数据的校正公式为：
\[ Gnorm = Gin - Gbias \]
- **校正方法②（王镇对加速度数据校正算法）**：此方法要求采集设备在不同姿态下的数据，包括6组轴向垂直和8组象限朝下的数据。通过线性关系模型（3个K系数和3个b偏移项）求解实际加速度，然后进行校正。
2. **误差评估**
误差评估是通过对比校正前后9DOF传感器数据在起始和终止姿态的差异来衡量的。选取起始后约1s（头序号headIdx=30）和终止前约1s（尾序号tailIdx=-30）的数据，计算姿态矩阵的旋转量ΔR，并转化为轴角表示angle，angle值越接近0°，表明校正效果越好。
3. **测试环境**
实验环境包括Windows 10操作系统，C++、Python和Matlab编程语言，开发环境为VS2010、ipython-notebook和matlab R2015a。此外，还使用了opencv、openni以及python的numpy和lxml等第三方库和工具。
4. **实验流程**
- **校正数据采集**：方法①需要设备绕垂直和水平轴缓慢旋转，然后水平放置；方法②要求设备静止，采集不同姿态下的数据，总共14组。
- **加速度校正参数求解**：对于王镇的校正方法，需解出6个校正系数（k1, k2, k3...），这些系数用于校正原始加速度测量数据，使其更接近实际值。
本测试报告详细阐述了两种不同的加速度校正算法，及其在姿态估计中的应用，旨在找出更优的预处理策略，以提升IMU数据的准确性和姿态估计的精度。通过对原始9轴测试数据的校正和误差评估，可以深入理解不同校正方法对系统性能的影响，为后续的传感器融合和姿态控制提供有价值的信息。
