1. MPU6050陀螺仪
// 陀螺仪
float angleAx,gyroGy;
MPU6050 accelgyro;
int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;
accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);//原始数据采集
angleAx=atan2(ax,az)*180/PI;//加速度计算角度
gyroGy=-gy/131.00;//陀螺仪角速度,注意正负号与放置有关
2.滤波参数及函数
//一阶互补滤波
float K1 =0.05; // 对加速度计取值的权重
float dt=20*0.001;//注意:dt的取值为滤波器采样时间
float angle1;
void Yijielvbo(float angle_m, float gyro_m)//采集后计算的角度和角加速度
{
angle1 = K1 * angle_m+ (1-K1) * (angle1 + gyro_m * dt);
}
//二阶互补滤波
float K2 =0.2; // 对加速度计取值的权重
float x1,x2,y1;
float dt=20*0.001;//注意:dt的取值为滤波器采样时间
float angle2;
void Erjielvbo(float angle_m,float gyro_m)//采集后计算的角度和角加速度
{
x1=(angle_m-angle2)*(1-K2)*(1-K2);
y1=y1+x1*dt;
x2=y1+2*(1-K2)*(angle_m-angle2)+gyro_m;
angle2=angle2+ x2*dt;
}
//卡尔曼滤波参数与函数
float dt=0.005;//注意:dt的取值为kalman滤波器采样时间
float angle, angle_dot;//角度和角速度
float P[2][2] = {{ 1, 0 },
{ 0, 1 }};
float Pdot[4] ={ 0,0,0,0};
float Q_angle=0.001, Q_gyro=0.005; //角度数据置信度,角速度数据置信度
float R_angle=0.5 ,C_0 = 1;
float q_bias, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1;
//卡尔曼滤波
void Kalman_Filter(float angle_m, float gyro_m)//angleAx 和 gyroGy
{
angle+=(gyro_m-q_bias) * dt;
angle_err = angle_m - angle;
Pdot[0]=Q_angle - P[0][1] - P[1][0];
Pdot[1]=- P[1][1];
Pdot[2]=- P[1][1];
Pdot[3]=Q_gyro;
P[0][0] += Pdot[0] * dt;
P[0][1] += Pdot[1] * dt;
P[1][0] += Pdot[2] * dt;
P[1][1] += Pdot[3] * dt;
PCt_0 = C_0 * P[0][0];
PCt_1 = C_0 * P[1][0];
E = R_angle + C_0 * PCt_0;
K_0 = PCt_0 / E;
K_1 = PCt_1 / E;
t_0 = PCt_0;
t_1 = C_0 * P[0][1];
P[0][0] -= K_0 * t_0;
P[0][1] -= K_0 * t_1;
P[1][0] -= K_1 * t_0;
P[1][1] -= K_1 * t_1;
angle += K_0 * angle_err; //最优角度
q_bias += K_1 * angle_err;
angle_dot = gyro_m-q_bias;//最优角速度
}
3 三种滤波比较源代码 //
#include "Wire.h"
#include "I2Cdev.h"
#include "MPU6050.h"
#include "Timer.h"//时间操作系统头文件 本程序用作timeChange时间采集并处理一次数据
Timer t;//时间类
float timeChange=20;//滤波法采样时间间隔毫秒
float dt=timeChange*0.001;//注意:dt的取值为滤波器采样时间
// 陀螺仪
float angleAx,gyroGy;//计算后的角度(与x轴夹角)和角速度
MPU6050 accelgyro;//陀螺仪类
int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;//陀螺仪原始数据 3个加速度+3个角速度
//一阶滤波
float K1 =0.05; // 对加速度计取值的权重
//float dt=20*0.001;//注意:dt的取值为滤波器采样时间
float angle1;//一阶滤波角度输出
//二阶滤波
float K2 =0.2; // 对加速度计取值的权重
float x1,x2,y1;//运算中间变量
//float dt=20*0.001;//注意:dt的取值为滤波器采样时间
float angle2;//er阶滤波角度输出
//卡尔曼滤波参数与函数
float angle, angle_dot;//角度和角速度
float angle_0, angle_dot_0;//采集来的角度和角速度
//float dt=20*0.001;//注意:dt的取值为kalman滤波器采样时间
//一下为运算中间变量
float P[2][2] = {{ 1, 0 },
{ 0, 1 }};
float Pdot[4] ={ 0,0,0,0};
float Q_angle=0.001, Q_gyro=0.005; //角度数据置信度,角速度数据置信度
float R_angle=0.5 ,C_0 = 1;
float q_bias, angle_err, PCt_0, PCt_1, E, K_0, K_1, t_0, t_1;
void setup() {
Wire.begin();//初始化
Serial.begin(9600);//初始化
accelgyro.initialize();//初始化
int tickEvent1=t.every(timeChange, getangle);//本语句执行以后timeChange毫秒执行回调函数getangle
int tickEvent2=t.every(50, printout) ;//本语句执行以后50毫秒执行回调函数printout,串口输出
}
void loop() {
t.update();//时间操作系统运行
}
void printout()
{
Serial.print(angleAx);Serial.print(',');
Serial.print(angle1);Serial.print(',');
Serial.print(angle2);Serial.print(',');
// Serial.print(gx/131.00);Serial.print(',');
Serial.println(angle);//Serial.print(',');
// Serial.println(Output);
}
void getangle()
{
accelgyro.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);//读取原始6个数据
angleAx=atan2(ax,az)*180/PI;//计算与x轴夹角
gyroGy=-gy/131.00;//计算角速度
Yijielvbo(angleAx,gyroGy);//一阶滤波
Erjielvbo(angleAx,gyroGy);//二阶滤波
Kalman_Filter(angleAx,gyroGy); //卡尔曼滤波
}
void Yijielvbo(float angle_m, float gyro_m)
{
angle1 = K1 * angle_m+ (1-K1) * (angle1 + gyro_m * dt);
}
void Erjielvbo(float angle_m,float gyro_m)
{
x1=(angle_m-angle2)*(1-K2)*(1-K2);
y1=y1+x1*dt;
x2=y1+2*(1-K2)*(angle_m-angle2)+gyro_m;
angle2=angle2+ x2*dt;
}
void Kalman_Filter(double angle_m,double gyro_m)
{
angle+=(gyro_m-q_bias) * dt;
angle_err = angle_m - angle;
Pdot[0]=Q_angle - P[0][1] - P[1][0];
Pdot[1]=- P[1][1];
Pdot[2]=- P[1][1];
Pdot[3]=Q_gyro;
P[0][0] += Pdot[0] * dt;
P[0][1] += Pdot[1] * dt;
P[1][0] += Pdot[2] * dt;
P[1][1] += Pdot[3] * dt;
PCt_0 = C_0 * P[0][0];
PCt_1 = C_0 * P[1][0];
E = R_angle + C_0 * PCt_0;
K_0 = PCt_0 / E;
K_1 = PCt_1 / E;
t_0 = PCt_0;
t_1 = C_0 * P[0][1];
P[0][0] -= K_0 * t_0;
P[0][1] -= K_0 * t_1;
P[1][0] -= K_1 * t_0;
P[1][1] -= K_1 * t_1;
angle += K_0 * angle_err; //最优角度
q_bias += K_1 * angle_err;
angle_dot = gyro_m-q_bias;//最优角速度
}
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