IMU卡尔曼滤波器 - MATLAB实现
概述
本仓库提供了使用MATLAB实现的卡尔曼滤波算法，专为9轴IMU(惯性测量单元)数据设计。此资源适用于那些需要对集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU传感器数据进行高精度滤波处理的开发者和研究人员。通过应用卡尔曼滤波技术，可以有效减小噪声，提高姿态估计的准确性。
特性
- 全方位数据处理：支持9轴数据融合（3轴加速度计，3轴陀螺仪，3轴磁力计）。
- 图形化展示：直观展示带标签的IMU数据，帮助理解滤波前后变化。
- 补偿功能：
- 硬铁偏置补偿，增强磁场读数的准确性。
- 角速度偏差补偿，优化动态性能。
- 示例数据：包含样本数据集，便于快速上手。
- 扩展性：预留接口易于结合实际项目，进行定制化开发。
如何开始
- 数据采集: 首先，确保你的IMU传感器能够提供格式化的实时数据流。开始前请让传感器静止5秒，以完成陀螺仪的初始补偿，随后自由旋转传感器以便于磁力计的校正。
- 数据格式:
数据应按以下格式排列：
时间戳, AccX, AccY, AccZ, GyroX, GyroY, GyroZ, MagX, MagY, MagZ其中
k代表数据序号，随后是对应的十组数值。
使用步骤：
- 获取IMU数据，并确保其遵循上述格式。
- 将数据输入到提供的MATLAB脚本中。
- 运行主程序，观察并分析滤波后的结果。
注意事项
- 在首次使用前，请仔细阅读代码注释，了解各部分功能。
- 对于特定的IMU设备，可能需要调整滤波参数以达到最佳效果。
- 示例数据仅作为演示用途，实际应用时需替换为真实传感器数据。
未来更新
- 计划加入更多的教学性质的演示和说明，以便新手更快地掌握卡尔曼滤波的应用。
- 可能会根据社区反馈增加新特性或优化现有功能。
加入我们，一起探索更精准的数据处理之道！如果您有任何问题或建议，请通过仓库的讨论区留言。