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STM32F103RCT6使用HAL库通过I2C1读取MPU6050模块原始数据，卡尔曼滤波滞后很严重的原因？

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 STM32F103RCT6使用HAL库通过I2C1读取MPU6050模块原始数据，卡尔曼滤波进行数据融合。卡尔曼滤波滞后很严重卡尔曼滤波代码采用网上的资料，如下 #include "kalman.h" #include "mpu6050.h" #include "math.h" float Accel_x; //X轴加速度值暂存 float Accel_y; //Y轴加速度值暂存 float Accel_z; //Z轴加速度值暂存 float Gyro_x; //X轴陀螺仪数据暂存 float Gyro_y; //Y轴陀螺仪数据暂存 float Gyro_z; //Z轴陀螺仪数据暂存 //float Angle_gy; //由角速度计算的倾斜角度 float Angle_x_temp; //由加速度计算的x倾斜角度 float Angle_y_temp; //由加速度计算的y倾斜角度 float Angle_X_Final; //X最终倾斜角度 float Angle_Y_Final; //Y最终倾斜角度 //角度计算 void Angle_Calcu(void) { //范围为2g时，换算关系：16384 LSB/g //deg = rad180/3.14 float x,y,z; Accel_x = GetData(MPU_ACCEL_XOUTH_REG); //x轴加速度值暂存,从寄存器读数据 MPU_ACCEL_XOUTH_REG = 0x3B Accel_y = GetData(MPU_ACCEL_YOUTH_REG); //y轴加速度值暂存,从寄存器读数据 MPU_ACCEL_YOUTH_REG = 0x3D Accel_z = GetData(MPU_ACCEL_ZOUTH_REG); //z轴加速度值暂存,从寄存器读数据 MPU_ACCEL_ZOUTH_REG = 0x3F Gyro_x = GetData(MPU_GYRO_XOUTH_REG ); //x轴陀螺仪值暂存,从寄存器读数据 MPU_GYRO_XOUTH_REG 0X43 Gyro_y = GetData(MPU_GYRO_YOUTH_REG); //y轴陀螺仪值暂存,从寄存器读数据 MPU_GYRO_YOUTH_REG 0X45 Gyro_z = GetData(MPU_GYRO_ZOUTH_REG); //z轴陀螺仪值暂存,从寄存器读数据 MPU_GYRO_ZOUTH_REG 0X47 //printf("原始数据 x 加速度x = %d, x 角速度 = %d n", Accel_x,Gyro_x); //处理x轴加速度 if(Accel_x<32764) x=Accel_x/16384; else x=1-(Accel_x-49152)/16384; //处理y轴加速度 if(Accel_y<32764) y=Accel_y/16384; else y=1-(Accel_y-49152)/16384; //处理z轴加速度 if(Accel_z<32764) z=Accel_z/16384; else z=(Accel_z-49152)/16384; //用加速度计算三个轴和水平面坐标系之间的夹角 // Angle_x_temp=(atan(y/z))180/Pi; // Angle_y_temp=(atan(x/z))180/Pi; Angle_x_temp=(atan2(z,y))180/Pi; Angle_y_temp=(atan2(x, z))180/Pi; //Angle_z_temp=(atan2(y, x))180/Pi; //角度的正负号 if(Accel_x<32764) Angle_y_temp = +Angle_y_temp; if(Accel_x>32764) Angle_y_temp = -Angle_y_temp; if(Accel_y<32764) Angle_x_temp = +Angle_x_temp; if(Accel_y>32764) Angle_x_temp = -Angle_x_temp; if(Accel_z<32764) {} if(Accel_z>32764) {} //角速度 //向前运动 if(Gyro_x<32768) Gyro_x=-(Gyro_x/16.4);//陀螺仪范围为2000deg/s时，换算关系：16.4 LSB/(deg/s) //向后运动 if(Gyro_x>32768) Gyro_x=+(65535-Gyro_x)/16.4; //向前运动 if(Gyro_y<32768) Gyro_y=-(Gyro_y/16.4);//范围为2000deg/s时，换算关系：16.4 LSB/(deg/s) //向后运动 if(Gyro_y>32768) Gyro_y=+(65535-Gyro_y)/16.4; //向前运动 if(Gyro_z<32768) Gyro_z=-(Gyro_z/16.4);//范围为2000deg/s时，换算关系：16.4 LSB/(deg/s) //向后运动 if(Gyro_z>32768) Gyro_z=+(65535-Gyro_z)/16.4; //Angle_gy = Angle_gy + Gyro_y0.025; //角速度积分得到倾斜角度.越大积分出来的角度越大 Kalman_Filter_X(Angle_x_temp,Gyro_x); //卡尔曼滤波计算X倾角 Kalman_Filter_Y(Angle_y_temp,Gyro_y); //卡尔曼滤波计算Y倾角 } //卡尔曼参数 float Q_angle = 0.001; float Q_gyro = 0.005; float R_angle = 0.5; float dt = 0.005;//dt为kalman滤波器采样时间; char C_0 = 1; float Q_bias, Angle_err; float PCt_0, PCt_1, E; float K_0, K_1, t_0, t_1; float Pdot[4] ={0,0,0,0}; float PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } }; void Kalman_Filter_X(float Accel,float Gyro) //卡尔曼函数 { Angle_X_Final += (Gyro - Q_bias) dt; //先验估计 Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分 Pdot[1]= -PP[1][1]; Pdot[2]= -PP[1][1]; Pdot[3]= Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分 PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差 PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle_X_Final; //zk-先验估计 PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[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 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; //后验估计误差协方差 PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle_X_Final += K_0 * Angle_err; //后验估计 Q_bias += K_1 * Angle_err; //后验估计 Gyro_x = Gyro - Q_bias; //输出值(后验估计)的微分=角速度 } void Kalman_Filter_Y(float Accel,float Gyro) //卡尔曼函数 { Angle_Y_Final += (Gyro - Q_bias) * dt; //先验估计 Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分 Pdot[1]=- PP[1][1]; Pdot[2]=- PP[1][1]; Pdot[3]=Q_gyro; PP[0][0] += Pdot[0] * dt; // Pk-先验估计误差协方差微分的积分 PP[0][1] += Pdot[1] * dt; // =先验估计误差协方差 PP[1][0] += Pdot[2] * dt; PP[1][1] += Pdot[3] * dt; Angle_err = Accel - Angle_Y_Final; //zk-先验估计 PCt_0 = C_0 * PP[0][0]; PCt_1 = C_0 * PP[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 * PP[0][1]; PP[0][0] -= K_0 * t_0; //后验估计误差协方差 PP[0][1] -= K_0 * t_1; PP[1][0] -= K_1 * t_0; PP[1][1] -= K_1 * t_1; Angle_Y_Final += K_0 * Angle_err; //后验估计 Q_bias += K_1 * Angle_err; //后验估计 Gyro_y = Gyro - Q_bias; //输出值(后验估计)的微分=角速度 } 0 本主题由 Harmony技术专家于 2024-4-22 15:33 审核通过
2024-4-22 06:11:21　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × heks 该类别下有 50 个回答。邀请回答 hgimtk 该类别下有 44 个回答。邀请回答新星之火12138 该类别下有 42 个回答。邀请回答 wang21cj 该类别下有 41 个回答。邀请回答 chm5 该类别下有 40 个回答。邀请回答 hjfjsdgfjdsf 该类别下有 37 个回答。邀请回答 fdjslkjd 该类别下有 35 个回答。邀请回答 uvysdfydad 该类别下有 35 个回答。邀请回答 werywer 该类别下有 35 个回答。邀请回答 h1654155957.9520 该类别下有 35 个回答。邀请回答 jenny042 该类别下有 34 个回答。邀请回答 dfzvzs 该类别下有 34 个回答。邀请回答维生素B2 该类别下有 34 个回答。邀请回答凤毛麟角该类别下有 34 个回答。邀请回答 ggfvxv 该类别下有 33 个回答。邀请回答刘洋该类别下有 33 个回答。邀请回答 meihuacg 该类别下有 33 个回答。邀请回答 hfgdzc 该类别下有 33 个回答。邀请回答 lining870815844 该类别下有 32 个回答。邀请回答 h1654155275.6678 该类别下有 32 个回答。邀请回答举报刘杰相关推荐 • STM32F103C8T6最小系统板怎样做才能通过I2C读取MPU6050的数据呢 1993 • 如何去读取MPU6050的加速度计和陀螺仪的原始数据呢 1978 • MPU6050模块自己写卡尔曼滤波和姿态解算难吗？ 7025 • 怎样去调试基于STM32F103C8T6的MPU6050组件呢 1745 • 请问四轴接收器就是相当于在飞控板上外接了一个NRF24L01模块，然后用遥控控制吗？ 1717 • 求助，mpu6050模块的原始数据显示 4257 • 关于卡尔曼滤波的问题。（八百里加急般的急） 5114 • 如何去实现一种基于MPU6050及卡尔曼滤波的平衡小车呢 1091 • 请问mpu6050如何知道物体是否移动？ 1802 • mpu6050在PCB板子上的布局导致原始数据错误 3150 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 卡尔曼滤波滞后严重的原因可能有以下几点： 1. 滤波器参数设置不当：卡尔曼滤波器的性能很大程度上取决于其参数设置，如过程噪声协方差矩阵（Q矩阵）和测量噪声协方差矩阵（R矩阵）。如果这些参数设置不当，可能导致滤波器性能下降，出现滞后现象。 2. 采样率较低：如果STM32F103RCT6与MPU6050之间的I2C通信速率较低，可能导致数据采样率不足，从而影响卡尔曼滤波器的性能。 3. 滤波器初始化问题：如果滤波器的状态估计和协方差矩阵在初始化时设置不当，可能导致滤波器在开始时就出现滞后现象。 4. 卡尔曼滤波器实现问题：如果卡尔曼滤波器的实现存在问题，如计算错误或逻辑错误，也可能导致滤波器性能下降。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法： 1. 调整卡尔曼滤波器的参数：尝试调整Q矩阵和R矩阵的值，以找到最佳的滤波器性能。 2. 提高采样率：检查STM32F103RCT6与MPU6050之间的I2C通信速率，尝试提高采样率以获得更好的数据。 3. 检查滤波器初始化：确保滤波器的状态估计和协方差矩阵在初始化时设置正确。 4. 检查卡尔曼滤波器实现：仔细检查卡尔曼滤波器的实现代码，确保没有计算错误或逻辑错误。 5. 使用其他滤波器：如果卡尔曼滤波器的性能仍然不理想，可以尝试使用其他滤波器，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）或无迹卡尔曼滤波器（UKF），这些滤波器在处理非线性系统时可能表现更好。 6. 优化代码：检查你的代码，确保没有不必要的延迟或性能瓶颈，这可能会影响滤波器的性能。通过以上方法，你应该能够找到导致卡尔曼滤波滞后的原因，并采取相应的措施来解决问题。

2024-5-15 16:38:43 评论举报 duke刘