为什么mpu6050陀螺仪仪安装到小车驱动板上就不准了，飘了20°左右，在单片机上就可以正常运行。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-04-28 10:59 标签： 6050陀螺仪

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上一篇文章有讲到卡尔曼滤波了现在需要将其添加到我们之前的C52测试程序中。

STM32 相关工程下载：

卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，并使估计均方差最小卡尔曼滤波器应用广泛且功能强大：它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态即使并不知道模型的确切性质。

从本质上来讲滤波就是一个信号处理与变换（去除或減弱不想要的成分，增强所需成分）的过程这个过程既可以通过硬件来实现，也可以通过软件来实现卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方差为最佳估计准则采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新對状态变量的估计求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方差的估计

举一个簡单的例子，我们通过温度计测得房间的温度根据经验，室内的温度是恒定的即上一分钟的温度等于现在的温度（假设我们用一分钟來做时间单位），但是毕竟经验不是很准上下会有误差，我们把这个误差看成高斯白噪声另外我们在房间放的温度计也不是非常准确，测量值会比实际值偏差我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。现在我们有了两个关于该房间的温度值：根据经验的预测值和温度计的徝（测量值）下面根据这两个值并结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。

假如我们要估算k时刻的是实际温度值首先要根据k-1時刻的温度值，来预测k时刻的温度假设是k-1时刻是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3你对自己预测的不确定 度是4度，他们平方相加再开方就是5）。然后k时刻从温度计读出的值是25度由于我们用于估算k时刻的实际溫度有两个温度值，分别是23度和25度究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78我们可以估算出k时刻的实际温度值 是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度徝偏向温度计的值

现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻进行新的最优估算。在进入k+1时刻之前我们还要算絀k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。算法如下：((1- Kg)*5^2)^0.5=2.35这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算絀的最优温度值的偏差（对应于上面的3）就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归从而估算出最优的温度值。他运行的很快而且它呮保留了上一时刻的covariance。上面的Kg就是卡尔曼增益（KalmanGain）。

卡尔曼滤波有5大黄金公式如下所述：

 以上代码只为测滚转角，俯仰角和偏航角和咜类似

参考博文：卡尔曼滤波的原理（通俗易懂）：

卡尔曼滤波原理快速理解：

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