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1、互补滤波器互补滤波器：加速度计 低通滤波器 求和 得到角度 得到角速度 数值积分 高通滤波器 陀螺仪 优点：可以修正噪声，漂移和对横向加速度传感器的依赖； 快速估计角度，响应比单独的低通滤波器要快； 算法简单。 不足：需要理解一些简单滤波器的理论知识，没有卡尔曼滤波器那么复杂。 数字滤波器： 1、积分：这很简单，想象一辆汽车以已知的速度行驶，你的程序就是一个闹钟，每过几个毫秒就会响一下，想要得到每次响的时候汽车的位置，你需要用原来已知的位置加上这段时间变化的位置，变化的位置就是从上次听到滴答声到现在的时间乘以汽车的速度，这个时间可以从微控制器得到。 即，position+=speed*dt；或
2、者变换到角度则是：angle+=gyro*dt； 2、低通滤波器：低通货滤波器的目标是仅仅让长期的变化通过，滤除短时的变化。要达到这个目标的一种方法就是强行使这个变化通过程序的循环一点一点的建立起来，每次的循环只加一点点。 即，angle=0.98*angle+0.02*x_acc; 假如，举个例子来说，角度的初始值是0度，然后加速度传感器的读数突然变到10度，角度的估计变化就会如下表的顺次迭代所示： 如果传感器的读数停在10度不变，角度的估计值会上升到这个值，上升到10度的时间取决于滤波器参数和程序中对传感器的采样率。 3、高通滤波器：高通滤波器的理论比低通滤波器的解释要稍微难一些，不过他们
3、的概念是完全相反的：高通滤波器允许短时的信号通过，滤出变化比较缓慢的信号，可以被用来消除漂移。 4、采样周期：每个程序循环的时间，如果采样率是100Hz，则采样周期是0.01s。 5、时间常量：滤波器的世纪结案常数是信号会作用的相对时间。对于低通滤波器，周期比时间常数大的多的信号可以平稳的通过，而周期比时间常数短的信号则会被滤出，高通滤波器敲好与之相反。 y=a*y+(1-a)*x; 以dt的采样周期运行程序一个循环，会发现：t=adt1-at+dt因此，如果你知道需要的时间常数和采样周期，就可以得到滤波器的系数a。 a=t。 6、互补：只是意味着把滤波器的两部分加起来成为一个滤波器，使其能输
4、出一个有意义的、准确的线性估计，看完关于简单滤波器的知识，我觉得这里的这个滤波器不能说是完全的互补，但当时间常数比采样周期要大得多的时候，他能得到一个很好的近似。 进一步观察角度互补滤波器 如果滤波器在每秒执行100次的循环里运行，低通和高通滤波器的时间常数将会是： 时间常数定义了是该相信陀螺仪还是加速度传感器的界限，当时间周期小于半秒的时候，陀螺仪的积分起主要的作用加速度传感器的噪声将会被滤除，当时间周期大于半秒的时候，加速度传感器要的比重要比陀螺仪大，这时候可能会有漂移。 对于大部分人来说，设计这个滤波器通常通过另外的方式。首先，你会定一个时间常数然后用它去计算滤波器系数。根据时间常数可以
5、调整响应的快慢。假如你的陀螺仪每秒漂移2度，这时为了保证在每个方向的漂移不会超过几度，你可能需要一个小于1秒的时间常数。但是随着时间常数的减小，加速度传感器的噪声就会被更多的引入到系统之中。和其他的控制情况一样，最好的折衷方案是通过实验来确定的。 请记住，要想得到合适的滤波器系数，采样率是很重要的。如果你改变了你的程序，增加了浮点运算，这两个因素的会使采样率就会下降，除非你重新计算你的滤波器条件，否则你的时间常数是不会减小的。 举一个例子，假设用26.2ms更新你的程序循环。如果你想要的时间常数是0.75s，滤波器的参数将会是： 即，angle=(0.966)*(angle+gyro*0.0262)+(0.034)*(x_acc)。
