arduino 自平衡小车3\对mpu6050获得的X轴角度和角速度进行卡尔曼滤波

对mpu6050获得的X轴角度和角速度进行卡尔曼滤波

mpu6050得到的角度值有些值的偏差较大，为了使平衡小车更加稳定，需要对获得的角度进行优化，使用 卡尔曼滤波，代码如下：

#include <MPU6050.h>      //MPU6050的库文件
#include <Wire.h>        //IIC通讯库文件

MPU6050 mpu6050;     //实例化一个MPU6050对象，对象名称为mpu6050
int16_t ax, ay, az, gx, gy, gz;     //定义三轴加速度，三轴陀螺仪的变量
float Angle;
float Gyro_x,Gyro_y,Gyro_z;  //用于陀螺仪算出的各轴角速度

///////////////////////Kalman_Filter////////////////////////////
float Q_angle = 0.001;  //陀螺仪噪声的协方差
float Q_gyro = 0.1;    //陀螺仪漂移噪声的协方差
float R_angle = 0.5;    //加速度计的协方差
char C_0 = 1;
float dt = 0.005; //dt的取值为滤波器采样时间
float K1 = 0.05; // 含有卡尔曼增益的函数，用于计算最优估计值的偏差
float K_0,K_1,t_0,t_1;
float angle_err;
float q_bias;    //陀螺仪漂移

float accelz = 0;
float angle;
float angle_speed;

float Pdot[4] = { 0, 0, 0, 0};
float P[2][2] = {{ 1, 0 }, { 0, 1 }};
float  PCt_0, PCt_1, E;
//////////////////////Kalman_Filter/////////////////////////

void setup() 
{
  // 加入I2C总线
  Wire.begin();                            //加入 I2C 总线序列
  Serial.begin(9600);                       //开启串口，设置波特率为9600
  delay(1500);
  mpu6050.initialize();                       //初始化MPU6050
  delay(2);
}

void loop() 
{
  Serial.print("Angle = ");
  Serial.print(Angle);
  Serial.print("     K_angle = ");
  Serial.println(angle);

  Serial.print("Gyro_x = ");
  Serial.print(Gyro_x);
  Serial.print("    K_Gyro_x = ");
  Serial.println(angle_speed);

  mpu6050.getMotion6(&ax, &ay, &az, &gx, &gy, &gz);     //IIC获取MPU6050六轴数据 ax ay az gx gy gz
  angle_calculate(ax, ay, az, gx, gy, gz, dt, Q_angle, Q_gyro, R_angle, C_0, K1);      //获取angle 角度和卡曼滤波
}

/////////////////////////////倾角计算///////////////////////
void angle_calculate(int16_t ax,int16_t ay,int16_t az,int16_t gx,int16_t gy,int16_t gz,float dt,float Q_angle,float Q_gyro,float R_angle,float C_0,float K1)
{
  Angle = atan2(ay , az) * (180/ PI);           //弧度转角度计算公式,负号为方向处理
  Gyro_x = gx / 131;              //陀螺仪计算的X轴角速度，负号为方向处理
  Kalman_Filter(Angle, Gyro_x);            //卡曼滤波
}
////////////////////////////////////////////////////////////////

///////////////////////////////KalmanFilter/////////////////////
void Kalman_Filter(double angle_m, double gyro_m)
{
  angle += (gyro_m - q_bias) * dt;          //先验估计
  angle_err = angle_m - angle;
  
  Pdot[0] = Q_angle - P[0][1] - P[1][0];    //先验估计误差协方差的微分
  Pdot[1] = - P[1][1];
  Pdot[2] = - P[1][1];
  Pdot[3] = Q_gyro;
  
  P[0][0] += Pdot[0] * dt;    //先验估计误差协方差微分的积分
  P[0][1] += Pdot[1] * dt;
  P[1][0] += Pdot[2] * dt;
  P[1][1] += Pdot[3] * dt;
  
  //矩阵乘法的中间变量
  PCt_0 = C_0 * P[0][0];
  PCt_1 = C_0 * P[1][0];
  //分母
  E = R_angle + C_0 * PCt_0;
  //增益值
  K_0 = PCt_0 / E;
  K_1 = PCt_1 / E;
  
  t_0 = PCt_0;  //矩阵乘法的中间变量
  t_1 = C_0 * P[0][1];
  
  P[0][0] -= K_0 * t_0;    //后验估计误差协方差
  P[0][1] -= K_0 * t_1;
  P[1][0] -= K_1 * t_0;
  P[1][1] -= K_1 * t_1;
  
  q_bias += K_1 * angle_err;    //后验估计
  angle_speed = gyro_m - q_bias;   //输出值的微分，得出最优角速度
  angle += K_0 * angle_err; ////后验估计，得出最优角度
}