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卡尔曼滤波在九轴姿态解算中的C语言实现与参数整定
在无人机、机器人等智能设备中，九轴IMU（惯性测量单元）是姿态解算的核心传感器，但其原始数据受噪声和零偏影响严重。卡尔曼滤波作为一种基于概率的最优估计方法，通过融合加速度计、陀螺仪和磁力计数据，可显著提升姿态解算的精度与稳定性。本文将结合C语言实现，解析卡尔曼滤波在九轴姿态解算中的关键技术与参数整定方法。
在无人机、机器人等智能设备中，九轴IMU（惯性测量单元）是姿态解算的核心传感器，但其原始数据受噪声和零偏影响严重。卡尔曼滤波作为一种基于概率的最优估计方法，通过融合加速度计、陀螺仪和磁力计数据，可显著提升姿态解算的精度与稳定性。本文将结合C语言实现，解析卡尔曼滤波在九轴姿态解算中的关键技术与参数整定方法。
