四旋翼基础算法学习2-IMU输入滤波算法

时间：2021-06-07 14:36:51

前言：

处理器读取陀螺仪加速度计数据后首先需要对数据进行滤波处理，此文分析比较几种常用的滤波算法。

参考学习：四轴加速度计滤波

IMU：

IMU使用MPU9250（即MPU6500），设置加速度量程±8G，陀螺仪±2000dps，数字低通滤波设置42Hz。

IMU采集频率：Crazepony 100Hz（10ms），匿名小四 1000Hz（1ms），圆点博士小四333Hz（3ms）。本次测试使用250Hz（4ms）。

在从传感器读取的原始数据滤波之前，一般需要进行零偏校准。一般陀螺仪需要上电校准零偏，加计的零偏与IMU安装有关，校准一次以后上电始终使用校准值即可（或者不予校准）。零偏校准方法基本都是水平静止放置机体多次采样取均值。

三轴加速度三轴陀螺仪原始数据 –> 减去零偏 –> 数据滤波

加速度计滤波：

滤波方法有 滑动均值滤波，2阶低通滤波

使用匿名地面站显示加速度数据波形，滤波后数据由陀螺仪通道波形显示。

ACC_X 原始加速度x轴数据

ACC_Y 原始加速度y轴数据

ACC_Z 原始加速度z轴数据

GYRO_X 滤波后加速度x轴数据

GYRO_Y 滤波后加速度x轴数据

GYRO_Z 滤波后加速度z轴数据

1.加速度计滑动均值滤波

代码：

#define SAF_NUM 10




void Slide_Average_Filter(int16_t acc_x,int16_t acc_y,int16_t acc_z,int16_t *acc_out_x,int16_t *acc_out_y,int16_t *acc_out_z)


{


    static uint8_t filter_cnt=0,cnt=0;


    static int16_t filter_buffer[3][SAF_NUM];


    int32_t temp1=0,temp2=0,temp3=0;


    


    filter_buffer[0][filter_cnt]=acc_x;


    filter_buffer[1][filter_cnt]=acc_y;


    filter_buffer[2][filter_cnt]=acc_z;


    


    for(cnt=0;cnt<SAF_NUM;cnt++)


    {


        temp1 += filter_buffer[0][cnt];


        temp2 += filter_buffer[1][cnt];


        temp3 += filter_buffer[2][cnt];


    }


    *acc_out_x = temp1/SAF_NUM;


    *acc_out_y = temp2/SAF_NUM;


    *acc_out_z = temp3/SAF_NUM;


    


    filter_cnt++;


    if(filter_cnt==SAF_NUM)


        filter_cnt=0;


}




水平静止放置然后拍击三次桌子 下图


四旋翼基础算法学习2-IMU输入滤波算法


水平静止放置然后旋转晃动 下图


四旋翼基础算法学习2-IMU输入滤波算法


滑动滤波大体上消除了静止时的微小抖动，平滑了波形，但是能看到少许的延时。


2.加速度计2阶低通滤波
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