平衡小车卡尔曼滤波算法

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平衡小车卡尔曼滤波算法
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这次的平衡车，使用到了卡尔曼滤波，下面谈谈使用心得

我们是利用角速度传感器和加速度传感器测量得到角度和角速度，但是由于车子是运动的，我们利用加速度得到的角度并不完全正确，由于噪声干扰，我们对角速度传感器的测量值也存在怀疑。于是我们就要进行滤波，通过两个传感器数值上的相互关系来得到我们想要的结果。我们使用卡尔曼滤波器连接这两个测量值。

首先开感性的理解一下卡尔曼，引用网上(百度百科)的经典解释：

在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。

假 设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时 间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise)，也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，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。

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看看楼主说的滤波算法