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互补滤波

Complementary Filter进阶

陀螺仪管短期、加速度计管长期,按比例混合两者来估计姿态角的简单滤波方法。

互补滤波是 IMU 姿态估计里最常用的简单方法。陀螺仪测角速度,积分得到角度,短时间内平滑准确,但零偏会让误差随时间累积成漂移(低频误差);加速度计借助重力方向能直接算出俯仰和横滚角,长期不漂,但受振动和运动加速度干扰、噪声大(高频误差),偏航角可再借助磁力计。互补滤波让陀螺仪积分结果走高通、加速度计结果走低通再相加,常见写法是:角度 = α ×(上一时刻角度 + 角速度 × Δt)+(1 − α)× 加速度计角度,α 取接近 1 的值。计算量极小,适合单片机;Mahony 等人 2008 年在 IEEE TAC 上把它推广到三维旋转(SO(3)),即常用的 Mahony 滤波。它不需要噪声模型,但权重需手调。

例子自平衡小车的主控每个控制周期读一次 IMU,用 α = 0.98 的互补滤波算出车身俯仰角,作为平衡控制的反馈量。

也叫
互补滤波器、Mahony 互补滤波
相关
惯性测量单元、卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、姿态解算(AHRS 航姿参考系统)、传感器漂移(零漂)、状态估计
来源
Complementary Filter - AHRS 文档
complementaryFilter - MATLAB Sensor Fusion and Tracking Toolbox

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