卡尔曼滤波，自平衡车

疯狂土豆儿

我用printf("%0.2f   %0.2f   %0.2f\r\n",Angle,Angle_ax,Gyro_y);函数分别读取的加速度，角速度和倾角，我发现当我快速的改变板子的倾角的时候，比如快速变化10度，Angle（卡尔曼滤波后的倾角）瞬时变化非常快，可能会瞬间变化几十度然后回到正常角度，而当我缓慢变化10度的时候，Angle变化是正常线性变化到10度，在这两种变化中，Angle_ax（从MPU6050读取的值经过处理后的陀螺仪的Y轴数据）的变化一直都是线性正常的，并且Angle的值特别接近Angle_ax的值

问题：1，我快速改变板子倾角时Angle的变化正常吗？

     2，Angle正常变化的时候是应该与Angle_ax的值相近吗？

*************读取数据********************

//定义MPU6050内部地址

#define     SMPLRT_DIV             0x19          //陀螺仪采样率典型值 0X07 125Hz

#define     CONFIG                        0x1A     //低通滤波频率 典型值 0x00

#define     GYRO_CONFIG                  0x1B         //陀螺仪自检及测量范围                 典型值 0x18 不自检 2000deg/s

#define     ACCEL_CONFIG        0x1C         //加速度计自检及测量范围及高通滤波频率 典型值 0x01 不自检 2G 5Hz

#define INT_PIN_CFG     0x37

#define INT_ENABLE      0x38

#define INT_STATUS      0x3A   //只读

#define     ACCEL_XOUT_H       0x3B

#define     ACCEL_XOUT_L        0x3C

#define     ACCEL_YOUT_H       0x3D

#define     ACCEL_YOUT_L        0x3E

#define     ACCEL_ZOUT_H       0x3F

#define     ACCEL_ZOUT_L        0x40

#define     TEMP_OUT_H          0x41

#define     TEMP_OUT_L           0x42

#define     GYRO_XOUT_H    0x43

#define     GYRO_XOUT_L                  0x44         

#define     GYRO_YOUT_H        0x45

#define     GYRO_YOUT_L                  0x46

#define     GYRO_ZOUT_H        0x47

#define     GYRO_ZOUT_L                  0x48

//读取寄存器原生数据

         

       MPU6050_Raw_Data.Accel_X = (buf[0]<<8 | buf[1]);

       MPU6050_Raw_Data.Accel_Y = (buf[2]<<8 | buf[3]);

       MPU6050_Raw_Data.Accel_Z = (buf[4]<<8 | buf[5]);

       MPU6050_Raw_Data.Temp =   (buf[6]<<8 | buf[7]);  

       MPU6050_Raw_Data.Gyro_X = (buf[8]<<8 | buf[9]);

       MPU6050_Raw_Data.Gyro_Y = (buf[10]<<8 | buf[11]);

       MPU6050_Raw_Data.Gyro_Z = (buf[12]<<8 | buf[13]);

      

      

       //将原生数据转换为实际值，计算公式跟寄存器的配置有关

       MPU6050_Real_Data.Accel_X = -(float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_X)/8192.0;

       MPU6050_Real_Data.Accel_Y = -(float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_Y)/8192.0;

       MPU6050_Real_Data.Accel_Z = (float)(MPU6050_Raw_Data.Accel_Z)/8192.0;

             MPU6050_Real_Data.Gyro_X=-(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_X- gyroADC_X_offset)/65.5;   

        MPU6050_Real_Data.Gyro_Y=-(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_Y- gyroADC_Y_offset)/65.5;   

        MPU6050_Real_Data.Gyro_Z=(float)(MPU6050_Raw_Data.Gyro_Z- gyroADC_Z_offset)/65.5;   

    }

   

//******卡尔曼参数************

                  

const float Q_angle=0.001;  

const float Q_gyro=0.003;

const float R_angle=0.5;

const float dt=0.01;                           //dt为kalman滤波器采样时间;

const char C_0 = 1;

float Q_bias, Angle_err;

float PCt_0, PCt_1, E;

float K_0, K_1, t_0, t_1;

float Pdot[4] ={0,0,0,0};

float PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } };

/*****************卡尔曼滤波**************************************************/

void Kalman_Filter(float Accel,float Gyro)               

{

         Angle+=(Gyro- Q_bias) * dt; //先验估计

         

         Pdot[0]=Q_angle- PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分

         Pdot[1]=-PP[1][1];

         Pdot[2]=-PP[1][1];

         Pdot[3]=Q_gyro;

         

         PP[0][0]+= Pdot[0] * dt;   // Pk-先验估计误差协方差微分的积分

         PP[0][1]+= Pdot[1] * dt;   // =先验估计误差协方差

         PP[1][0]+= Pdot[2] * dt;

         PP[1][1]+= Pdot[3] * dt;

                  

         Angle_err= Accel - Angle;        //zk-先验估计

         

         PCt_0= C_0 * PP[0][0];

         PCt_1= C_0 * PP[1][0];

         

         E= R_angle + C_0 * PCt_0;

         

         K_0= PCt_0 / E;

         K_1= PCt_1 / E;

         

         t_0= PCt_0;

         t_1= C_0 * PP[0][1];

         PP[0][0]-= K_0 * t_0;                  //后验估计误差协方差

         PP[0][1]-= K_0 * t_1;

         PP[1][0]-= K_1 * t_0;

         PP[1][1]-= K_1 * t_1;

                  

         Angle        += K_0 * Angle_err;           //后验估计

         Q_bias      += K_1 * Angle_err;           //后验估计

         Gyro_y   = Gyro - Q_bias;       //输出值(后验估计)的微分=角速度

}

******************倾角计算*****************

void Angle_Calculate(void)

{

/****************************加速度****************************************/

         

         Accel_x  = MPU6050_Real_Data.Accel_X;           //读取X轴加速度

         Angle_ax= Accel_x*1.2*180/3.14;     //弧度转换为度

/****************************角速度****************************************/

         

          Gyro_y = MPU6050_Real_Data.Gyro_Y;           

时间dt，所以此处不用积分

/***************************卡尔曼融合*************************************/

         Kalman_Filter(Angle_ax,Gyro_y);       //卡尔曼滤波计算倾角

         

黄施泓

这样倾角变化肯定不对啊，滤波是把倾角那部分的噪声滤掉。你角度不变，值是不可能上去又下来的。或者你角速度极性错了，加个负号试试。

补充内容 (2016-8-13 17:49):
Kalman_Filter(Angle_ax,Gyro_y);  而且为啥你用的是加速度是X轴，陀螺仪是Y轴，应该是同轴吧

疯狂土豆儿

现在情况就是，就算我是在减小倾角，只要我快速地改变，它显示的倾角都会先增大再减小，而如果我慢速改变的话，倾角就会缓慢减小而不会出现那些增大的角

黄施泓

先增大后变小不是角速度 吗？

疯狂土豆儿

黄施泓 发表于 2016-8-12 13:41
先增大后变小不是角速度 吗？

角速度和倾角都是这样变化，这样是我的卡尔曼算法的问题还是参数的问题，还是说正常啊？

个性十足

平衡车总朝一个方向走，这是什么原因，求大神指导