第7章 姿态解算进阶

作者：一个在飞控坑里摸爬滚打了十多年的老兵本课程面向有一定编程基础、对飞控算法感兴趣的同学，从零开始讲清楚飞控算法的每一个核心环节。30章系统掌握无人机飞控算法——从传感器到控制、从姿态解算到SLAM本课程从飞控算法概述出发，逐步讲解坐标系、传感器、姿态解算、PID控制、位置控制、导航、状态估计、飞行模式、混控、RTOS、故障诊断、SLAM、编队飞行等全部核心内容。第7章 姿态解算进阶“卡尔曼滤波是工程界最伟大的发明之一——它让阿波罗登月成为可能。”上一章我们讲了互补滤波，它简单好用，但有很多局限性。这一章我们来讲飞控姿态解算的"终极武器"——卡尔曼滤波，特别是扩展卡尔曼滤波（EKF）。7.1 卡尔曼滤波原理7.1.1 从直觉说起想象你在高速公路上开车，你有两种方式估计自己的位置：GPS：告诉你位置，但有误差（比如±5米）车速表：告诉你速度，你用速度积分来估计位置，但积分会累积误差怎么结合这两种信息？卡尔曼说：根据每种信息的可信度，加权融合。