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基于扩展卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态估算（包括俯仰角、俯仰角速度、横滚角和横滚角速度）【附带Matlab代码 4955期】.mp4

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简介：
本视频详细讲解了利用扩展卡尔曼滤波算法进行四旋翼无人机姿态参数（含俯仰角、横滚角及其速度）的估算方法，并提供配套的Matlab实现代码。适合于研究与学习使用。【4955期】 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用，并且这些代码已经过测试可以正常运行，适合初学者。 1、压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需手动执行。 - 运行结果展示图样例。 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。如遇到问题，请根据错误提示进行相应调整或寻求帮助。 3、运行步骤如下： 第一步，将所有相关文件放置于Matlab的工作目录下； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击执行按钮等待程序完成并获取结果输出。 4. 若需要进一步的帮助服务（如博客资源代码提供、期刊文献再现或定制化编程需求等），请发送消息咨询博主。同时欢迎科研合作洽谈。

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  • 基于扩展卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态估算（包括俯仰角、俯仰角速度、横滚角和横滚角速度）【附带Matlab代码 4955期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了利用扩展卡尔曼滤波算法进行四旋翼无人机姿态参数（含俯仰角、横滚角及其速度）的估算方法，并提供配套的Matlab实现代码。适合于研究与学习使用。【4955期】 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用，并且这些代码已经过测试可以正常运行，适合初学者。 1、压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需手动执行。 - 运行结果展示图样例。 2、推荐使用的Matlab版本为2019b。如遇到问题，请根据错误提示进行相应调整或寻求帮助。 3、运行步骤如下： 第一步，将所有相关文件放置于Matlab的工作目录下； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击执行按钮等待程序完成并获取结果输出。 4. 若需要进一步的帮助服务（如博客资源代码提供、期刊文献再现或定制化编程需求等），请发送消息咨询博主。同时欢迎科研合作洽谈。
     
  • pengbing.zip_姿态与姿态角_俯仰角_滚转_飞行控制
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    本资料探讨了飞行器的姿态和姿态角相关概念，特别是俯仰角和滚转对飞行稳定性的影响，并深入分析了这些参数在飞行控制系统中的应用。 这段文字强调了重要参数的提取对仿真效果的重要性，并详细描述了飞行器在飞行过程中姿态控制的关键角度，包括侧滑角、倾斜角、滚转角以及俯仰角。
     
  • MPU6050与STM32结合实现俯仰角和横滚角检测（不含偏航角）
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    本项目通过STM32微控制器与MPU6050传感器结合，实现了对设备俯仰角及横滚角的精确测量。系统设计去除了对偏航角的检测需求，简化了数据处理流程，适用于需要进行姿态控制和稳定性的应用场景。 使用MPU6050传感器结合STM32微控制器进行卡尔曼滤波处理，可以有效检测俯仰角和横滚角的变化。此方法不涉及偏航角的测量。 项目相关代码可以在GitHub上找到：https://github.com/leech001/MPU6050 重写后的内容如下： 使用MPU6050传感器结合STM32微控制器进行卡尔曼滤波处理，可以有效检测俯仰角和横滚角的变化。此方法不涉及偏航角的测量。
     
  • 航迹生成器含经度、纬度、高度、横滚、俯仰、航向角等参数-源码
    优质
    本项目提供一个航迹生成器的源代码，能够生成包含经度、纬度、高度及飞行姿态（如横滚、俯仰、航向角）详细信息的飞行路径数据。适合用于航空仿真和测试等领域。 航迹发生器包括经度、纬度、高度、横滚角、俯仰角和航向角等相关参数的源码。
     
  • 航迹生成器包含经度、纬度、高度、横滚、俯仰和航向角等参数+附带代码操作演示视频
    优质
    本航迹生成器具备精确控制飞行器的多种参数功能，包括经度、纬度、高度及姿态角度。产品配有详尽的操作演示视频，方便用户快速上手。 航迹发生器包含经度、纬度、高度、横滚角、俯仰角和航向角等参数。使用方法：请确保您的计算机上安装了Matlab 2021a或更高版本，然后运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在执行过程中，请注意将Matlab左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在的路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频进行学习和模仿。
     
  • MPU6050简化代码_俯仰角_arduino_四元数_方向角_MPU6050
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    本项目通过Arduino平台使用简化的MPU6050传感器代码，实现计算俯仰角、四元数和方向角的功能，便于姿态检测与控制。 MPU6050是一款广泛应用在微型飞行器、机器人以及物联网设备中的六轴惯性测量单元（IMU），它可以同时检测设备的加速度和陀螺仪数据。在这个项目中，我们将专注于如何利用MPU6050获取并计算出设备的俯仰角和航向角，这些信息对于实现精确的姿态控制至关重要。我们的硬件平台是Arduino微控制器，并通过四元数进行姿态解算。 首先了解MPU6050的基本工作原理：该模块内部集成了一个三轴加速度计与一个三轴陀螺仪。其中，加速度计用于测量重力加速度，而陀螺仪则用来监测设备的旋转速率。结合这两个传感器的数据，我们可以推断出设备的姿态变化。 在Arduino中使用MPU6050时通常采用I2C总线通信方式，并需要连接SDA和SCL引脚来配置相应的设置信息。编程过程中我们需要设定正确的I2C地址、初始化MPU6050模块并确保加速度计与陀螺仪都在正常工作。 接下来，我们将讨论四元数的概念：这是一种扩展的复数形式，在三维空间中的旋转表示中非常有用。相比传统的欧拉角方法，使用四元数能够避免万向节锁死问题，并且更适合处理连续的旋转操作。在MPU6050的数据处理过程中，我们一般会先通过陀螺仪数据积分得到角度变化值，再利用加速度计提供的信息进行校正，最终借助于四元数运算来获取设备的具体姿态。 通常，在实现代码中你会看到以下关键步骤： 1. 初始化I2C通信和MPU6050模块。 2. 定时读取来自加速度计与陀螺仪的数据。 3. 将原始数据转换为工程单位，例如g（重力加速度）以及度/秒等标准量纲形式。 4. 利用四元数算法更新姿态。这通常包括将从陀螺仪获得的角速率增量转化为相应的四元数值，并将其与当前的姿态四元数相乘以实现状态更新。 5. 计算俯仰角（pitch）和航向角（yaw）。前者表示设备前端相对于垂直方向的角度偏移，后者则反映横向旋转角度。 值得注意的是，由于陀螺仪存在漂移现象，在长时间运行后可能会积累误差。为了提高精度，可以结合磁力计数据进行校正以获得更准确的航向信息；同时也可以采用卡尔曼滤波或互补滤波等算法来融合不同传感器的数据，从而减少噪声和漂移的影响。 总结来说，这个项目的核心在于理解MPU6050的工作机制、掌握四元数姿态解算的技术以及如何在Arduino平台上进行硬件接口编程及数据处理。通过实际操作，你将能够实现对设备姿态的实时监控，并为无人机、机器人以及其他需要精确控制的应用提供有力支持。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估算
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    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的姿态估计算法，专门针对四旋翼无人机进行优化。通过该方法能够有效提升无人机在动态飞行过程中的姿态估计精度和稳定性。 在四旋翼无人机的姿态估计应用中，扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常用的非线性系统状态估计方法。EKF通过将泰勒级数应用于卡尔曼滤波器框架内实现对非线性的处理，从而能够有效估算飞行器姿态。 该过程首先利用惯性测量单元(IMU)传感器获取数据，这些传感器包括加速度计和陀螺仪，用于记录无人机的角速度及线性加速度。在此基础上，EKF结合了上述传感器的数据与无人机的动力学模型来迭代更新并估计其姿态。 在状态空间建模阶段，四旋翼的姿态被表示为包含姿态角度（俯仰、横滚、偏航）和角速率的状态向量，并通过动力学方程将该状态向量与控制输入（如电机转速等）联系起来。测量更新步骤中，EKF利用传感器数据对预测出的飞行器状态进行校正，从而不断优化姿态估计。 在具体应用到四旋翼无人机的姿态估计时，EKF的状态向量包括了俯仰角、横滚角和偏航角以及相应的角速度信息；同时根据四旋翼的动力学特性建立系统模型来描述其运动变化规律。
     
  • 飞机俯仰角度控制系统的设计报告
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    本设计报告探讨了飞机俯仰角度控制系统的开发与优化，旨在提高飞行稳定性及操控性。通过分析现有系统不足，提出创新设计方案，并验证其有效性。 飞机的运动调节方程是一套复杂的六个非线性耦合微分方程，在一定假设下可以解耦并线性化为纵向和横向方程。在设计自动驾驶仪控制飞机俯仰角时，我们考虑的基本坐标轴和作用力如图所示（此处省略具体图片引用）。在这个示例中，假定飞机以固定的高度和速度飞行，并且推力、拖曳力、重力及升力互相平衡。此外，在任何情况下假设俯仰角的变化不会影响飞机的速度。 基于这些简化假设，飞机的纵向运动方程可以表示为以下形式：（此处省略具体数学表达式）。其中，分别代表迎角、俯仰角速度和升降机偏转角度。 接下来需要考虑以下几个问题： 1）查阅相关资料后对上述方程式进行进一步简化，并建立以升降机偏转角作为输入信号、俯仰角为输出变量的传递函数模型； 2）构建一个状态空间模型，其中输入是迎角的变化率（即），输出是俯仰角速度（即），同时将俯仰角和俯仰角速度视为系统的两个状态变量。
     
  • 飞机姿态与俯仰速度控制系统的MATLAB设计
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    本项目致力于利用MATLAB软件开发飞机的姿态和俯仰速度控制系统，通过精确算法模拟与优化飞行器操控性能，确保飞行安全与稳定性。 Simulink是一个由MathWorks公司开发的图形化编程环境，用于对动态系统进行建模、仿真和分析。它与MATLAB紧密集成，提供了丰富的模块库来支持各种应用领域的需求，如控制设计、信号处理以及通信等领域。通过使用Simulink，用户可以方便地创建复杂的模型，并且能够以直观的方式展示系统的运行情况。 对于初学者而言，掌握Simulink的基本操作和功能是非常重要的步骤之一。这包括了解如何建立基本的系统模型、设置仿真参数及分析仿真的结果等关键技能点。随着经验的增长和技术水平的进步，用户还可以深入学习高级特性和工具箱来解决更为复杂的问题，并进行高效的项目开发工作。 总之，Simulink为工程师和科学家提供了一个强大而灵活的设计平台，在多个工程学科中发挥着不可或缺的作用。