一、 硬件层面的排查与解决（基础且重要）
这是最先应该检查的步骤，很多问题源于硬件。
电源质量 - 首要怀疑对象
问题：MPU6050对电源噪声非常敏感。如果电源纹波过大，会直接导致数据剧烈跳动，可能触发看门狗或导致单片机电源不稳而复位。
解决方案：
在MPU6050的VCC和GND之间并联一个100nF的瓷片电容和一个10μF的钽电容，尽可能靠近传感器引脚。这是必须的。
检查你的电源电路是否能提供稳定、干净的5V或3.3V电压。使用线性稳压（如AMS1117-3.3）比开关电源（如MP1584）的噪声更小。
如果使用电机等大功率设备，务必为单片机和控制部分使用独立的稳压电源或加入隔离模块，并在电机电源上加磁环和大电容滤波。
PCB布局与布线
问题：传感器靠近MCU的IO线、PWM线（特别是驱动电机的PWM线）或电源线，受到电磁干扰。
解决方案：
将MPU6050远离噪声源。
使用屏蔽线或双绞线（如果模块是分离的）。
确保I2C总线上有上拉电阻（通常4.7kΩ），并且走线尽量短。
机械安装
问题：传感器安装不牢固，或与机身共振。
解决方案：使用软质海绵胶（如3M的VHB胶）固定传感器，以吸收高频振动。
二、 软件层面的高级处理（核心手段）
这是最能从根本上解决问题的部分。
完善的校准程序（取代简单的参数调整）
不要只平放校准。进行六面校准或多点校准，以更精确地补偿零偏和比例误差。
校准流程：将MPU6050依次静止放在六个面上（每个面朝上静止一段时间），收集每个面上的数据，计算出偏移量（offset）和比例因子（scale）的校准矩阵。
好处：这种方法能同时校准加速度计和陀螺仪，精度远高于只平放校准。
传感器数据滤波（至关重要）
原始数据必须经过滤波才能使用。针对不同特性使用不同滤波器：
对于加速度计（低频噪声为主）：使用低通滤波器（Low-Pass Filter）。它可以平滑掉高频抖动（如振动），保留稳定的重力向量。
简单实现：filtered_data = α * current_raw_data + (1 - α) * previous_filtered_data （α取值0.1到0.3之间）
对于陀螺仪（高频噪声和漂移）：通常与加速度计数据进行传感器融合，最经典的就是互补滤波（Complementary Filter） 或 卡尔曼滤波（Kalman Filter）。
原理：利用加速度计在长期来看角度准确（无漂移）、但短期动态响应差的特性，和陀螺仪在短期来看积分角度准确、但长期会漂移的特性，互相弥补。
效果：能输出非常平稳且准确的角度和角速度数据，极大改善平放时的稳定性。
优化系统逻辑，避免误复位
检查代码中的复位条件：你的程序里是否有这样的逻辑——“如果角度大于XX度，就系统复位”？如果是，这个阈值设置得太低了，没有考虑到传感器的噪声和零偏。应该适当提高安全阈值，或者引入延时判断（例如，连续100ms超过阈值才判定为需要复位），而不是单次判断。
管理看门狗（Watchdog）：如果是因为程序跑飞而触发的硬件看门狗复位，说明你的主循环可能因为等待I2C数据等原因被阻塞。确保MPU6050的读取操作是非阻塞的，或者合理喂狗。
I2C通信可靠性
在I2C读取函数中加入错误处理和重试机制。如果一次读取失败（例如被中断打断），应自动重试几次，而不是直接使用错误数据或卡死。
确保I2C时钟频率（SCL）不超过400kHz（标准模式），过高的速率在长线传输时容易出错。
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