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嵌入式传感器融合：让数据和谐共处的实战 在嵌入式开发里，加速度、陀螺仪、磁力计数据融合是个大难题，处理不好，姿态解算就会出问题，四轴飞行器都可能自由落体。 分享些经验和翻车现场。
卡尔曼滤“硬刚 做四轴飞行器项目时，为精准获取姿态，采用卡尔曼滤波融合传感器数据。先对加速度、陀螺仪、磁力计建立精确数学模型，考虑噪声特性。卡尔曼滤波分预测和更新两步，预测用陀螺仪数据推算下一时刻姿态，更新则结合加速度和磁力计数据修正预测值。通过不断迭代，有效抑制噪声，姿态解算稳定，飞行器能平稳飞行。不过卡尔曼滤波参数调整复杂，需大量实验和数学推导，调试过程很折磨人。
翻车现场，互补滤波的教训 曾用互补滤波做平衡车姿态解算，简单将加速度计和陀螺仪数据按一定比例融合。开始觉得效果还行，可实际测试问题来了。加速度计易受振动干扰，陀螺仪有累积误差，互补滤波没处理好两者关系，姿态解算漂移严重。平衡车启动后，没几秒就因姿态判断错误，直接“扑街”，轮子在地上乱转，车身也摔得坑坑洼洼，损失惨重。这也让我明白，传感器融合不能简单粗暴，得深入研究特性，选合适方法。
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