【摘 要】
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传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波（Extended kalman filtering,EKF）与互补滤波融合的
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目面上项目(51675064)
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传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波（Extended kalman filtering,EKF）与互补滤波融合的信号处理策略。借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感器的原始数据,运用多传感器信息融合的处理算法,比较了互补滤波姿态解算结果和对互补滤波过程中所得的四元数运用EKF矫正后进行姿态解算的结果,以及互补滤波解算的欧拉角运用EKF矫正后的姿态数据。通过实验中3种解算结果与理论值的对比,得出结论：采用互补滤波
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