Mago de la actitud

Visión general

La IMU (Unidad de Medición Inercial) es el sensor clave de la estimación de actitud del drone. En este proyecto aprenderás a leer los datos de la IMU y a calcular la actitud del drone con un algoritmo de filtro complementario.

Lo que aprenderás

• Principio del sensor IMU
• Algoritmo de filtro complementario
• Representación de actitud con cuaterniones
• Estimación de actitud

Materiales necesarios

Artículo	Cantidad	Descripción
Drone ESP32	1	Con MPU6050 integrado
Asistente de depuración serie	1	Para observar los datos

Paso 1: Abrir el proyecto

Descomprime imu_fusion.zip y ábrelo con VS Code.

Paso 2: Examinar el código del filtro complementario

Abre sensfusion6.c y localiza la función sensfusion6UpdateQ:

void sensfusion6UpdateQ(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az, float dt) {
  // 1. Actualizar la actitud integrando el giroscopio (rápido pero con deriva)
  // 2. Corregir la actitud con el acelerómetro (preciso pero sensible a vibraciones)
  // 3. Filtro complementario: fusiona los datos de ambos
  beta = 0.02; // coeficiente de filtro, entre 0 y 1
}

Paso 3: Ajustar el coeficiente de filtrado

Prueba 1: beta=0.1 (confía más en el acelerómetro)

• Síntoma: respuesta rápida, pero los datos de actitud fluctúan mucho al moverlo

Prueba 2: beta=0.01 (confía más en el giroscopio)

• Síntoma: estable, pero con el tiempo aparece deriva

Paso 4: Encontrar el valor óptimo

Ajusta beta hasta que, al mover el drone, los datos de actitud sean estables y no haya deriva visible tras un vuelo prolongado.

Paso 5: Reto

Gira el drone rápidamente y observa si los datos de actitud lo siguen con precisión.

Solución de problemas

Deriva en los datos de actitud

• Reduce el valor de beta
• Comprueba la calibración del giroscopio

Fluctuación en los datos de actitud

• Aumenta el valor de beta
• Añade un filtro de paso bajo

Sensación de logro

¡Enhorabuena! Ya dominas la tecnología central de la estimación de actitud y comprendes el algoritmo de filtro complementario.

Siguiente paso

En el siguiente proyecto aprenderás a leer y analizar los datos de los sensores.