概述
传感器融合是提高无人机状态估计精度的关键技术。在本项目中，你将学习如何开发多传感器数据融合系统。
你将学到什么
- 卡尔曼滤波（KF）原理
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）
- 无迹卡尔曼滤波（UKF）
- 多传感器融合
所需材料
| 物品 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 已组装好的无人机 | 1 | 搭载 MPU6050、BMP280、VL53L0X 等传感器 |
| 电脑 | 1 | 安装 VS Code + ESP-IDF 环境 |
| USB 数据线 | 1 | 用于编程 |
步骤 1：了解传感器融合
传感器融合的目标是将多个传感器的信息结合起来，获得更准确的状态估计。
常见的传感器融合算法：
- 卡尔曼滤波（KF）
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）
- 无迹卡尔曼滤波（UKF）
- 粒子滤波（PF）
步骤 2：算法选择
选择适合无人机的传感器融合算法，如 EKF（处理非线性系统）。
设计状态向量和观测向量，建立系统模型。
步骤 3：代码实现
在 components/core/crazyflie/modules/src/estimator 目录下创建新的估计器文件：
// estimator_ekf.c
typedef struct {
float x[12]; // 状态向量
float P[12][12]; // 协方差矩阵
float Q[12][12]; // 过程噪声协方差
float R[6][6]; // 测量噪声协方差
} EKF_State;
void ekf_predict(EKF_State *ekf, float dt) {
// 预测步骤
// x = f(x, u)
// P = F * P * F' + Q
}
void ekf_update(EKF_State *ekf, float *measurement) {
// 更新步骤
// K = P * H' * (H * P * H' + R)^-1
// x = x + K * (z - h(x))
// P = (I - K * H) * P
}
void ekf_fuse_sensors(EKF_State *ekf,
MPU6050_Data *imu,
BMP280_Data *baro,
VL53L0X_Data *tof) {
// 融合 IMU 数据
ekf_predict(ekf, 0.01);
// 融合气压计数据
float z_measurement[1] = {baro->altitude};
ekf_update(ekf, z_measurement);
// 融合 TOF 数据
float tof_measurement[1] = {tof->distance};
ekf_update(ekf, tof_measurement);
}步骤 4：编译烧录并测试
- 编译烧录代码
- 飞行测试，比较新估计器与原估计器的状态估计精度
故障排除
估计值发散
- 检查噪声协方差矩阵 Q 和 R
- 确认传感器数据质量
响应延迟
- 优化算法计算效率
- 减少状态向量维度
成就感
恭喜你！你已经掌握了传感器融合的核心技术，这是无人机状态估计的关键！
下一步
在下一个项目中，你将学习如何用摄像头的光流数据实现室内定位。