概述
IMU（惯性测量单元）是无人机姿态估计的核心传感器。在本项目中，你将学习如何读取 IMU 数据，用互补滤波算法计算无人机姿态。
你将学到什么
- IMU 传感器原理
- 互补滤波算法
- 四元数姿态表示
- 姿态估计
所需材料
| 物品 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| ESP32 无人机 | 1 | 内置 MPU6050 |
| 串口调试助手 | 1 | 观察数据 |
步骤 1：打开项目
解压 imu_fusion.zip，用 VS Code 打开。
步骤 2：查看互补滤波代码
打开 sensfusion6.c，找到 sensfusion6UpdateQ 函数：
void sensfusion6UpdateQ(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az, float dt) {
// 1. 陀螺仪积分更新姿态（快速但有漂移）
// 2. 加速度计校准姿态（准确但易受震动影响）
// 3. 互补滤波：融合两者数据
beta = 0.02; // 滤波系数，0-1 之间
}步骤 3：调整滤波系数
测试 1：beta=0.1（更信任加速度计）
- 现象：响应快，但晃动时姿态数据波动大
测试 2：beta=0.01（更信任陀螺仪）
- 现象：稳定，但长时间会有漂移
步骤 4：找到最优值
调整 beta，直到无人机晃动时姿态数据稳定，且长时间飞行无明显漂移。
步骤 5：挑战
快速旋转无人机，观察姿态数据是否能准确跟随。
故障排除
姿态数据漂移
- 减小
beta值 - 检查陀螺仪校准
姿态数据波动
- 增大
beta值 - 添加低通滤波器
成就感
恭喜你！你已经掌握了姿态估计的核心技术，理解了互补滤波算法！
下一步
在下一个项目中，你将学习如何读取并分析传感器数据。