| 摘要:针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题，本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心，提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法，采用欧拉角作为姿态解算的基础，通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据，采用改进型卡尔曼滤波，对陀螺仪和加速度计数据进行融合，并实时估计陀螺零偏。实验结果表明，本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息，抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散，可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。 |
| 关键词: 姿态估计、数据融合算法、改进型卡尔曼滤波、惯性测量单元 |
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