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【软件类】个人对互补滤波公式的解释,欢迎大家一起讨论

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出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 09:57:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
做飞思卡尔的平衡车有三年了,我今天想分享一下自己的一点互补滤波上的一点心得解释,欢迎拍砖。

公式:Angle = (0.98)*(Angle + Gyro * dt) + (0.02)*(Acc);

1、其中Angle+Gyro*dt是积分部分。(角度+角速度*取样周期)。
2、(0.98)*(Angle + Gyro * dt),是高通部分,作用于陀螺仪上。
3、(0.02)*(Acc)是低通部分,作用于加速度计。
4、其中0.98,0.02是可以根据自己的情况修改的。公式原样应该是Angle = (a)*(Angle + Gyro * dt) + (1-a)*(x_acc);
时间常数t=(a*dt)/(1-a) , 得到a=t/(t+dt)。dt为取样周期,t为时间常数自己设定,一般小于1。
比如取样周期为100HZ,也就是0.01s,那么dt=0.01。时间常数设为0.5(对于不同的系统都不一样,自己试验),那么a=0.5/(0.5+0.01)=0.9804。
那么Angle = (0.9804)*(Angle + Gyro * dt) + (0.0196)*(Acc);
5、对于第4点,如果觉得有问题,我觉得还可以这么理解:陀螺仪采集回来的总是有滞后的,但是加速度计总是超前的,两者是需要综合的,我们相信陀螺仪多一点,相信加速度计少一点,是采集回来的角度可以更好的适应我们的系统。

PS:对于平衡车这个系统,个人认为互补滤波已经足够,没必要用那么高深的卡尔曼。说的错的地方请大神指出,也希望自己没误导友友们。

阿莫论坛20周年了!感谢大家的支持与爱护!!

月入3000的是反美的。收入3万是亲美的。收入30万是移民美国的。收入300万是取得绿卡后回国,教唆那些3000来反美的!

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 10:33:52 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-11 10:49 编辑

递推ANGLE时加了点儿ACCELERATION。描述ANGLE的变化速率。。。

数据融合方法,孰优孰劣还是从物理角度分析为好。

出100入101汤圆

发表于 2014-9-11 10:57:17 | 显示全部楼层
“对于平衡车这个系统,个人认为互补滤波已经足够”,赞同!

出0入4汤圆

发表于 2014-9-11 11:20:15 | 显示全部楼层
本帖最后由 oner 于 2014-9-11 11:22 编辑

互补滤波不能有效纠正陀螺仪零漂,而卡尔曼可以有效纠正陀螺仪零漂问题,虽然高深,但确有其其它滤波器不能媲美之处。
举两个“栗子”,在温度环境稳定的情况下,例如平衡车一般都是在同一个地域,地面温度环境不会剧变,传感器零漂不大,所以在应用互补滤波和卡尔曼差别不明显。而在飞行器领域,正所谓高处不胜寒,众所周知随着高度上升温度也会变化,传感器也会变得不稳定,所以这时候使用卡尔曼滤波才会体现出比互补滤波的优越之处。
关于互补滤波,可以看MIT.的一篇论文,论坛里有,里面讲得非常通俗易懂,不必纠结。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 11:30:27 | 显示全部楼层
我觉得加卡尔曼比较好。互补滤波或许感觉可以,但是加其卡尔曼滤波后,性能会好多了

出0入10汤圆

发表于 2014-9-11 12:45:03 | 显示全部楼层
不知道你有没有试过清华的滤波方案:角速度积分+加速度补偿消除陀螺仪零漂,原理很容易理解,容易上手,但温漂较大的时候不太好用。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 12:52:52 | 显示全部楼层
但互补更为好用

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 16:29:09 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-11 16:45 编辑

Motor Output = Kp × (Angle) + Kd × (Angular Velocity)
这句话,确立了小车系统的物理----数学模型。

要是有人能 用简练 的语言解释这个模型就好了!!!

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 楼主| 发表于 2014-9-11 18:01:31 来自手机 | 显示全部楼层
sunfulong 发表于 2014-9-11 12:45
不知道你有没有试过清华的滤波方案:角速度积分+加速度补偿消除陀螺仪零漂,原理很容易理解,容易上手,但 ...

你不觉得清华方案很像互补滤波嘛?只是叫法不一样,都是角速度积分+加速度计消除零漂嘛?你在仔细看一看!

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-11 18:14:12 来自手机 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-11 10:33
递推ANGLE时加了点儿ACCELERATION。描述ANGLE的变化速率。。。

数据融合方法,孰优孰劣还是从物理角度分析 ...

加入acceleration可以让整个波形更加平滑,当然,对于不同的物理结构或者一个系统,方案总是不一样。

出0入8汤圆

发表于 2014-9-11 18:27:25 | 显示全部楼层
卡尔曼比较精准,

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-11 18:29:30 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-11 16:29
Motor Output = Kp × (Angle) + Kd × (Angular Velocity)
这句话,确立了小车系统的物理----数学模型。

首先我想问你一下,你是做什么的。
实际上这个也是做平衡车里面的一个基本公式之一。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 18:35:06 来自手机 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-11 18:29
首先我想问你一下,你是做什么的。
实际上这个也是做平衡车里面的一个基本公式之一。 ...

的却是基本公式,平衡车算法很重要

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 18:36:38 | 显示全部楼层
你敢说你每次跑之前不看看陀螺仪零点有没有变化?

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 18:37:54 | 显示全部楼层
我也没有研究卡尔曼,我当时也是只认为互补够了,但是,那是在我认为针对于这个比赛,够了,只是玩玩。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-11 18:39:51 | 显示全部楼层
zt2012 发表于 2014-9-11 18:36
你敢说你每次跑之前不看看陀螺仪零点有没有变化?

没看,在车子启动之前,我是会放着不动,3S后等系统平稳后才启动的。可以说实在初始化那边加入了延时。
你觉得互补滤波用在平衡车上抑制零点的效果不好?

出0入0汤圆

发表于 2014-9-11 18:44:18 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-11 18:39
没看,在车子启动之前,我是会放着不动,3S后等系统平稳后才启动的。可以说实在初始化那边加入了延时。
...

开机自校准,我一开始也是这样用的。但是发现一个问题,本人手抖,找不到完美的平衡点。所以换方案了,每换一个环境(主要是温度,夏天空调和非空调的温差是巨大的)都会重新校准一次数据。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 02:57:38 来自手机 | 显示全部楼层
zt2012 发表于 2014-9-11 18:44
开机自校准,我一开始也是这样用的。但是发现一个问题,本人手抖,找不到完美的平衡点。所以换方案了,每 ...

赞成换环境重新校准,不管是用什么滤,不换肯定有偏差

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 05:05:37 | 显示全部楼层
好复杂,学习了

出0入10汤圆

发表于 2014-9-12 08:08:24 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-11 18:39
没看,在车子启动之前,我是会放着不动,3S后等系统平稳后才启动的。可以说实在初始化那边加入了延时。
...

仅仅是平衡闭环的话是无法消除零漂的问题的,加了速度环之后,零漂的现象才能有效消除,只是一直没有很好的办法彻底根治这个问题,空调房和外界调试还是能感觉区别的,这也许也是组委会限用陀螺仪的原因吧。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 08:34:33 | 显示全部楼层
sunfulong 发表于 2014-9-12 08:08
仅仅是平衡闭环的话是无法消除零漂的问题的,加了速度环之后,零漂的现象才能有效消除,只是一直没有很好 ...

漂不漂跟你采用什么控制是没关系的,之所以加了速度闭环效果好点,更加稳的住,是从速度上去抑制漂移带来的移动,抑制的是移动而不是传感器漂移

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 08:47:59 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-11 18:29
首先我想问你一下,你是做什么的。
实际上这个也是做平衡车里面的一个基本公式之一。 ...

我刚开始接触小车。。。
我想用讨论的方式学习(熟悉、知晓)一下平衡算法。
我昨晚仔细看了 MIT 那篇文章,有一些收获。。。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 09:09:32 | 显示全部楼层
sunfulong 发表于 2014-9-11 12:45
不知道你有没有试过清华的滤波方案:角速度积分+加速度补偿消除陀螺仪零漂,原理很容易理解,容易上手,但 ...

能 分享 清华方案吗?

出0入10汤圆

发表于 2014-9-12 09:19:18 | 显示全部楼层
309579471 发表于 2014-9-12 08:34
漂不漂跟你采用什么控制是没关系的,之所以加了速度闭环效果好点,更加稳的住,是从速度上去抑制漂移带来 ...

是的,确切的说我想表述的是消除零漂带来的负面影响,学术要严谨,请原谅我没有水准的表述。

出0入10汤圆

发表于 2014-9-12 09:39:12 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 09:09
能 分享 清华方案吗?

这里的清华方案是指竞赛秘书处智能车设计指南上所说的平衡方案,由于最初是清华提供的,所以称清华方案,竞赛官网上可以下载的,清华大学参赛队的方案就不得而知了。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 09:43:56 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-12 09:46 编辑
sunfulong 发表于 2014-9-12 09:39
这里的清华方案是指竞赛秘书处智能车设计指南上所说的平衡方案,由于最初是清华提供的,所以称清华方案, ...


哦,知道了。

能 告诉我怎样 快速入门:平衡算法,或小车控制方法吗?

出0入10汤圆

发表于 2014-9-12 10:02:32 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 09:43
哦,知道了。

能 告诉我怎样 快速入门:平衡算法,或小车控制方法吗? ...

没有捷径,除非有牛人带你,http://www.znczz.com/  这个论坛资料很丰富,灌水也很多。。。。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 10:08:08 | 显示全部楼层
sunfulong 发表于 2014-9-12 10:02
没有捷径,除非有牛人带你,http://www.znczz.com/  这个论坛资料很丰富,灌水也很多。。。。 ...

谢谢,打灯左转过去了!!!

以前没有接触过这些。。。。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-12 12:01:53 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 09:43
哦,知道了。

能 告诉我怎样 快速入门:平衡算法,或小车控制方法吗? ...

想学就自己搭起硬件平台,然后找个平衡车的软件自己调试。这样就肯定是没问题的。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 14:53:24 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-12 12:01
想学就自己搭起硬件平台,然后找个平衡车的软件自己调试。这样就肯定是没问题的。 ...

嗯。。。。。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 16:25:49 | 显示全部楼层
请教 为什么乘于0.98就是高通,乘于0.02就是低通? 这里的高通 低通怎么定义的?

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 16:50:39 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-12 17:00 编辑
v灰尘 发表于 2014-9-12 16:25
请教 为什么乘于0.98就是高通,乘于0.02就是低通? 这里的高通 低通怎么定义的? ...


传递函数,高通 = a/(1+a);低通 = 1/(1+a);a != 1时,有:a/(1+a)>1/(1+a);a/(1+a)+1/(1+a)=1.
例如,当a=2时; 高通=0.6; 低通=0.3。

不知道是不是这个意思?

也许 互补滤波 就是这么来的。。。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 16:53:16 | 显示全部楼层
的确,在一般环境不复杂(比如飞思卡尔杯)的情况下,互补滤波可以算足够了,但如果处理器好点,而且在实际应用中,最好还是能加卡尔曼就加吧。零点问题在很多场合也是有影响的,正如楼上几位所说。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 17:03:17 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-12 17:10 编辑

公式:Angle = (0.98)*(Angle + Gyro * dt) + (0.02)*(Acc);

挺神奇的,我想好好研究它。。。

现在的讨论还不够热烈,深度也不够,加油!!!!!

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发表于 2014-9-12 20:02:50 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-11 16:29
Motor Output = Kp × (Angle) + Kd × (Angular Velocity)
这句话,确立了小车系统的物理----数学模型。

看起来是一个PID控制中的PD控制,马达的输出=角度值*比例系数+角度变化速率*微分系数(对时间的微分其实就是角度的变化速度),不过模型怎么建的,我就不懂了。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-12 20:23:04 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 16:50
传递函数,高通 = a/(1+a);低通 = 1/(1+a);a != 1时,有:a/(1+a)>1/(1+a);a/(1+a)+1/(1+a)=1.
例如, ...

还是不太明白,你那些公式是哪里来的?

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-12 21:58:37 | 显示全部楼层
v灰尘 发表于 2014-9-12 16:25
请教 为什么乘于0.98就是高通,乘于0.02就是低通? 这里的高通 低通怎么定义的? ...

高通阻止低频信号通过,低通阻止高频信号通过,
那么,有点类似于0.98,我需要相信一点的陀螺仪,相信少一点的加速度计。是我个人的一个对于软件上滤波的理解。
如果硬件上来说,高通跟低通都有相应的电路。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-12 22:04:29 | 显示全部楼层
coleyao 发表于 2014-9-12 20:02
看起来是一个PID控制中的PD控制,马达的输出=角度值*比例系数+角度变化速率*微分系数(对时间的微分其实 ...

我相信你对比例积分微分的作用肯定也是了解的。
那为什么这样只用到PD。
P是为了增加系统的响应速度,这个事每个系统必须的(至少我见过得)
D,也就是微分,微分作用反映系统偏差信号的变化率,具有预见性,能预见偏差变化的趋势,因此能产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调节作用消除。
你也知道角度变化速率*微分系数其实就是角度的变化速度,那我就是为了提前的去消除这个变化率,所以加入了微分。
那你肯定会说我的积分去哪里了。实际上这边的公式他没列举出来,还不算完全。那个公式我是拿来做位置控制,就用到了积分。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-12 22:06:14 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 17:03
公式:Angle = (0.98)*(Angle + Gyro * dt) + (0.02)*(Acc);

挺神奇的,我想好好研究它。。。

你是不是打算做平衡车呢?如果是想做,我这边可以免费提供资料给你,如果你不知道的地方刚好我知道,我很愿意帮你解答。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-13 08:18:20 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-12 22:04
我相信你对比例积分微分的作用肯定也是了解的。
那为什么这样只用到PD。
P是为了增加系统的响应速度,这 ...

我觉得由于平衡车要求的响应非常快,所以这里积分其实是没有什么意义的。。积分参数取大了超调,取小了跟不加一样。。。从数学模型上说,D应该是加入了阻尼环节,让系统快速趋于稳态。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-13 09:04:33 | 显示全部楼层
309579471 发表于 2014-9-13 08:18
我觉得由于平衡车要求的响应非常快,所以这里积分其实是没有什么意义的。。积分参数取大了超调,取小了跟 ...

是的,就是像你所说的,但是我们要实现位置控制的时候,又一定要加入积分。

出0入4汤圆

发表于 2014-9-13 09:08:39 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 17:03
公式:Angle = (0.98)*(Angle + Gyro * dt) + (0.02)*(Acc);

挺神奇的,我想好好研究它。。。

所谓互补滤波其实就是一阶滞后滤波

出0入0汤圆

发表于 2014-9-13 15:43:07 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-9-12 22:06
你是不是打算做平衡车呢?如果是想做,我这边可以免费提供资料给你,如果你不知道的地方刚好我知道,我很 ...

太好了!!!

出0入0汤圆

发表于 2014-9-13 15:46:33 | 显示全部楼层
coleyao 发表于 2014-9-12 20:02
看起来是一个PID控制中的PD控制,马达的输出=角度值*比例系数+角度变化速率*微分系数(对时间的微分其实 ...

看头像,你就是对PID情有独钟!!!

出0入0汤圆

发表于 2014-9-13 15:48:22 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-13 15:51 编辑
v灰尘 发表于 2014-9-12 20:23
还是不太明白,你那些公式是哪里来的?


滤波器原理啊,传递函数,拉普拉斯变换, 我是这么理解的, 1/(1+a) 之类的公式是滤波器传递函数, 恰好他们是互补的。。。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-13 21:07:46 | 显示全部楼层
互补滤波其实就是加权平均,陀螺计算出的角度的系数大,起的作用大,加计计算出的角度的系数小,起的作用小。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-14 14:48:09 | 显示全部楼层

“对于平衡车这个系统,个人认为互补滤波已经足够”,赞同!

出0入0汤圆

发表于 2014-9-14 22:15:13 | 显示全部楼层
和倒立摆是不是有异曲同工之妙? 我该好好看看学习下

出0入0汤圆

发表于 2014-9-14 22:43:43 | 显示全部楼层
互补滤波从公式上看就是相信谁多一点,很多时候硬件上电机好的话能比滤波算法更好改善平衡

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-15 07:30:05 | 显示全部楼层
wbxjtu 发表于 2014-9-14 22:43
互补滤波从公式上看就是相信谁多一点,很多时候硬件上电机好的话能比滤波算法更好改善平衡 ...

不可能吧,电机的好坏跟我角度的滤波有很大的关联?
如果说硬件上的滤波比软件滤波来的好,这肯定的,前提是也需要有一定的水平才能做得到。

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-9-15 10:03:38 | 显示全部楼层
wljcom 发表于 2014-9-14 22:15
和倒立摆是不是有异曲同工之妙? 我该好好看看学习下

当然,只要你学会在一个系统中,在类似的系统,都是一样的。

出0入0汤圆

发表于 2014-9-15 10:36:27 | 显示全部楼层
本帖最后由 yigang 于 2014-9-15 10:41 编辑
oner 发表于 2014-9-13 09:08
所谓互补滤波其实就是一阶滞后滤波


你的留言我很感兴趣!!! 一阶滞后滤波的 数学模型?电路拓扑结构?

你能帮我 仿真 图里的 电路输出吗?

谢谢!!!

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出0入0汤圆

发表于 2014-10-8 20:23:01 | 显示全部楼层
  一阶滞后滤波算法如下, Yn = aXn + (1-a) Yn-1  其中Xn 为本次采集值,Yn-1为上次滤波器的输出值,a为滤波系数,其值通常远小于1,Yn为本次的输出值。
由上式可以看出,滤波器的输出值主要取决与上次滤波的输出值,本次采集值对本次滤波输出的贡献是比较小的,但还是由一些修正作用。
以上是一阶滤波算法的本意。那各位讨论的是关于平衡车的,但是感觉类似,只不过将其中的采样值和前一次的输出值换成了陀螺仪和加速计,当然前面的系数决定了到底哪个占的分量重一些。

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 09:01:48 | 显示全部楼层
oner 发表于 2014-9-11 11:20
互补滤波不能有效纠正陀螺仪零漂,而卡尔曼可以有效纠正陀螺仪零漂问题,虽然高深,但确有其其它滤波器不能 ...

可以把mit的题目发一下么

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 09:04:37 | 显示全部楼层
sunfulong 发表于 2014-9-12 08:08
仅仅是平衡闭环的话是无法消除零漂的问题的,加了速度环之后,零漂的现象才能有效消除,只是一直没有很好 ...

组委会限制陀螺仪的目的是为了限制传感器的价格   防止一些学校花重金买好的传感器  这样就会相对不公平

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 09:07:26 | 显示全部楼层
wljcom 发表于 2014-9-14 22:15
和倒立摆是不是有异曲同工之妙? 我该好好看看学习下

其实就是一个一阶倒立摆

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 09:11:21 | 显示全部楼层
我也是做了三年的平衡车了  感觉在陀螺仪温度飘逸相对较小的时候 使用互补铝箔进行角度融合基本是没问题的   对于高通和低通铝箔那里  我的理解是信任程度的大小  毕竟陀螺仪积分的数值,在短时间内是相对准确的  加速度计的数值 在长时间内相对准确  所以  里面的那两个系数应该是信任程度 而非一个高通低通铝箔  

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 09:13:50 | 显示全部楼层
oner 发表于 2014-9-11 11:20
互补滤波不能有效纠正陀螺仪零漂,而卡尔曼可以有效纠正陀螺仪零漂问题,虽然高深,但确有其其它滤波器不能 ...

互补铝箔主要还是消除积分过程中由积分产生的飘逸吧

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发表于 2014-10-9 10:45:23 | 显示全部楼层
luckner 发表于 2014-10-9 09:13
互补铝箔主要还是消除积分过程中由积分产生的飘逸吧

注意我说的是不能消除零漂(零点漂移)。

出0入0汤圆

发表于 2014-10-9 13:35:25 | 显示全部楼层
oner 发表于 2014-10-9 10:45
注意我说的是不能消除零漂(零点漂移)。

零点漂移通过卡尔曼铝箔可以消除?

出0入0汤圆

 楼主| 发表于 2014-10-9 15:12:55 | 显示全部楼层
luckner 发表于 2014-10-9 13:35
零点漂移通过卡尔曼铝箔可以消除?

和人对这方面也不是太清楚,但是个人觉得系统的温飘不能通过软件来消除,应该叫去改善。

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发表于 2014-10-10 14:01:39 | 显示全部楼层
rockyyangyang 发表于 2014-10-9 15:12
和人对这方面也不是太清楚,但是个人觉得系统的温飘不能通过软件来消除,应该叫去改善。 ...

同意  我也是这么认为的    因为我使用卡尔曼滤波并没有消除零点漂移的问题

出0入0汤圆

发表于 2014-12-24 11:08:49 | 显示全部楼层
确实 互补滤波够用了。

出0入0汤圆

发表于 2014-12-24 11:54:03 | 显示全部楼层
现在我已经很难区分,数学家和程序员之间怎么分界了,,,

应该这样理解每个行业的顶尖高手数学都很牛?

出0入0汤圆

发表于 2014-12-25 16:57:18 | 显示全部楼层
互补滤波应该没有卡尔曼滤波好用吧

出0入0汤圆

发表于 2015-1-5 23:34:30 来自手机 | 显示全部楼层
学习4楼了!再深入点儿。

出0入0汤圆

发表于 2015-1-6 00:35:18 来自手机 | 显示全部楼层
craigtao 发表于 2014-12-24 11:54
现在我已经很难区分,数学家和程序员之间怎么分界了,,,

应该这样理解每个行业的顶尖高手数学都很牛? ...

的确,数学是个很重要的东西,能用上都不简单

出0入0汤圆

发表于 2015-3-26 19:48:51 | 显示全部楼层
,赞同!

出0入0汤圆

发表于 2015-3-26 21:01:12 | 显示全部楼层
这贴不错 ,不能沉啊  !

出0入8汤圆

发表于 2015-3-26 21:11:27 | 显示全部楼层
谢谢楼主分享,,好资料!!!

出0入0汤圆

发表于 2015-3-28 13:49:20 | 显示全部楼层
craigtao 发表于 2014-12-24 11:54
现在我已经很难区分,数学家和程序员之间怎么分界了,,,

应该这样理解每个行业的顶尖高手数学都很牛? ...

我现在觉得  数学不好在圈儿内都不好混  哪儿哪儿都是公式  数学模型

出0入0汤圆

发表于 2015-4-2 12:22:19 | 显示全部楼层
mark  互补滤波公式的解释

出0入0汤圆

发表于 2015-4-2 16:47:02 | 显示全部楼层
franki 发表于 2014-12-25 16:57
互补滤波应该没有卡尔曼滤波好用吧

也还好吧
感觉一般情况下差不了多少

出0入0汤圆

发表于 2015-4-30 01:56:21 来自手机 | 显示全部楼层
yigang 发表于 2014-9-12 08:47
我刚开始接触小车。。。
我想用讨论的方式学习(熟悉、知晓)一下平衡算法。
我昨晚仔细看了 MIT 那篇文 ...

请问是什么文章啊?能否发给我看看,谢谢!

出0入0汤圆

发表于 2015-4-30 09:11:17 | 显示全部楼层
木桥 发表于 2015-4-30 01:56
请问是什么文章啊?能否发给我看看,谢谢!

无意间看到的MIT学生的一篇自平衡论文:The Balance Filter (amoBBS 阿莫电子论坛)
http://www.amobbs.com/forum.php? ... 8&highlight=MIT

出0入0汤圆

发表于 2015-4-30 11:18:34 | 显示全部楼层
好资料,我是来学习的。

出0入0汤圆

发表于 2015-9-8 21:00:13 | 显示全部楼层
一般MPU6050卡尔曼滤波是把加速度计作为控制量,陀螺仪作为观察量,输出预测角度的,但是根据原理,应该是由上一次估计的作为原始值,以本次测量的为观察量,预估出一个最优的结果作为输出。

出0入0汤圆

发表于 2016-5-3 18:35:56 | 显示全部楼层
oner 发表于 2014-9-13 09:08
所谓互补滤波其实就是一阶滞后滤波

一阶滞后滤波其实是低通滤波,而互补滤波则是一种加权滤波,两个滤波方法的公式差不多,但本质上是不一样的
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