两轮平衡车滤波问题

LY新手上路

用卡尔曼滤波，处理数据。处理后的角度滞后MPU输出的数据，表现为MPU6050输出为负数，可滤波后数据还是正，等一会才变成负，求解释？

滤波采用网上那种滤波程序
float Angle=0,Gyro_x=0;         //小车滤波后倾斜角度/角速度

float  Q_angle=0.001;  
float  Q_gyro=0.003;
float  R_angle=0.5;
float  dt=0.005;                          //dt为kalman滤波器采样时间;
char   C_0 = 1;
float  Q_bias=0, Angle_err=0;
float  PCt_0=0, PCt_1=0, E=0;
float  K_0=0, K_1=0, t_0=0, t_1=0;
float  Pdot[4] ={0,0,0,0};
float  PP[2][2] = { { 1, 0 },{ 0, 1 } };
void Kalman_Filter(float Gyro,float Accel)       
{
        Angle+=(Gyro - Q_bias) * dt;           //先验估计

       
        Pdot[0]=Q_angle - PP[0][1] - PP[1][0]; // Pk-先验估计误差协方差的微分

        Pdot[1]=- PP[1][1];
        Pdot[2]=- PP[1][1];
        Pdot[3]=Q_gyro;
       
        PP[0][0] += Pdot[0] * dt;   // Pk-先验估计误差协方差微分的积分
        PP[0][1] += Pdot[1] * dt;   // =先验估计误差协方差
        PP[1][0] += Pdot[2] * dt;
        PP[1][1] += Pdot[3] * dt;
               
        Angle_err = Accel - Angle;        //zk-先验估计
       
        PCt_0 = C_0 * PP[0][0];
        PCt_1 = C_0 * PP[1][0];
       
        E = R_angle + C_0 * PCt_0;
       
        K_0 = PCt_0 / E;
        K_1 = PCt_1 / E;
       
        t_0 = PCt_0;
        t_1 = C_0 * PP[0][1];

        PP[0][0] -= K_0 * t_0;                 //后验估计误差协方差
        PP[0][1] -= K_0 * t_1;
        PP[1][0] -= K_1 * t_0;
        PP[1][1] -= K_1 * t_1;
               
        Angle        += K_0 * Angle_err;         //后验估计
        Q_bias        += K_1 * Angle_err;         //后验估计
        Gyro_x   = Gyro - Q_bias;         //输出值(后验估计)的微分=角速度
}

kmani

float  Q_angle=0.001;  
float  Q_gyro=0.003;
float  R_angle=0.5;
你这几个参数都是固定的，压根没体现出卡尔曼的优势，Q,R必须动态调整才可以有较好的滤波效果。
不要问我怎么动态，我也没搞过。

LY新手上路

kmani 发表于 2013-8-24 23:02
float  Q_angle=0.001;  
float  Q_gyro=0.003;
float  R_angle=0.5;

   什么动态参数，这个不是表示噪声的吗？是表示你对测量值的相信程度，应该不用动态变化吧

LY新手上路

新人，求解释