【摘 要】
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针对两轮自平衡机器人系统的单一惯性传感器采集数据不够准确,且极易受到外界噪声信号的干扰的问题,提出了基于片上可编程系统的卡尔曼滤波算法来实现多惯性传感器的数据融合
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针对两轮自平衡机器人系统的单一惯性传感器采集数据不够准确,且极易受到外界噪声信号的干扰的问题,提出了基于片上可编程系统的卡尔曼滤波算法来实现多惯性传感器的数据融合系统.介绍了卡尔曼滤波器的基本原理、特点和应用环境.利用FPGA控制器的硬件可重构特性,搭建了Nios软核处理器的SOPC系统硬件平台,在硬件平台上采用C语言实现多姿态传感器的卡尔曼滤波算法,为两轮自平衡机器人的多传感器姿态数据融合提供了有效工具,获得了自平衡机器人姿态数据的最优估计,解决了陀螺仪和加速度计惯性传感器的数据补偿问题.测试结果表明,
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