一、问题背景与目标在倾角 θ 随时间变化的斜面上，通过惯性传感器测量 y’轴加速度和 z’轴角速度，需要设计互补滤波器融合两类传感器数据，实现对倾角 θ 的准确估计。惯性传感器中：加速度计易受运动加速度干扰，但长期漂移小陀螺仪短期精度高，但存在零偏和积分漂移二、互补滤波器原理互补滤波器通过权重分配融合两类传感器数据：加速度计角度估计：利用重力分量计算θ_acc = -arcsin(a_y/g)陀螺仪角度估计：通过角速度积分θ_gyro = θ_prev + ω·dt融合公式：θ_est = α·θ_gyro + (1-α)·θ_accα为滤波系数（本文取 0.98），体现对陀螺仪的信任度三、MATLAB 仿真实现%% 单连杆倾角估计互补滤波仿真 clear; clc; close all; %% 参数设置 g = 9.81; % 重力加速度(m/s^2) dt = 0.01; % 采样时间(s) T = 10; % 总时长(s) t = 0:dt:T; % 时间向量(1001个点) alpha = 0.98; % 滤波系数，更信任陀螺仪短期稳定性 %% 生成真实倾角信号 theta_true = sin(0.
单连杆倾角估计：互补滤波器的 MATLAB 仿真实现
发布时间：2026/6/1 12:23:21
一、问题背景与目标在倾角 θ 随时间变化的斜面上，通过惯性传感器测量 y’轴加速度和 z’轴角速度，需要设计互补滤波器融合两类传感器数据，实现对倾角 θ 的准确估计。惯性传感器中：加速度计易受运动加速度干扰，但长期漂移小陀螺仪短期精度高，但存在零偏和积分漂移二、互补滤波器原理互补滤波器通过权重分配融合两类传感器数据：加速度计角度估计：利用重力分量计算θ_acc = -arcsin(a_y/g)陀螺仪角度估计：通过角速度积分θ_gyro = θ_prev + ω·dt融合公式：θ_est = α·θ_gyro + (1-α)·θ_accα为滤波系数（本文取 0.98），体现对陀螺仪的信任度三、MATLAB 仿真实现%% 单连杆倾角估计互补滤波仿真 clear; clc; close all; %% 参数设置 g = 9.81; % 重力加速度(m/s^2) dt = 0.01; % 采样时间(s) T = 10; % 总时长(s) t = 0:dt:T; % 时间向量(1001个点) alpha = 0.98; % 滤波系数，更信任陀螺仪短期稳定性 %% 生成真实倾角信号 theta_true = sin(0.
