飞行器自主导航：飞行器姿态估计_（5）.传感器融合算法：卡尔曼滤波与互补滤波.docx
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传感器融合算法：卡尔曼滤波与互补滤波
在飞行器自主导航中，传感器融合是实现高精度姿态估计的关键技术之一。常见的传感器包括陀螺仪、加速度计、磁力计、GPS等。每种传感器都有其优缺点，例如，陀螺仪可以提供高精度的角速度信息，但存在积分漂移问题；加速度计可以提供重力加速度信息，但容易受到外部加速度的干扰；磁力计可以提供地磁场方向，但容易受到磁场干扰。因此，通过传感器融合算法，可以有效地结合多种传感器的数据，提高姿态估计的精度和可靠性。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波（KalmanFilter,KF）是一种递归的滤波器，能够从一系列不完全准确的测量中估计系统的状态。
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