Arduino 101 IMU测试及问题_arduino101是结合了knn算法和rbf两种算法吗

关于惯导的实验及问题

1.   平台：Arduino101

2.   陀螺仪与加速度计：

BMI 160，即博世160，集成在了arduino101的硅片上

具体可以查看官网英文介绍，并且官网介绍中可以直接下载到BMI160的datasheet，看上去应该只是在arduino里面把它包装起来，做成了库的形式

3.   此次使用了两种方法进行姿态解算

第一种是调用MadgwickAHRS算法库

由于没有磁阻计的信息，所以并不是AHRS，而是IMU，进入了Update IMU函数里面

仔细观察MadgwickAHRS算法库发现里面用的姿态误差补偿算法是梯度下降法，通过计算目标梯度，逆着梯度向上求得极小值，此处将0视为误差函数的一个极小值。（貌似是）

此处程序中，加入了加速度计的IIR滤波和陀螺仪的两点的滑动窗口滤波（加速度计的IIR滤波没仔细研究，是直接移植的可能有问题）

之后调用MadgwickAHRS库里面的函数，采样频率和解算频率是1000Hz

由于没有试验台，此处用手将Arduino101转到约30度，等待一段时间，将

Arduino101放平。模拟阶跃信号，观察串口输出的pitch的图像如图所示。

问题：发现在小角度下动态特性比较好，能较为准确地反映角度变化，但是如果放大角度，例如30度，会经过一个较长的时间才能准确达到目标值。

第二种是使用互补滤波

互补滤波移植自烈火的小四轴，同样加入了加速度计的IIR滤波和陀螺仪的两点的滑动窗口滤波

互补滤波的实质是取加速度计读取方向与重力加速度方向的差值，送入一个PI控制器，发现效果和上面第一个方法即使用梯度下降法的相差不大

4.   移植了一个串级PID的程序。

主循环里面分别跑一个1000Hz（姿态解算），500Hz（内环角速度）, 250Hz（外环角度）的任务。