为了实现高精度的姿态角解算，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）磁力计校准与九轴数据融合的姿态解算算法。该算法首先对磁力计数据进行椭球拟合校准，以消除硬磁和软磁效应的影响，确保磁力计输出的准确性。随后，通过引入Madgwick滤波器对校准后的磁力计数据与惯性测量单元（IMU）数据进行九轴融合，动态估算航向角、俯仰角和翻滚角。
项目信息
编号：MOG-98
大小：5.8M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
为了实现高精度的姿态角解算，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）磁力计校准与九轴数据融合的姿态解算算法。该算法首先对磁力计数据进行椭球拟合校准，以消除硬磁和软磁效应的影响，确保磁力计输出的准确性。随后，通过引入Madgwick滤波器对校准后的磁力计数据与惯性测量单元（IMU）数据进行九轴融合，动态估算航向角、俯仰角和翻滚角。
实验验证表明，本文算法在多种动态测试环境下均表现出较高的解算精度和稳定性。误差分析结果显示，平均误差仅为0.247°，均方误差为0.528°，标准差为0.514°，最大误差控制在14.083°以内。相较于传统六轴融合算法，本文提出的方法显著提高了姿态解算的鲁棒性与抗干扰能力。
本文还通过可视化分析展示了姿态角与误差随时间的变化趋势，以及误差分布情况，为解算算法的优化与实际应用提供了参考。本文提出的姿态解算算法适用于无人机导航、机器人控制和增强现实（AR）等场景，具有较高的工程应用价值。
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运行效果
运行 AHRSmain.m
图1：误差随时间变化曲线
航向角误差随时间变化（第一子图）：
（1）误差主要集中在较小范围内（-10°至10°），说明航向角解算准确。
（2）红圈提示了可能的异常点，但数量很少，整体表现较稳定。
俯仰角误差随时间变化（第二子图）：
（1）误差几乎恒定为 0°，说明俯仰角解算精度非常高。
（2）没有明显波动，说明俯仰角解算结果非常稳定。
翻滚角误差随时间变化（第三子图）：
（1）误差在±200°范围内，存在一定的周期性波动。
（2）可能与传感器漂移、动态环境变化有关，需进一步优化翻滚角计算方法。
图2：误差分布直方图
航向角误差分布（第一子图）：
（1）航向角误差主要分布在 -10° 至 10° 之间，极少有超出范围的误差。
（2）表明航向角计算非常准确。
俯仰角误差分布（第二子图）：
（1）分布呈极度集中的特点，几乎无误差偏移。
（2）俯仰角误差表现最好。
翻滚角误差分布（第三子图）：
（1）翻滚角计算存在较大误差，表明动态条件下翻滚角计算的鲁棒性需要优化。
图4：评价指标
平均误差：0.247°
解读： 平均误差非常小，说明姿态解算结果总体偏差接近真实值。
结论： 完全符合要求，适用于对解算精度要求较高的场景。
均方误差（MSE）：0.528°
解读： 均方误差很小，说明整体误差幅度较低，解算结果非常精准。
结论： 符合要求，体现出算法整体精度较高。
误差标准差：0.514°
解读： 标准差小，误差分布稳定，波动范围可控。
结论： 符合要求，说明算法在不同时间步下的输出具有一致性和可靠性。
最大绝对误差：14.083°
解读： 最大误差控制在 15° 以内，表明算法对极端情况有一定的鲁棒性，但仍有少量大误差点存在。
结论： 基本符合要求，对于大多数工程应用（如无人机导航、机器人控制），该误差范围可以接受。但对于极端高精度应用（如医学导航），可能需进一步优化。
结论
（1）对于大多数实际工程应用和动态姿态解算需求，该算法的评价指标已符合要求。
（2）若翻滚角精度对特定场景有更高要求，可考虑进一步优化，但当前算法已达到行业比较高的标准。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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