本部分为pixhawk的惯性导航部分，主要算法为EKF，飞控核心。

卡尔曼AHRS 基于卡尔曼滤波器的AHRS C ++库，内置传感器校准和倾斜补偿。可与陀螺仪，加速度计和磁力计组合一起使用。 建立没有依赖性，利用模板，不依赖异常，并且避免了动态内存分配。 适用于Linux和实时嵌入式设备。 在RaspberryPi上使用Pololu Minimu-9 v5进行了测试。 建造 构建遵循标准的CMake程序； 在项目目录中运行： mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . 用法 该库可通过CMake构建获得。 它没有系统范围的安装，而是最好将源代码放在项目中，并与add_subdirectory(lib/minimu)和target_link_libraries(target ahrs::ahrs) 。 要使用AHRS系统，请实现需要read方法的Sensor接口。 应该为每个AHRS传感器执行此操

(更多详情、使用方法，请下载后细读README.md文件) as_driver\n概述\n用于 SBG Systems IMU 的 ROS 包。\n该驱动程序允许用户配置 IMU（如果可能，根据设备）、接收来自 Sbg 消息协议的消息、发布 ROS 标准消息以及校准磁力计。\nENSTA Bretagne已经完成了初步工作。\n作者 : SBG Systems\n维护者 : SBG Systems, support@sbg-systems.\n安装\n从包安装\n用户可以通过标准的 ROS 安装系统安装 sbg_ros_driver。\n旋律sudo apt-get install ros-melodic-sbg-driver\n有意识的sudo apt-get install ros-noetic-sbg-driver\n从源头构建\n依赖项\n机器人操作系统（ROS）\nSBG 通信协议 sbgECom，v1.11.920-stable（与 1.7.x 的固件完全兼容）。\n建造\n克隆存储库（使用发布版本）\n使用正常的 ROS catkin 构建系统构建\ncd catkin_

LSM9DS0 LSM9DS0 9DOF 传感器 AHRS 草图 就像原始的 LSM9DS0_simple.ino 草图一样，它将演示以下内容： 如何使用构造函数（全局变量部分）创建 LSM9DS0 对象。 如何使用 LSM9DS0 类的 begin() 函数。 如何使用 readGryo()、readAccel()、readMag() 函数和 gx、gy、gz、ax、ay、az、mx、my 和 mz 变量读取陀螺仪、加速度计和磁力计。 如何使用 calcAccel()、calcGyro() 和 calcMag() 函数计算实际加速度、旋转速度、磁场强度。 如何从加速度计获取温度并以摄氏度显示在串行监视器上。 此外，草图将演示： 如何计算和校正加速度计和陀螺仪偏差 如何使用中断检查数据更新 如何以不同于传感器数据更新和融合过滤器更新速率的速率显示输出 如何指定加速度计抗混叠（低通）滤波率 如何使用来自 LSM9DS0 的数据将传感器数据融合为传感器框架方向相对于固定地球框架 更多详情、使用方法，请下载后细读README.md文件

Sparkfun 9DOF Razor IMU（SEN-10125 和 SEN-10736）和 SparkFun 9DOF 传感器棒（SEN-10183、SEN-10321 和 SEN-10724）的 9 度测量姿态和航向参考系统 更多详情、使用方法，请下载后细读README.md文件

在GPS/AHRS(航姿参考系统)组合导航的数据融合中,常规UKF在应用中由于计算误差易导致协方差负定,影响滤波的精度,甚至使滤波发散而导致系统无法正常工作.针对这一问题提出了一种改进的自适应SRUKF算法,不仅能够解决协方差负定带来的系统无法正常工作的问题,而且能够在保证精度的同时降低系统的计算量.仿真数据结果表明,在先验噪声未知并且噪声时变的情况下,改进的自适应SRUKF算法能够提高系统的精度和稳定性.

国外飞控有关姿态融合的一个函数，AHRS，带地磁纠正偏航角

AHRS姿态计算代码.pdf

概述 这是一种推导并实现用于卡尔AHRS系统的扩展卡尔曼滤波器的工作。 在Jupyter笔记本中介绍了卡尔曼滤波器方程的推导。 卡尔曼过滤器在python / numpy和c ++中均已实现。 一种。 可以使用flightgear.py使用flightgear.py输出测试KF。 该脚本可以使用numpy或c ++实现来运行KF。 参考 要求 pyEfis _ FIX-Gateway _ 测试数据集 从手机收集的数据集用于开发/测试。 该数据包括加速度，陀螺仪，磁力计和GPS数据。 速度和海拔高度是根据GPS数据得出的。 知道问题/待办事项 防滑 转数 空速（从GPS导出）在测试数据集中非常跳跃。 用baro和pito

该姿态传感器模块功能介绍: 模块的硬件组成很简单 STM32103FC8 + MPU6050 + HMC5883， 模块还加了无线蓝牙传输，供电为锂电池，通过升压和充电做到了一个小板子上，焊上锂电池，用热缩管封装到了一块，用起来还是比较方便 算法用的是四元数 加速度 磁阻用来修正陀螺 ，基础数据部分自己写了个简单的平滑滤波 ，效果还不错。 硬件架构: 视频演示: 上位机截图: 附件内容包括: 该姿态传感器IMU模块原理图PDF档； 源代码； 上位机（编译器为MDK，编译环境:MDK-Lite Version: 4.23）；