互补滤波器翻译The Balance Filter(英文翻译)
上传者：傅瑜光|上传时间：2015-05-05|密次下载
互补滤波器翻译The Balance Filter(英文翻译)
互补滤波器
传感器
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两轴加速度计
? 测量“加速度”,但实际上是每单位质量受力。(F = ma,所以= F / m) ? 可以用来测量重力。如上图X轴读0 g,Y轴读取1 g。
? 可以用来测量倾斜
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陀螺仪
? 测量角速度（旋转速度）
? 静止时读数为0.
? 读数正负区别如下图所示
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读来自传感器的值
第一步是在模拟输入(通过模拟-数字转换器ADC)为每个传感器和让他们成有用的单位。这需要调整抵消和规模:
? 偏移量很容易发现:看看整数值时传感器读取水平和/或固定。如果它跳动,
选择平均价值。偏移量应是有符号* int-type变量(或常数)。
? 取值范围取决于传感器。这可以在传感器数据表或实验获得。它有时被称为
传感器常数,增益,或灵敏度。取值范围应该是一个浮子式变量(或常数)。 关于加速度传感器一些额外的知识
如果有必要有一个估计的角度旋转360º,y轴测量将是有用的,但不是必要的。有了它,我们可以用三角找到两轴数据的旋转角的正切值，并计算出角度。没有它,我们仍然可以使用正弦或余弦和x轴的数据计算出角度,因为我们知道重力的大小。但三角函数会浪费处理器时间并且不是线性的,所以如果这是可以避免的,它应该被避免。
对于一个平衡平台,最重要的用来计算的角度是接近垂直。如果这个平台在两个方向倾斜超过30º,有可能控制器只能按照满值（30度）去控制他。在这个窗口中,我们可以使用小角度近似和x轴节省处理器时间和编码复杂度:
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平台是向前倾斜角度θ,但固定(无水平加速)，
如左图所示。有X轴读数为: (1g) × sin(θ)。小角度近似：sin(θ) ≈ θ，单位为弧度。在正负30°角度内有较高准确性。
期望的测量值
为了控制平台,对于这个平台来说最好知道角度和角速度。这是一个角度的基础PD(比例/积分)控制算法,已被证明适合这种类型的系统。如下文:
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Motor Output是完全另外一回事。但总的来说,这种控制设置可以通过调节Kp和 Kd从而得到稳定和平滑性的性能。不太可能只用比例Kp就实现较好的控制。(如果角是正面的,但角速度为负,即返回到水平,电机会进一步减速。
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实际上，PD控制体系类似于向着目标增加可调整的增强或减弱弱输
出。
如何测量
方法1如下图。
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优点:
? 直观
? 容易编码
? 陀螺提供快速、准确的角速度测量。
缺点
? 噪声大
? x轴将读取任何水平加速度作为一个角的变化。(想象的平台水平,但汽车造
成加速前进。加速度计不能区分这重力)。
方法2如图
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优点：
? 依旧直观
? 依旧容易编码
? 过滤掉短期水平加速度。只有长期的加速度(重力)通过。
缺点：
? 由于平均滞后角测量。过滤器的越多,它就越滞后。延迟通常不利于稳定。 方法3如图：
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优点：
? 据说theoretically-ideal过滤器结合噪声传感器可得到干净、准确的估计。 ? 考虑系统的已知的物理性质(质量、惯性等)。
缺点：
? 我不知道它是如何工作的。这在数学上是复杂的,需要一些线性代数的知识。
不同的情况有不同的形式。
? 很难编码
? 消耗CPU时间
方法四如下：
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优点：
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