Mayitzin/ahrs

解决的问题

提供一系列算法，用于利用陀螺仪、加速度计和磁力计的传感器数据，估计飞机、可穿戴设备和自动驾驶车辆等移动系统的姿态（姿态和航向）。

工作原理

该库实现了两种主要的姿态估计方法：

• 瓦尔巴问题（WP）：通过将测量向量（如重力和地磁向量）与参考向量进行比较，来寻找旋转矩阵。
• 航位推算（DR）：对测量的局部角速度进行积分，以估计传感器随时间变化的角位置。

它包含多种估计器，包括Madgwick、Mahony、扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），可针对特定传感器输入和调参进行配置。

适用人群

专为关注纯Python环境下快速原型设计、教育和姿态估计算法测试的开发者和学生设计。

主要亮点

• 丰富的算法库：支持多种估计器（如QUEST、TRIAD、UKF、FKF）。
• 纯Python实现：基于NumPy构建，依赖项极少。
• 合成数据生成：包含一个 sensors 类，用于生成用于测试的合成MARG传感器数据。
• 大地测量分析：提供大地测量计算和坐标系转换工具。
• 教育导向：代码经过重构，与原始研究论文保持一致，代码中包含对公式的引用。