# 如何由 MPU6050 数据计算 ARW 与噪声密度

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2022-02-24-robotics-se-8860
> 频道：pitfalls | 更新日期：2022-02-24 | 标签：auto, stackexchange, sensors, imu, gyroscope, sensor-fusion
> 核心摘要：MPU6050 陀螺仪噪声评估中，RMS 噪声可近似用无偏数据标准差，速率噪声谱密度需做 FFT 分析。

# 如何由 MPU6050 数据计算 ARW 与噪声密度

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[Angle Random Walk vs. Rate Noise Density (MPU6050)](https://robotics.stackexchange.com/questions/8860/angle-random-walk-vs-rate-noise-density-mpu6050)（Robotics Stack Exchange #8860）

**状态**：已解决

## 问题

提问者以 500Hz 采样记录 MPU6050 数据，想从数据集计算陀螺仪的 Total RMS Noise、Low-frequency RMS noise、Rate Noise Spectral Density，并询问 ARW 是否等于 Rate Noise Spectral Density。

## 环境

Linux / ROS 机器人软件与控制通用开发环境

## 解决办法

1. Total RMS Noise：在没有 bias 的情况下，可近似等于数据的标准差。
2. Rate Noise Spectral Density：不能从列出的统计量直接得到，需要对原始数据做 `FFT`，在频域中按数据手册指定的频率或频段比较。
3. Low-frequency RMS noise：需要知道或估计数据手册采用的频率截止值，使用相同截止值；可先对数据做低通数字滤波，再在时域查看结果。
4. 可使用 `MATLAB`；若没有 `MATLAB`，可用免费的 `R Studio` 或 `Scilab`。

原问题作者：Patrick Stegers；采纳答案作者：guero64。原内容依 CC BY-SA 4.0 授权，本页摘要同样依 CC BY-SA 4.0 授权。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [Robotics Stack Exchange #8860：Angle Random Walk vs. Rate Noise Density (MPU6050)](https://robotics.stackexchange.com/questions/8860/angle-random-walk-vs-rate-noise-density-mpu6050)