# 扩展卡尔曼滤波融合IMU数据估计滚转俯仰角时存在偏置、转动时输出异常

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2022-11-17-robotics-se-23179
> 频道：pitfalls | 更新日期：2022-11-17 | 标签：auto, stackexchange, kalman-filter
> 核心摘要：用户实现扩展卡尔曼滤波融合加速度计与陀螺仪数据估计滚转、俯仰角时出现偏置、转动输出异常问题，修正雅可比矩阵A的元素符号即可解决。

# 扩展卡尔曼滤波融合IMU数据估计滚转俯仰角时存在偏置、转动时输出异常

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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：[Sensor fusion with extended Kalman filter for roll and pitch](https://robotics.stackexchange.com/questions/23179/sensor-fusion-with-extended-kalman-filter-for-roll-and-pitch)（Robotics Stack Exchange #23179）

**状态**：已解决

## 问题

用户按参考资料实现扩展卡尔曼滤波，融合加速度计和陀螺仪数据估计滚转、俯仰角，结果静态时存在2的偏置，转动IMU时输出异常，减小时间步长仅略有改善。

## 环境

状态估计 / EKF 滤波器

## 解决办法

1. 检查状态转移函数f的雅可比矩阵A的第一行第二列元素，将该元素中cos(φ)项的符号修正为正，修正后表达式为(θ̇sin(φ)+ψ̇cos(φ))sec²(θ)。

原问题作者：user7538434；采纳答案作者：hosen。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 #23179：Sensor fusion with extended Kalman filter for roll and pitch](https://robotics.stackexchange.com/questions/23179/sensor-fusion-with-extended-kalman-filter-for-roll-and-pitch)