IMU姿态解算算法：基于四元数的姿态估计

该算法使用四元数来表示姿态，并通过整合加速度计、陀螺仪和磁强计的测量数据来更新姿态估计。

文件读取：

filename = 'data.txt'  # 文件名，请自行修改，绝对路径或相对路径都可以
data = []
with open(filename) as f:
    for line in f:
        data.append(line.strip().split(","))

func = lambda i: [float(x[i]) for x in data[1:]]

参数设置：

Kp = 10  # 比例增益控制加速度计/磁强计的收敛速度
Ki = 0.002  # 积分增益控制陀螺偏差的收敛速度
halfT = 0.001  # 采样周期的一半

# 传感器框架相对于辅助框架的四元数（初始化四元数的值）
q0 = 1
q1 = 0
q2 = 0
q3 = 0

# 由Ki缩放的积分误差项（初始化）
exInt = 0
eyInt = 0
ezInt = 0

IMU更新函数：

def Update_IMU(ax, ay, az, gx, gy, gz):
    global q0
    global q1
    global q2
    global q3
    global exInt
    global eyInt
    global ezInt
    # print(q0)

    # 测量正常化
norm = math.sqrt(ax*ax + ay*ay + az*az)
    # 单元化
ax = ax / norm
ay = ay / norm
az = az / norm

    # 估计方向的重力
vx = 2*(q1*q3 - q0*q2)
vy = 2*(q0*q1 + q2*q3)
vz = q0*q0 - q1*q1 - q2*q2 + q3*q3

    # 错误的领域和方向传感器测量参考方向之间的交叉乘积的总和
ex = (ay*vz - az*vy)
ey = (az*vx - ax*vz)
ez = (ax*vy - ay*vx)

    # 积分误差比例积分增益
exInt += ex * Ki
eyInt += ey * Ki
ezInt += ez * Ki

    # 调整后的陀螺仪测量
gx += Kp*ex + exInt
gy += Kp*ey + eyInt
gz += Kp*ez + ezInt

    # 整合四元数
q0 += (-q1*gx - q2*gy - q3*gz) * halfT
q1 += (q0*gx + q2*gz - q3*gy) * halfT
q2 += (q0*gy - q1*gz + q3*gx) * halfT
q3 += (q0*gz + q1*gy - q2*gx) * halfT

    # 正常化四元数
norm = math.sqrt(q0*q0 + q1*q1 + q2*q2 + q3*q3)
q0 /= norm
q1 /= norm
q2 /= norm
q3 /= norm

    # 获取欧拉角 pitch、roll、yaw
pitch = math.asin(-2*q1*q3 + 2*q0*q2) * 57.3
roll = math.atan2(2*q2*q3 + 2*q0*q1, -2*q1*q1 - 2*q2*q2 + 1) * 57.3
yaw = math.atan2(2*(q1*q2 + q0*q3), q0*q0 + q1*q1 - q2*q2 - q3*q3) * 57.3
    return roll, pitch, yaw

算法原理：

该算法使用四元数来表示姿态，并利用加速度计、陀螺仪和磁强计的测量数据来更新姿态估计。

测量正常化： 对加速度计数据进行归一化处理，以确保加速度计数据的大小为1。
估计方向的重力： 使用四元数计算出当前姿态下重力的方向。
计算误差： 通过比较加速度计和磁强计的测量值与重力方向之间的偏差，计算出误差。
积分误差： 对误差进行积分，以估计陀螺仪偏差。
调整陀螺仪测量： 使用比例积分控制算法，根据误差调整陀螺仪测量值。
整合四元数： 使用调整后的陀螺仪测量值和四元数积分方法，更新姿态估计。
正常化四元数： 对四元数进行归一化处理，以确保四元数的大小为1。
获取欧拉角： 从四元数中计算出欧拉角（pitch、roll、yaw）。

说明：

该算法没有使用卡尔曼滤波。
该算法是一种基于四元数的姿态解算算法，用于估计IMU的姿态。
该算法的性能取决于加速度计、陀螺仪和磁强计的精度，以及采样频率和参数设置。
算法中使用的参数（如Kp、Ki、halfT）需要根据实际应用场景进行调整。
该算法需要进行校准，以确保加速度计、陀螺仪和磁强计的初始值准确。
该算法可以在多种应用场景中使用，例如机器人导航、无人机控制、虚拟现实等。