5.3.2.1 卡尔曼滤波算法

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5.3.2.1 卡尔曼滤波算法 5.3.2.1 卡尔曼滤波算法：当过程噪声协方差 $ \mathbf{Q} $ 被低估时，系统不是“收敛得快”，而是“收敛得假”——一个在无人机姿态估计中反复上演、却总被误判为“传感器漂移”的致命陷阱你有没有遇到过这样的场景？一架搭载MPU-6050的四旋翼无人机，在室内无GPS环境下运行互补滤波器（或简易卡尔曼）进行姿态解算。起飞后前30秒一切正常：俯仰角平滑、响应及时、遥控跟手；但持续悬停2分钟后，飞机开始缓慢右倾——不是抖动，不是突变，是那种令人头皮发紧的、每秒0.3°的匀速右滚；你加大左副翼指令，它勉强稳住；松杆后，又继续右倾。飞控日志里，加速度计Z轴读数稳定在0.98g，陀螺仪X/Y轴零偏波动 1.