互补滤波器姿态估算算法
互补滤波器的原理其实挺简单，就是用加速度计修正陀螺仪的漂移，两个互补着用，效果比你单用一个强太多。嗯，对于实时性要求不是高的场景，比如手机姿态估算、体感控制这些，用起来还挺顺手。
互补滤波器的实现也不复杂，一般几行公式就能跑起来，调参比卡尔曼滤波轻松多了。代码维护成本也低，适合快速原型开发。是你要在前端搞点H5的陀螺仪玩法，互补滤波刚刚好。
像 Unity、iOS、Android 这些平台也都能轻松接入，数据逻辑统一，跨平台挺方便。顺带一提，这篇文章讲的融合方式比较清楚，适合你做二次开发。
如果你是刚接触MPU9150或陀螺仪 + 加速度这类传感器，互补滤波能帮你快速入门，不至于一上来就被卡尔曼滤波的矩阵搞懵了。想进阶再折腾滤波器也不迟。
对了，H5 调用陀螺仪也有文章参考，这里讲得还不错。你要是打算在移动端搞交互动画，互补滤波下方向数据，再搭配MotionImageView效果挺棒。
如果你搞的是Unity项目，建议看看GyroController，有现成脚本还能直接套用，省不少事。
吧，互补滤波不算最精确，但够轻量、够实用，尤其适合快速上手或者资源有限的项目场景。
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