本文提出了一种利用加速度计和磁力计计算飞机坐标系，然后转换为地理坐标系的方法。参照重力矢量和地磁矢量找出误差，然后使用此错误优化陀螺仪的输出，以解决陀螺仪中累积的漂移差异。最后使用陀螺仪的数据更新四元数，并转换为欧拉角以输出三轴角。

飞行姿态是指飞机相对于参考线，参考平面或天空中固定坐标系的三轴状态。通常，我们使用三个角度来显示飞行过程中飞机轴线相对于地面的角位置。

· 左右轴与飞机机身的角度称为俯仰角

· 垂直轴与飞机机身的角度称为偏航角

· 前后轴与飞机机身的夹角称为侧倾角

卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，是一种算法，它使用随时间推移观察到的一系列测量值（包含统计噪声和其他不准确度），并生成动态系统状态的估计值，该估计值往往比基于系统的估计值更准确。通过估计每个时间范围内变量的联合概率分布，单独进行一次测量。

根据当前的测量值和先前的状态值和误差，计算当前的最佳数量并预测下一个时刻。

首先用加速度计计算出与恢复磁力计的初始角度，得到了初始偏航角。接下来，用磁力计细化陀螺仪的输出数据，并用磁力计的初始解和陀螺仪的输出数据通过EKF计算姿态。最后，获取姿态角、俯仰角、横滚角和偏航角。

基于北微传感器计算姿态，并将输出数据存储到串行数据表中，将这些硬件部件放置在飞机的重心处，以便成功起飞。此外，为避免伤人，大型飞机需要在广阔的空间内运行。操作完成后，将传感器的数据传输到工作计算机，然后进行分析。最后可以验证来自传感器的数据。

从结果可以知道，传感器的输出数据中包含噪声，并且我们提供了一种算法来对数据进行细化以得到稳定的数据，并且实际数据会响应飞机的飞行姿态。

本文通过加速度计得到初始角度，并结合磁力计对陀螺的输出进行细化，并根据陀螺积分数据对参数进行卡尔曼滤波处理，最终得到精确的姿态角。

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