三轴加速度计运动轨迹计算

是这样的，我有一台设备，它能够给我回馈每个时刻三个方向的加速度值和角速度值，也就是七个个数据，t 加速度x 加速度y 加速度z 角速度x 角速度y 角速度z,预处理应该需要滤波，那这些都是对于当前坐标系，需要姿态计算，就是转换到全局坐标系中，需要用到类似于四元数的算法，才能得到它的位移，最后讲这个位移可视化出来，我希望使用Python来实现，之前提过这个问题，但是大家大多引用了chatgpt等AI，实际落地使用起来错误比较多，希望可以有一个完整的实现过程

参考GPT和自己的思路：这是一个比较复杂的问题，需要考虑到滤波、姿态计算和位移计算等多个方面。下面是一个简单的 Python 实现，包含了滤波、姿态计算和位移计算。

首先需要安装一些必要的库，包括 NumPy、Matplotlib 和 PyQuaternions。可以通过以下命令进行安装：

pip install numpy matplotlib pyquaternion

下面是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyquaternion import Quaternion

# 加速度计滤波参数
alpha = 0.8
gravity = np.array([0, 0, 9.8])  # 重力加速度向量

# 姿态计算参数
beta = 0.1  # Madgwick算法的beta参数
q = Quaternion(1, 0, 0, 0)  # 初始姿态为单位四元数

# 位移计算参数
delta_t = 0.01  # 采样间隔时间，单位为秒
v = np.array([0, 0, 0])  # 初始速度为0
p = np.array([0, 0, 0])  # 初始位移为0


def filter_acceleration(acceleration):
    """
    加速度计滤波，去除重力影响
    """
    global gravity, alpha
    return alpha * acceleration + (1 - alpha) * gravity


def update_orientation(acceleration, angular_velocity):
    """
    姿态计算，使用Madgwick算法
    """
    global q, beta
    acceleration = acceleration / np.linalg.norm(acceleration)  # 加速度归一化
    q_dot = 0.5 * Quaternion(0, *angular_velocity).multiply(q)  # 四元数微分方程
    q_err = Quaternion(0, *acceleration).multiply(q.conjugate())  # 计算误差
    q += (q_dot - beta * q_err).integrate(1)  # 四元数积分方程


def update_position(acceleration):
    """
    位移计算
    """
    global v, p, delta_t
    acceleration_global = q.rotate(filter_acceleration(acceleration))  # 加速度转换到全局坐标系
    v += acceleration_global * delta_t  # 速度积分
    p += v * delta_t  # 位移积分


# 读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")  # 数据格式：t a_x a_y a_z w_x w_y w_z
acceleration = data[:, 1:4]
angular_velocity = data[:, 4:]

# 计算位移
for i in range(len(data)):
    update_orientation(acceleration[i], angular_velocity[i])
    update_position(acceleration[i])

# 可视化结果
t = data[:, 0]
plt.plot(t, p[:, 0], label="x")
plt.plot(t, p[:, 1], label="y")
plt.plot(t, p[:, 2], label="z")
plt.legend()
plt.show()

对于滤波的处理，可以求均值滤波等，使用python中的numpy.average可求均值。对于坐标系的转换，不知旋转矩阵或者欧拉公式是否可实现，因为python有个scipy库可用于计算空间三维坐标变换。其次可视化展示使用python中的matplotlib来做。由于我也没有做过你这个需求，所以只提供了一些思路。希望对你有一点点帮助，看看有没有大神来实现。我也学习下。

我记得有公司花几万月薪招人做这个的