本文介绍了MPU6050传感器数据滤波的三种方法：卡尔曼滤波、互补滤波和四元数滤波。卡尔曼滤波通过动态调整预测值和观测值的权重实现最优估计，适合低维状态估计。互补滤波简单高效，通过加权平均融合陀螺仪积分和加速度计角度。四元数滤波适用于三维姿态解算，能避免欧拉角奇异问题。文章详细讲解了每种方法的原理、实现代码及适用场景，并指出MPU6050需要外部计算才能输出四元数。理解这些滤波方法有助于获得更准确