现在通过卡尔曼滤波融合加速度计和陀螺仪的测量是标准做法，用于自平衡两轮车等应用:例如:http://www.mouser.com/applications/sensor_solutions_mems/
加速度计通过arctan(a_x/a_y)给出倾斜角度的读数。在这里使用"加速度"这个术语是非常令人困惑的，因为它真正的意思是重力沿着设备轴的投影(尽管我理解，从物理上讲，重力实际上就是加速度)。
这里有一个大问题:当推车试图移动时，电机驱动推车并在水平方向上产生一个非平凡的加速度，这将使a_x不再只是沿着设备x轴的重力投影。事实上，它会使测量的倾斜角看起来更大。这是如何处理的?我想考虑到赛格威的成熟，一定有一些现有的方法来处理它。有人有什么建议吗?
谢谢杨
你完全正确。你可以用重力矢量的投影来估计俯仰角和滚转角。你可以利用静止的加速度计获得重力矢量，但如果加速度计移动，那么它测量的是重力+加速度的线性分量，这里的主要问题是将重力分量从线性加速度中分离出来。最好的方法是通过低通滤波器传递加速度计信号。请参考低通滤波器:基础或Android加速度计:低通滤波器估计线性加速度以了解有关低通滤波器的更多信息。
传感器融合算法对你来说应该也很有趣。