Python调用ahrs库Complementary互补滤波器出现shape相关报错如何解决

问题原因 #

你传入的参数维度不符合类的设计要求，不是框架本身的bug。
ahrs库的Complementary类构造函数默认是为批量离线处理设计的，入参gyr、acc、mag要求的是形状为(N, 3)的二维数组，其中N为采样点总数量。你当前传入的是单采样点的一维数组（形状为(3,)），当框架内部执行self.acc[0]取第一个采样点数据时，实际取到的是单浮点值，该值的shape为空元组，因此执行acc.shape[-1]判断时直接触发索引越界错误。

修复方案 #

根据你的使用场景二选一即可：

场景1：离线批量处理所有IMU数据 #

无需循环逐点传入，直接把完整的陀螺仪数组、加速度数组传入构造函数即可：

# gl形状为(N,3)，al形状为(N,3)，N为总采样点数
comp_filter = ahrs.filters.complementary.Complementary(gyr=gl, acc=al, frequency=200)
# 所有采样点对应的四元数结果存在comp_filter.Q中

场景2：实时逐帧处理单组IMU数据 #

不要每次新建Complementary实例，改用update方法逐点更新姿态：

# 先初始化滤波器
comp_filter = ahrs.filters.complementary.Complementary(frequency=200)
# 初始姿态可以设为单位四元数，也可以用第一帧加速度数据自行计算
comp_filter.Q = np.array([1., 0., 0., 0.])

# 逐帧处理时调用
for gyr_data, acc_data in zip(gl, al):
    current_q = comp_filter.update(q=comp_filter.Q, gyr=gyr_data, acc=acc_data)
    # 处理当前帧的四元数结果current_q

如果非要沿用你原有逐点初始化的写法（非常不推荐，性能极低），只需要把单帧数据升为二维即可：

comp.append(ahrs.filters.complementary.Complementary(ele[0].reshape(1,3), ele[1].reshape(1,3), None, 200))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lukas S