基于MTi微惯性航姿系统的卡尔曼滤波器设计

本文介绍了惯性航向姿态系统中两种常用的航向姿态测量方法和MTi的组成,并以MTi微惯性航姿系统（微机械陀螺、做机械加速度计、三轴磁强计）为研究对象,构建航姿系统。给出了基于MTi的航姿系统的四元数卡尔曼滤波算法,并在卡尔曼滤波器中利用加速度计和磁强计计算的姿态角来补偿陀螺的漂移。仿真结果表明了该方法的有效性。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中应用研究

为了实现惯性导航控制,需获取控制对象的姿态角信息,设计了基于MEMS惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程,基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验,测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在?1?左右。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中的应用

设计了基于微电子机械系统(Microelectro mechanical system,MEMS)惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程。基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验。测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在±1°左右。     

姿态航向测量与误差补偿方法研究

设计了一种基于MEMS陀螺仪、加速度计、磁传感器的小型姿态航向参考系统;以四元数和角速率偏差为状态矢量,磁场强度和加速度计信息为量测矢量,构建基于Kalman的四元数姿态航向解算方法;通过调整测量噪声方差矩阵,解决动态过程中由于运动加速度造成的姿态角误差;采用陀螺仪误差建模和磁航向罗差补偿技术,进一步提高了系统测量精度。根据飞行数据分析,姿态航向参考系统具有较高测量精度和较好的稳定性、动态性,姿态角均方根误差小于1.5°,航向角均方根误差小于3°。     

基于自回归模型的汽车姿态角在线预测系统

针对汽车姿态角在线预测问题,利用微惯性测量单元以捷联方式测量汽车6自由度运动参数,通过四元数法解算汽车的姿态角,应用卡尔曼滤波器对姿态角进行最优估计处理,在此基础上建立自回归模型对未来1 s~3 s的姿态角进行实时预测,使用Visual Basic 2005、NI Measurement Studio开发汽车姿态角在线预测软件,并对其进行实车道路试验,结果证明该软件具有较高的预测准确性。     

基于MEMS传感器的微型姿态确定系统研究

针对捷联式姿态确定系统误差随时间积累的缺点,设计了一种由MEMS陀螺、加速度计及微磁强计组合的姿态确定系统。采用Allan方差方法分析了陀螺随机误差,通过建立姿态误差四元数微分方程和磁强计线性化测量方程,设计了姿态估计卡尔曼滤波器。系统采用实际测量值进行姿态解算,结果表明这种组合能够有效抑制传感器随机漂移引起的姿态误差,系统具有体积小、成本低、性能可靠等优点。     

基于重力四元数的陀螺漂移估计与补偿

为提高钻探中的钻具姿态测量精度,提出一种基于重力四元数的MEMS惯性随钻姿态测量方法.采用MEMS惯性器件构建钻具姿态测量系统,把加速度计数据解算的姿态四元数作为观测四元数,陀螺仪数据解算的姿态四元数作为误差四元数;然后将陀螺仪漂移融入误差四元数,建立重力四元数估计陀螺仪误差四元数的模型,采用最小二乘法估计陀螺仪三轴漂移,进而补偿陀螺仪姿态四元数;通过补偿后的姿态四元数解算出钻具姿态.最后设计了转台、振动台实验和钻进模拟实验,实验结果表明,姿态四元数补偿后的井斜角和工具面角漂移由平均10 °/h减小到约0.2 °/h,方位角误差由平均12 °/h减小到约0.46 °/h,实现了加速度计补偿陀螺的三轴漂移,表明该方法能够有效提高钻具的姿态测量精度.     

基于EKF的航天器姿态确算法定及精度分析

采用陀螺和星敏感器组合的方式来进行航天器姿态确定。首先建立了陀螺和星敏感器的测量模型,选择以四元数作为描述航天器姿态的参数,详细推导了在小偏差下以误差姿态角和陀螺常值漂移误差为状态量的滤波状态方程,并且以星敏感器的测量残差作为量测量,采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法进行姿态确定;然后进行了仿真分析,仿真结果表明：该算法可以达到较高的姿态确定精度;最后对影响姿态确定精度的硬件因素和软件因素进行了定量的数据分析,得出了有一定意义的结论,从而为工程实践提供理论支持。     

六组合传感器的测量算法研究

基于六组合高精度陀螺(如激光陀螺、光纤陀螺等)传感器测量载体的三向角速率和三向加速度的数据,对三向姿态角进行求解测量算法的研究。利用一种四元数法的数学间接计算方法,即利用四维空间中的四元数的性质和运算规则来研究三维空间中刚体转动的问题,在科研试飞测量中具有很好的实际应用价值。     

基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。     

基于DSP的三维测姿系统硬件设计和算法实现

对于微小型无人直升机系统,本文介绍了基于DSP的三维测姿系统的硬件电路设计和四元数解算算法的实现及验证.该系统的硬件部分由角速率陀螺、滤波电路和DSP系统板等组成.角速率陀螺输出信号经过硬件滤波后由AD通道采集,经过数字滤波后,利用四元数算法解算出姿态数据.文中提出了硬件设计和实现及解算算法实现中需要注意的问题和相应的解决方案,测试结果表明该系统是有效的.     

Robust unscented Kalman filter for nanosat attitude estimation

A robust unscented Kalman filter based on a multiplicative quaternion-error approach is proposed for nanosat estimation in the presence of measurement faults. The global attitude parameterization is given by a quaternion, while the local attitude error is defined using a generalized three-dimensional attitude representation. The proposed algorithm uses a statistical function including measurement residuals to detect measurement faults and then uses an adaptation scheme based on multiple measurement scale factor for filter robustness against faulty measurements. The proposed algorithm is demonstrated for the attitude estimation of a nanosat with an on-board three-axis magnetometer and rate-integrating gyros in the presence of measurement faults as well as satellite orbit errors. To compare the estimation performance of the proposed algorithm, the robust unscented Kalman filter with single measurement noise scale factor, the standard extended Kalman filter and the unscented Kalman filter are also implemented under the same simulation conditions.     

基于机动检测的捷联航姿算法研究

针对低精度陀螺仪、加速度计和磁传感器组成的捷联航姿系统存在的易受载体运动加速度影响而导致姿态精度下降甚至发散的问题进行了研究,提出了一种基于机动检测的捷联航姿算法。该算法根据陀螺仪数据进行姿态实时更新,利用加速度计和磁传感器输出对载体姿态误差进行校正以保持航姿输出的长期精度。算法根据加速度计输出在导航系中投影的水平分量进行机动检测,剔除机动期间的加速度数据,利用载体匀速运动状态下的加速度数据与磁传感器数据构造量测,利用卡尔曼滤波器对姿态误差进行估计并修正。仿真结果表明,该算法能有效完成载体机动检测,保证系统存在机动的情况下姿态精度满足应用要求。     

一种天文/惯性导航系统组合模式的研究

本文以姿态误差四元数与陀螺漂移误差之间的关系为基础,构建了系统状态方程;针对天文/惯性组合导航系统,以姿态四元数误差为观测值,具体推导了系统量测方程。利用卡尔曼滤波,对天文/惯性组合系统的融合方案进行了仿真,仿真结果较好的实现了对陀螺漂移误差的估计。     

基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法

对传统多旋翼无人机姿态估计算法难以兼顾高精度、强实时性以及抗干扰能力差的问题,首先基于一种计算量较小的衍生无迹卡尔曼滤波算法,在量测更新中,将加速度数据和磁力计数据分为两个阶段进行姿态四元数校正处理,然后从旋转四元数的本质出发,推测出四元数各元素分别包含着不同的姿态角信息,最后将校正四元数分别乘上为降低校正过程中的相互干扰所设计的系数,提出一种基于四元数衍生无迹卡尔曼滤波的二段式多旋翼无人机姿态估计算法.通过使用PIXHAWK飞控数据,与传统姿态估计算法进行仿真实验对比,实验表明,本文提出算法与传统使用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)的姿态估计算法相比,在实时性、解算精度和抗干扰能力方面有较大提升.     

基于陀螺/星敏感器的微小卫星姿态确定方法研究

在热备份的余度配置陀螺与星敏感器的组合定姿中,典型的三轴正交陀螺与星敏感器姿态确定算法受到限制;现以某微小卫星姿控系统为对象,设计了热备份的四陀螺系统与星敏感器组合定姿方法;数据处理时,利用最小二乘法将四陀螺测量系统构建为一个虚拟三轴正交陀螺,再将虚拟陀螺与星敏感器组成卡尔曼滤波器;该方法和典型的三正交陀螺与星敏感器组合定姿结构相同,实现简单,且在一陀螺发生故障时,能在不改变滤波器结构的情况下实现对故障陀螺的屏蔽;仿真验证了该方法的有效性。     

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

在四旋翼无人机中,姿态传感器采用捷联式惯导惯性检测单元(IMU),其中包括加速度计、陀螺仪、电子罗盘和空气压力高度计.这些传感器在工作过程中存在温度漂移以及噪声干扰,为了得到准确的姿态数据,首先建立了传感器四元数模型,在频域中设计互补滤波器,并设计了PI自适应补偿系数,对传感器数据进行融合、补偿和修正,有效地避免了系统模型误差对姿态估计的影响.修正后的角速度通过一阶龙格-库塔法、四元数算法完成飞行器的姿态解算.传统互补滤波器在噪声大时滤波效果不理想,故加入PI控制,形成一种效果更好的自适应滤波算法,根据仿真结果,该算法滤波后的信号比传统互补滤波的结果更加平滑,更接近理想波形.