基于STM32的四旋翼飞行器姿态解算的研究

分析了四旋翼飞行器的姿态解算原理,提出了一种基于 STM32的姿态测量系统。系统由 STM32F407微控制器和捷联惯性测量组件(IMU)组成。利用四元数描述姿态进行坐标换算,采用多传感器数据融合方案,通过互补滤波算法进行数据融合,获取精确的姿态角,并完成姿态解算。实验结果表明,采用互补滤波算法有效融合了捷联惯性测量组件的传感器数据,实现了四旋翼飞行器的高精度姿态解算。     

四旋翼飞行器姿态解算与滤波

四旋翼飞行器的运动控制关键在于对飞行过程中的实时姿态角控制。目前实时姿态角信息还不能直接测量出来。为了能利用已有的传感器数据解算出更准确的姿态角,通过物理实验详细分析了四旋翼飞行器姿态角的解算和滤波算法。首先,通过联立欧拉方向余弦矩阵与四元数矩阵,得到用四元数表达的姿态角表达式。然后,结合加速度计和磁强计实时测量的数据,分别采用互补滤波和卡尔曼滤波两种方法来补偿四元数结果,分别分析如何选取最佳参数,并对比分析了两种滤波方式的优缺点。在一定精度要求范围内,这两种滤波方式都能获得更加准确的姿态角,但是互补滤波相对卡尔曼滤波有一定的解算时延。因此在精度要求一般的系统中,这两种滤波方式都可以用来求解姿态角,卡尔曼滤波方法则更适于对实时性要求更高的系统。     

自适应显式互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对六旋翼飞行器的惯性传感器在测量过程中存在漂移的问题,提出了基于自适应显式互补滤波的姿态解算算法,并对该算法的原理和稳定性进行分析;搭建了六旋翼飞行器的实验测试装置,并进行机体的动、静态测试实验.在实验中,对自适应显式互补滤波算法、显式互补滤波算法以及陀螺仪传感器测量方法进行比较.实验结果表明:自适应显式互补滤波算法能够实现惯性传感器的解算姿态角误差收敛,且动态误差最小.     

EKF和互补滤波器在飞行姿态确定中的应用

设计了一种旋翼飞行姿态参考系统,采用基于加速度计和陀螺仪的惯性测量组合(IMU)测量飞行姿态数据。采集实测数据并运用Allan方差分析法分析其噪声特性,建立传感器模型;针对旋翼飞行器分别应用经典扩展Kalman滤波(EKF)算法和互补滤波算法进行姿态解算。在详细阐述2种算法的原理与实现的基础上,进行飞行器平台实验验证。研究结果表明2种算法均有效,且互补滤波器相对经典Kal-man滤波器更为简单、有效。     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台;首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试;实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

四旋翼惯性导航姿态解算算法的改进与仿真

为了实现四旋翼飞行器的高精度导航,提出了互补滤波法和四元数算法对传感器获得的数据进行修正,最大限度的抑制干扰误差并提高姿态角解算的准确度;首先简单推导了捷联式惯性导航系统的算法基本原理并利用互补滤波算法进行改进,然后给出了惯性导航系统的力学编排模型分析旋翼飞行器的运动姿态;最后仿真验证数据选用惯性仪表MPU6050和HMC5883所得到实测数据采集并进行仿真分析,平台处理器选用STM32来仿真惯性仪表的测量速度,最终得到实验结果证明算法可行性。     

基于STM32的四旋翼飞行器的姿态最优估计研究

为了解决传感器自身累计误差和周围环境随机误差对姿态最优估计影响的问题,提出了一种基于STM32的姿态解算系统设计方案。该系统由低成本的航姿参考系统(AHRS)和STM32F405微处理器组成。采用四元数坐标换算,将陀螺仪、加速度计和磁罗盘三者数据进行融合,姿态偏差采用双环PI控制器进行修正,并采用互补滤波算法解算出飞行器姿态信息。搭建了四旋翼飞行器半实物仿真平台,模拟飞行器空中悬停时姿态。实验结果表明,该系统较好地解决了噪声干扰与姿态最优估计问题,实现了长时间稳定地输出准确可靠的姿态数据的要求。     

基于非线性互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态信息融合处理

针对四旋翼飞行器的MEMS惯性测量单元在姿态测量过程中存在着漂移和噪声误差等问题,在经典互补滤波融合算法的基础上提出了一种改进型的姿态融合处理算法,并搭建了以MPU6050为姿态测量单元的四旋翼飞行器硬件测试平台,分别在静态和动态环境下对惯性测量单元直接解算得到的姿态数据、传统互补滤波融合得到的姿态数据及改进后滤波算法融合得到的姿态信息进行对比.结果表明,改进后的姿态融合算法在静态环境和动态环境下都表现出了优于传统互补滤波的姿态融合处理效果.     

基于激光测距传感器校正四旋翼飞行器姿态的室内组合导航

摘 要：为了提高室内环境下四旋翼飞行器的姿态解算精度,提出一种基于激光测距传感器校正四旋翼飞行器姿态的室内组合导航。首先从搭载激光测距传感器的四旋翼飞行器的运动模型出发,采用三角函数方法求解飞行器的姿态角参数,通过对其微分获得角速度数据。其次,将惯性系统中经过互补滤波融合后的陀螺仪、加速度计及磁力计的角速度作为观测量,再应用扩展卡尔曼滤波将惯性系统数据与激光测距传感器获得的角速度数据融合,对旋转矩阵中的误差进行修正。最后验证组合导航的有效性,用带有激光测距传感器及惯性系统的开发板依次进行静态、水平滑动和动态测试,实验测试表明：这种组合导航融合策略使姿态检测系统静态特性和水平滑动特性均有所提高,5s内,静态误差控制在0.05度以内,水平滑动误差控制在7度;在静态时能够抑制姿态角漂移和滤除噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度。     

基于MSP430单片机的四旋翼飞行器控制系统设计

四旋翼飞行器是由4个带桨叶电机驱动并形成十字交叉结构的一种飞行器。本试验是以MSP430F149单片机为主控芯片,搭建四旋翼飞行器控制系统。以MPU-6050传感器获取飞行器的姿态信息,经过递推滤波算法,得到可靠的姿态数据,通过四元数融合算法,进行姿态解算,获得四旋翼飞行器的姿态角,然后借助PID控制算法,消除四旋翼飞行器在飞行过程中不可预测的误差,最后,以PWM波的形式控制无刷直流电机,实现四旋翼飞行器的自平稳控制。本试验完成了四旋翼飞行器的自平稳控制系统,能够基本实现四旋翼飞行器的平稳起飞与降落。     

基于混合滤波的四轴飞行器的姿态解算

针对四轴飞行器的姿态解算出现的姿态角数据漂移问题,提出一种基于Mahony滤波和互补滤波相结合的混合滤波算法,将传感器采集到的加速度、角速度以及磁场强度数据进行融合,利用加速度计和磁力计的向量偏差来对姿态解算过程中陀螺仪产生的积分累计误差进行修正.最后,建立姿态解算测试平台对混合滤波算法进行实验验证.实验结果表明,采用混合滤波算法的一次迭代滤波所需的平均用时为3.826 ms,比其他算法的平均用时短,混合滤波能有效地修正陀螺仪的积分累计误差,在降低运算复杂度的同时提高姿态解算的精度.     

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元（IMU）易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。     

基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算

针对小型四旋翼飞行器姿态解算这一基本问题,详细分析了姿态解算的过程,提出了其中的难点问题.应用低成本捷联惯性测量单元,设计了一种基于互补滤波器算法的姿态求解器.经过实验验证表明:与目前常用的卡尔曼滤波算法相比,采用互补滤波器算法的求解器能显著降低对处理器速度和精度的要求,有效融合了捷联惯性测量单元的传感器数据,实现了小...     

小型尾坐式飞行器自适应SRUKF姿态算法

针对小型尾坐式飞行器姿态估计问题,设计了由陀螺、加速度计、磁强计组成的姿态测量系统。为了抑制MEMS陀螺漂移导致的姿态误差,以四元数为状态变量,以加速度计和磁强计的输出作为观测变量,建立了滤波模型。采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)对传感器信息进行融合,保证了滤波算法的数值稳定性。由于小型尾坐式飞行器抗干扰能力弱,引入自适应算法,解决了量测信息受到干扰时滤波精度下降的问题,提高了系统的鲁棒性和可靠性。仿真结果表明,存在外界磁场干扰时,姿态误差小于1°。通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。     

基于共轭梯度法和互补滤波相结合的姿态解算算法

为了提高姿态解算精度,提出了一种基于共轭梯度和互补滤波相结合的多传感器数据融合策略。系统采用四元数方法进行姿态解算。利用加速度计和磁强计的输出数据,通过共轭梯度方法对姿态四元数进行寻优估计,再将其和利用陀螺仪输出数据更新的四元数进行互补滤波,解算出姿态角。实验测试表明,这种融合策略使姿态检测系统静态性能和和动态性能均有所提高,尤其在姿态剧烈变化时,其性能明显优于卡尔曼滤波和梯度下降法。     

微机电系统姿态估计系统算法与仿真

结合陀螺仪、加速度计误差模型,实现了以微机电系统(MEMS)陀螺仪与MEMS加速度计为基础的姿态估计硬件仿真系统,可用于模拟任意噪声强度和安装偏差下三轴捷联惯导系统(INS),即按照给定运动曲线仿真输出陀螺仪与加速度计数据,为设计姿态估计算法提供仿真验证平台.同时,以姿态四元数为状态变量,载体俯仰角与横滚角为观测值设计了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态估计算法,俯仰角估计误差小于0.04°,横滚角估计误差小于0.05.,偏航角漂移速度0.01(°)/s.     

基于多传感器融合的四旋翼飞行器姿态监控

设计了一种基于多传感器融合的四旋翼飞行器姿态监控系统.在有限的单片机计算资源下,通过卡尔曼滤波,对陀螺仪、加速度计和磁强计的测量数据进行数据融合,解算出姿态信息.减小了因电机引起的振动、低成本微机电系统(MEMS)传感器误差较大等因素对姿态信息解算时造成的干扰.通过无线将姿态信息传输至上位机,以民航客机中的主飞行显示器(PFD)形式,对飞行参数进行直观的图形化显示,实现了对四旋翼飞行器的姿态进行监控.     

基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计

针对四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰能力较差,控制性能较差的问题;文章提出基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,优化设计了系统的硬件和软件部分;硬件部分设计主控制器,通过发生器输出的PWM波信号控制电速;设计传感器模块,测量姿态角与加速度等数据,采用双陀螺仪和双加速度计结构,避免共振对测量结果产生影响;设计电机驱动模块,选用X2216型无刷直流电机为运行提供较高的转速和响应速度;设计无线数据传输模块,选用3DR无线数据传输模块实时监测姿态信位置信息数据;构建基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,对角速度数据、加速度数据等数进行融合改正,再运用互补滤波器对陀螺仪和加速度计进行信号检测和控制调度,得到精确的实时姿态角;采用姿态控制算法和串级PID控制策略,提高对系统的控制力,保证飞行的平稳;实验结果表明,基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰性强、控制能力高以及响应速度快。