基于四元数的四轴无人机姿态的估计和控制

介绍一种只需少量计算就可实现四轴无人机姿态的估计和控制的新颖方法。整个算法采用四元数表示,四元数运算基于惯性测量单元(IMU)的加速度和陀螺仪传感器。姿态估计使用四元数代替三角函数,允许用加速度数据分析推导和优化梯度下降算法来减少由陀螺仪传感器产生的误差。姿态控制将当前姿态与目标姿态的姿态误差反馈到PD控制器来实现想要的目标姿态。姿态估计中用到的梯度下降算法通过四元数对应的欧拉角的均方误差验证,静态均方误差小于0.945°。实际的飞行测试可以实现一个稳定的飞行,同时验证了姿态控制算法。     

基于QEKF的四旋翼飞行器姿态估计

提出了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波(QEKF)数据融合算法,应用于四旋翼飞行器的姿态估计。首先,用四元数表示航向姿态参考系统(AHRS)中的坐标旋转关系,获取飞行器的姿态信息;然后,结合扩展卡尔曼滤波算法,融合低成本的MPU9250中陀螺仪、加速度计、磁力计传感器的9轴原始输出数据,对飞行器的真实姿态进行跟踪估计;最后,通过MATLAB实验仿真,与互补滤波(CF)和梯度下降法(GD)算法进行比较,实验证明QEKF对姿态的估计更加精准。     

基于三子样和互补滤波的姿态测量算法研究

为了解决陀螺随时间的漂移以及周围环境产生的随机误差的问题,设计了一种基于互补滤波的姿态求解方案,同时通过将三子样算法和互补滤波结合起来使该算法适用于高动态等复杂环境下的姿态测量。该方案采用四元数法对姿态进行描述,经过高精度三轴温控速率转台上的静态实验以及摇摆动态实验,通过对比高精度转台角度值,可以发现互补滤波算法对于精度的提高有明显的效果,有效的将惯性测量单元的数据进行融合。同时由于采用了三子样算法可以满足高动态环境下的姿态测量,确保了系统在各种环境下精确测量。     

一种新的激光雷达目标姿态估计算法

在激光雷达目标识别中,通常需要估计目标姿态,进而将点云和模型匹配以完成识别。对目标姿态与投影点云分布的关系进行了分析,提取了投影点云密度熵(PDE)特征对点云分布进行度量。依据目标姿态与PDE之间的关系,提出了一种新的目标姿态估计方法,将点云绕坐标轴旋转,并计算旋转后点云的PDE,以PDE最小值所对应的旋转角作为目标姿态角。仿真了5类地面装甲目标在不同视点下的激光雷达点云,对比分析了PDE方法和矩形拟合法及主成分分析(PCA)方法在自遮挡下和遮挡下的目标姿态估计性能,讨论了参数选择对算法性能的影响,给出了PDE方法的快速实现方式。实验结果表明,PDE方法在自遮挡和遮挡情况下的姿态角估计性能及算法稳健性明显优于矩形拟合法和PCA方法,特别适合严重遮挡下的目标姿态估计。     

无人机自适应平滑切换姿态融合算法研究

针对GPS信号丢失导致组合导航算法精度降低甚至发散的难题,开展一种高效的自适应平滑切换融合算法研究.在GPS信号正常情况下,采用基于GPS量测的高阶组合导航算法估计姿态信息;在GPS信号丢失时,停止高阶滤波算法并切换为基于四元数的低阶姿态估计算法;当GPS信号恢复后,将低阶姿态估计算法的估计值作为高阶滤波算法初值,实现姿态估计算法的平滑切换.仿真结果和试飞试验表明,该切换策略具有较好的估计精度和可实现性,且切换过程中姿态角跳变小于0.5°,收敛时间小于0.1 s,有效地提高了有、无GPS信号情况下无人机的姿态估计精度.     

基于MIMU的人体三维姿态检测系统设计

人体三维姿态检测技术在健康监护、人机交互、动作捕捉等领域具有重要的应用价值.传统的检测方法如基于计算机视觉的的动作捕捉识别,识别算法复杂,计算量大,设备成本高,无法广泛推广.本文研究一种基于微惯性测量组合(MIMU)的人体三维姿态检测系统,采用三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁传感器,实时检测人体的三维姿态参数,并通过四元数法计算人体姿态坐标.使用OpenGL绘制人体模型,可实时模拟人体三维姿态.     

高精度空间飞行器姿态算法研究

随着科学技术的飞速发展和人类太空探索的不断深入,空间飞行器越来越广泛地应用于科研、遥感和国防安全等领域。在这些应用中,轨道规划和优化以及高精度姿态控制技术越来越重要,是确保太空任务取得成功的关键因素。但由于空间飞行器动力学和运动学方程的深度非线性和强耦合特性,传统求解方法难以有效应对如此高复杂度的计算,还可能导致解的不稳定性和误差累积,因此,直接采用传统方法求解此类问题显得尤为艰巨。针对这一问题,该文通过建立可靠的空间绕飞飞行器间相对运动模型,针对非线性非高斯滤波问题,采用扩展卡尔曼滤波改进空间绕飞飞行器的姿态估计,聚焦于扩展卡尔曼滤波算法的深入探究上,旨在通过理论分析剖析其在空间绕飞飞行器实现高精度姿态确定方面的应用潜力与优势。并通过对空间飞行器绕飞运动的建模和仿真分析,验证了算法的有效性,该算法的姿态估计精度相比传统算法有大幅度提高,为研究人员制定有效的空间飞行器姿态控制策略提供了重要的参考依据。     

四元数算法在姿态矩阵解算中的研究

SINS是直接利用计算机来模拟载体的姿态矩阵,然后根据模拟出的姿态矩阵解算出载体的姿态和航向信息。姿态矩阵的计算是捷联惯导算法中最重要的一部分,也是捷联式系统所特有的。所以,对于姿态矩阵的研究是非常必要的,文章以四元数算法为基础,主要研究整体-四元数和分解-四元数算法。通过建立线性化误差模型,将这两种算法的精度进行比较分析和仿真对比,结果表明分解-四元数算法比整体-四元数算法精度更高。     

一种信源数目估计的改进算法

在空间色噪声环境下,实际信源数接近于阵元数时,现有源数估计算法结果会产生误差过大,文章提出了一种基于四阶累积量的盖尔圆改进算法。首先对阵列接收的数据构造四阶累积量矩阵,并去除了矩阵的数据冗余,虚拟地增加阵元数,然后利用数据协方差矩阵的特征值梯度大小趋势对盖尔圆半径进行修改,最后完成源数目的个数估计。理论仿真实验表明本文算法较好地解决了实际信源数接近阵列阵元数时,信源数估计误差过大的问题。     

利用光栅测量远场入射激光波长的方法研究

依据光栅衍射原理,采用电荷耦合器件CCD作为探测器,通过测量入射激光成像点在电视靶面坐标系中的脱靶量,确定光栅的入射角和衍射角,提出了一种利用固定式平面反射光栅测量远场未知方位入射激光波长的方法。介绍了该方法的原理及光学系统结构,阐述了成像点脱靶量与光栅入射角和衍射角的关系,推导了入射激光的波长计算公式,结合光学系统的结构给出了计算波长测量误差的表达式。远场测量模拟实验验证了该方法的可行性。     

基于无线传感器网络的角度监测系统

针对传统的角度测量设备体积庞大,测量精度低,实时性差等问题,介绍了一种空间物体三维姿态监测系统,其使用三轴加速度传感器监测空间物体的横摆角和俯仰角,使用三轴地磁传感器,结合加速度传感器对其进行修正,监测空间物体的滚转角,监测数据通过Zigbee无线通信网络传输至监测终端进行数据的实时显示与存储.测试实验证明系统具有使用灵活、测量精度高,实时性好等优点.     

鲁棒四元数平方根容积卡尔曼滤波算法

针对姿态估计领域中,当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时,传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶,使滤波估计性能降低等问题,提出了一种鲁棒化的四元数平方根容积卡尔曼滤波算法。通过研究引入M估计的Huber鲁棒化滤波框架,对四元数平方根容积卡尔曼滤波算法的量测更新进行修正,增强滤波估计的鲁棒性。以SINS/GPS位置松组合为应用研究背景,在不同仿真环境下,对比验证所提出算法对于姿态、速度和位置估计效果,试验结果表明,所提出算法具有更好滤波鲁棒性和稳定性。     

基于CF-RSF算法的航天器姿态确定

针对复杂环境下航天器姿态确定系统中的模型和噪声不确定问题,提出一种基于求容积规则的风险敏感滤波(CF-RSF)的航天器姿态确定算法。该算法通过引入风险敏感算子来解决由于系统的不确定性而导致滤波器鲁棒性差,甚至发散的问题,并通过求容积规则来解决非线性积分问题。该方法不仅提高了滤波算法对系统不确定性问题的鲁棒性,而且一定程度上提高了滤波的精度,降低了滤波的计算复杂性。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于加速度计的载体姿态测量模型设计与实现

提出了一种基于加速度计的载体姿态测量模型。使用3个加速度构建载体坐标系,加速度计通过敏感重力加速度,确定重力矢量与载体坐标系之间的关系,进而确定当地水平坐标系与载体坐标系之间的夹角,从而计算测量载体姿态。模型在水平转台上进行了试验验证,试验结果表明,方案可行,且姿态测量精度达到了0.08°。     

超高斯平顶分布光束空间整形技术研究

高能激光器为了获得高光束质量的方形超高斯平顶分布的激光输出,需要对注入的高斯激光脉冲的几何轮廓和强度分布进行空间整形。数字微镜器件(DMD,digital moero-mirror device)是一种性能优异的、基于数字调制的空间整形器件,具备对比度高、分辨率高和抗干扰能力强等优点,非常适合高能激光器高电磁干扰的工作环境。基于DMD,研究了光束空间整形的算法和实验研究。通过二次整形,光束近场调制度(光强的最大值比平均值)由一次整形后的1.85∶1下降到1.33∶1,改善了28.1%,能量损耗为35.7%;并且,二次整形后的光束具有极强的稳定性,在写入整形光阑不变的情况下,输出光束近场调制度的分散度仅为1.77%,降低了环境的变化、\"噪声\"的随机分布对光束强度分布的影响。     

基于MEMS加速度计的飞行器姿态识别技术研究

研究了一种利用多只低灵敏度的微机电系统（MEMS）重力加速度传感器实现对飞行器姿态识别的方法。通过对MEMS加速度传感器的输出信号进行A／D采样，获得相应的数字信号，并将其送进单片机进行处理，实现对飞行器的仰角和倾角的高精度测量，最终得到飞行器的姿态信息。该方法可实现-180°～＋180°范围内的倾角值测量，即使飞行器在旋转时也能进行实时测量，可用于需要进行姿态控制的各类飞行器的实时姿态识别。     

利用非线性约束整数最小二乘快速求解整周模糊度

整周模糊度的解算是高精度北斗姿态测量的核心问题,本文提出一种利用二次特征值求解非线性约束的最小二乘问题,用于整周模糊度快速求解,并将其应用在单频单历元的北斗姿态测量系统中.该方法将基线长度的先验信息与整周模糊度目标函数整合,构造新的目标函数,提高姿态测量中整周模糊度求解准确度.实验在北斗姿态测量平台上验证该方法的有效性,测试结果表明该方法在北斗单频单历元下,整周模糊度及姿态角求解的成功率有较大提升.     

应用非线性自适应迭代重建算法层析热流场

为了提高光学计算层析技术(OCT)对热流场的诊断能力,采用非线性自适应迭代重建算法(NAIRT)重建热流场的截面温度分布。应用准直激光束扫描待测热流场,应用双光栅衍射获得莫尔条纹。为了获得层析投影数据,对莫尔条纹进行了包括傅立叶变换、数字滤波、逆傅立叶变换、相位分析和截面提取,最终获得扫描光线偏折角信息,即层析投影。应用NAIRT对偏折角迭代重建热流场的折射率分布,应用G_D变换进一步转换为温度分布,从而获得热流场的截面温度层析信息。结果表明,NAIRT不仅能精确重建实验热流场的截面温度分布,还可以层析热流场的任意截面。所以,NAIRT能够有效诊断热流场。