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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。 相似文献
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为了解决四旋翼无人机在姿态解算时的高精度和实时性问题,提出了一种基于参数自适应的梯度下降法和互补滤波相结合的多传感器数据融合算法。该算法采用四元数表示姿态信息,利用梯度下降法对磁力计和加速度计数据进行预处理,并根据陀螺仪输出的角速度和外部加速度大小自适应选择梯度下降参数β,再将其和陀螺数据更新后的四元数进行互补滤波用于补偿陀螺的累积误差,解算出三个姿态角。最后设计仿真与实验分析。实验结果表明,相对于传统的梯度下降法和互补滤波法,该算法姿态估计误差小且具有更好的静态和动态性能。 相似文献
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针对现有体感空中鼠标姿态解算精度不够高和响应不够快的问题,设计了高精度灵敏便携式体感空中鼠标发射端.采用STM32处理器实时采集传感器数据.采用传感器内部集成的数字运动处理单元(Digital Motion Processing,DMP)获得四元数,再通过数学公式运算得到欧拉角,之后使用互补滤波校正算法解算出人体手部姿态.采用无线模块将数据发送至接至PC机接收端,与电脑进行交互,实现体感鼠标功能.最后通过实验验证方案的有效性和可靠性,实验结果表明,相比欧拉角法和方向余弦法,该方案提出的基于四元数法并加入校正算法的姿态解算方法具有计算量小、运算速度快及精度高的特点. 相似文献
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方向余弦矩阵算法(DCM算法)是工业级MEMS惯性传感器姿态解算常用算法;但由于受到外部机械振动和电磁环境影响,MEMS陀螺仪输出数据的漂移较大,导致陀螺积分解算得出的姿态角误差会随着时间累积增长,因此常须结合DCM算法与GPS或磁罗盘对陀螺计算出的角度进行误差修正;然而电网的导线舞动监测仪是直接安装于高电压架空输电线路表面,仪器处于很强的工频电磁干扰环境中,GPS和磁罗盘传感器完全失效,所以若要实现实时准确输出高压导线的运动轨迹,有必要研究一种改进的DCM算法,即MEMS陀螺和加速度计的互补滤波算法;并且设计出高电压导线舞动轨迹适用的解算流程,最后在专用的舞动监测实验平台上验证此新型舞动监测仪样机的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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针对目前大多数消费级六旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中,低成本微机电系统(MEMS)器件易发散而导致的姿态漂移问题,提出了一种基于改进一阶互补滤波的姿态解算算法,利用MEMS传感器中加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差,并针对非匀速运动引起的较大误差引入了比例—积分(PI)控制器,用修正后结果代替互补滤波的加速度计输入,从而提高非匀速运动下姿态解算的精度.基于嵌入式处理器STM32,以MPU6050为姿态测量单元的六旋翼飞行器实验平台实验表明:算法计算量小、估计精度高、实时性好,易于在低成本飞行器控制系统中实现. 相似文献
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针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法,采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元(IMU)测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。 相似文献
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针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态;建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型;采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性;仿真与试验结果表明:随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。 相似文献
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针对基于微机电系统(MEMS)的惯性导航系统中陀螺噪声较大导致姿态漂移的问题,本文基于递推最小二乘(RLS)与互补滤波器提出一种提高姿态估计精度的方法.该方法从陀螺去噪算法和姿态解算原理两个方面提高姿态估计精度:在陀螺去噪方面,为克服传统递推最小二乘的不足,提出一种随机加权的递推最小二乘法,利用随机加权实现对偏差的估计;在姿态解算方面,在传统互补滤波器的基础上通过自适应调整比例-积分(PI)参数来调整滤波器的交接频率,最终得到陀螺积分值的高通滤波和加速度计的低通滤波的叠加.转台静态和动态实验结果表明,使用本文所提方法后,有效降低了陀螺噪声,姿态估计精度明显提升. 相似文献
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为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间. 相似文献
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现有的适用于惯性-地磁组合的姿态解算算法存在一个共性问题,即或者过于依赖陀螺仪而使得算法的动态精度较高但静态精度较差,或者过于依赖加速度计和地磁传感器组合而出现相反的结果,利用线加速度矢量的模动态调整对上述两者的依赖程度虽然有效但问题较大。提出实时估计加速度计输出矢量与地磁传感器输出矢量的向量积的模,并将估计残差作为姿态解算算法-扩展卡尔曼算法的观测噪声而构成自适应卡尔曼算法,该估计残差的特点是零均值、平稳且其方差在运动体运动时会明显增大,从而使得所提出的自适应卡尔曼算法兼具良好的静动态性能。实验比较了MTi及ADIS16480内置的卡尔曼算法和该文构造的自适应卡尔曼算法,结果证明了后者的有效性。 相似文献
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构建了以低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁传感器组合的航姿参考系统,提出了一个乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法.取乘性误差四元数和陀螺仪误差作为状态量,基于重力场和磁场构造了量测矢量,用于修正航姿数据.并采用准确量测法,给滤波器加入了四元数的归一化约束,最后给出了基于新息的估计量测噪声方差矩阵的公式.通过仿真和试飞验证,表明本文设计的低成本的航姿参考系统能够提供比较准确的航姿信息.与常规的扩展卡尔曼滤波器比较,本文设计的乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法有效提高了系统的精度和稳定性,并且具有较好的鲁棒性. 相似文献
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针对微机电系统MEMS(Micro-Electro-Mechanical-System)陀螺仪的随机误差,引入了粒子滤波处理MEMS IMU的输出数据.借助于机动目标的Singer模型建立了系统状态方程,论文讨论了粒子滤波算法在MEMS IMU滤波处理的应用,详细描述了算法的推导过程.应用经典卡尔曼滤波和粒子滤波分别处... 相似文献