多旋翼无人机磁罗盘校准方法

为提高多旋翼无人机航向角解算精度,研究磁罗盘校准和罗差补偿方法。通过详细分析罗差产生原因,并结合多旋翼应用,将磁罗盘干扰划分为机体坐标系静态干扰、机体坐标系动态干扰、导航坐标系静态干扰、导航坐标系动态干扰四大类。针对机体坐标系动态干扰,结合多旋翼应用背景,研究干扰的离线测量与在线补偿方法;针对机体坐标系静态干扰,提出一种飞行过程中实时校准方法;针对导航坐标系静态干扰,创新性采用GNSS模块的速度方向信息修正罗差;导航坐标系动态干扰为原理性误差,这里暂不讨论。结果表明：研究内容可有效补偿机体坐标系动态与静态干扰,以及导航坐标系静态干扰对磁罗盘和航向角解算精度的影响,有助于改善无人机的飞行性能。     

基于偏振光辅助定向的车辆自主式导航方法研究

针对车载惯性导航系统运动学辅助算法中, 航向角误差发散,无法长时间得到高精度、高可靠性导航参数的问题,提出一种基于大气偏振光分布规律高精度定向的运动学辅助惯导精度提高算法。通过车载偏振光传感器系统测量解算获得的航向角信息和车辆动态数学模型提供的虚拟位置与速度观测量,与惯性导航系统的输出一起,利用多源信息融合技术进行导航参数的滤波估计,结果能实时反馈校正惯性导航系统和车辆动态数学模型。通过计算机仿真与分析表明,该改进的惯性导航系统辅助方法能够有效抑制航向角误差发散,定位精度较纯惯导及传统惯导运动学辅助方法显著增强,且对最终实现陆地作战车辆精确可靠的自主导航定位具有一定的工程应用价值。     

基于FPGA_ARM的车载导航系统设计与实现

针对由航向参考系统(AHRS)和全球定位系统(GPS)构成的车载组合导航系统在接收多通道异步收发器(UART)的数据帧时容易被截断或丢失问题,设计了一种基于FPGA和ARM处理器的车载导航系统。采用FPGA实现系统各单元间逻辑控制、UART数据接收、参数解算和SD卡存储设计,ARM处理器更关注于参数融合估计和导航计算。从而降低了数据接收和参数解算的时间延迟,使得导航系统在执行参数估计和导航控制的同时,完成了多通道异步串口实时接收、解算和存储任务。车载实验表明,该系统能够完成车辆自主导航,提高了导航精度。     

基于遗忘因子递推最小二乘的无人机在线磁补偿技术研究

针对无人机飞行过程中,由于载体非平稳磁场干扰造成磁测航向角不准确的问题,提出一种结合遗忘滤波的递推最小二乘在线磁补偿方法.在分析了软、硬磁干扰机理和建立磁干扰模型的基础上,对常规递推最小二乘法加入遗忘因子修正,从而抑制磁场变化对磁补偿参数估计效果的影响.仿真和试验结果表明,在磁干扰较强且干扰磁场存在突变的情况下,此算法可以将磁航向角RMSE减小至3.8220°.该方法计算量较小,能够有效适应机载条件下的变化磁场补偿,并达到较高的航向角精度要求.     

基于椭圆假设的磁罗盘航向测量算法研究

磁罗盘常用于自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）导航系统中对惯性器件的姿态测量进行校正。为了补偿载体内干扰磁场对磁罗盘航向解算带来的误差,采用基于椭圆假设的误差模型,通过最小一：乘拟合椭圆,扶得磁罗盘误差补偿算法中椭圆模型的各分布参数。陆上仿真实验的结果表明,基于椭圆假设的实时补偿算法能够获得稳定、高精度的航向角测量,不同路径类型下的误差精度可提高60％至80％。补偿结果为水下导航系统算法设计提供了精度依据。     

基于双级互补滤波的姿态测量算法设计

陀螺仪的漂移、载体的线性加速度和磁场的干扰是影响MARG传感器姿态测量精度的主要原因。针对传统姿态测量算法在磁干扰环境下由于航向角误差导致水平角测量精度降低以及载体线性加速度影响水平角精度的问题,提出了一种基于四 元数的双级互补滤波姿态融合算法。该算法利用加速度计和磁力计测量数据分别对估计四元数进行补偿修正,避免了磁干扰环境下航向角误差对水平姿态测量的影响。同时引入线性加速度误差和磁干扰误差自适应补偿方案,以降低线性加速度与磁干扰的影响,为了验证算法的有效性,进行了静态与动态实验。实验结果表明该姿态测量算法能显著提高姿态测量精度和抗干扰能力,与传统的Mahony算法相比,俯仰/滚动角的测量精度完全不受磁干扰的影响,性能得到了明显的提升。     

基于双CPU的多传感器组合导航系统研究

以单片机+DSP双CPU导航计算机构成的嵌入式硬件平台为基础,开展了磁航向辅助的捷联惯导/GPS组合导航系统的研究。采用八位置标定算法消除环境磁场对磁航向计的干扰,提高输出精度;多传感器的信息融合采用低阶卡尔曼滤波器,以满足导航系统导航精度和实时性的要求。针对双CPU导航计算机的特殊结构,设计出了整个导航程序时序控制流程,以实现多传感器数据采集的同步性和实时性。给出了数据采集周期和导航解算周期的时序控制以及双CPU之间的实时数据通信的实现流程,最后,通过实物联调验证了该方案设计是完全可行的。     

基于行人运动模态辨识的室内外无缝导航航向算法研究

目前行人导航航向解算算法均基于导航传感器在行人身体上的固定安装模式,或者依赖其他射频信息辅助修正陀螺航向,这极大约束了导航传感器的适用条件.为此,利用陀螺对低频噪声的敏感性及加速度计低频的稳定性,提出了解决行人手持手机稳态查看与非稳态摇摆的运动模态辨识算法和基于时域互补滤波器实现姿态的最优融合方法;研究了改进型互补滤波以消除行人的运动加速度对姿态解算的干扰误差,提高了载体姿态的测量精度;此外,利用磁传感器标定后的数据设计了自适应卡尔曼滤波算法,抑制了航向角的误差发散.经实际数据测试验证,室内外行人手持稳态与非稳态下的航向角测量精度提高了80%,同时大大提高了导航传感器的适用性与便携性,满足实际工程的使用需求.     

基于准静止磁场检测的行人导航算法框架iIEZ+

在行人惯性导航领域,地磁修正算法作为一种有效的修正航向漂移误差的方法,应用在磁干扰环境中时,存在航向失真的问题,而航向精度往往决定了整个导航系统的优劣.为此,在Afzal提出的准静止磁场检测算法的基础上,提出了行人导航算法框架iIEZ+,即以Jiménez A R提出的IEZ+框架为基础,融入了改进后的准静止磁场检测算法,对地磁修正算法和启发式航向漂移消除算法的使用做出选择,实现了两种算法间的优势互补.实验表明,本文提出的算法框架可以有效抵御磁干扰的影响,提供可靠的航向和位置信息.经过多次室内外行走实验,定位误差约为路程的0.6%~1.6%,优于文中提到的其他基于IEZ框架的算法.     

MEMS电子罗盘三维补偿线圈参数优化设计

为解决MEMS电子罗盘易受强磁干扰影响导致其航向解算失准的问题,结合两种多目标优化算法与COMSOL有限元仿真,设计了一种优化的三维补偿线圈结构.首先根据Helmholtz线圈工作原理,在COMSOL软件环境中进行3D建模,设计正交试验初步设定了各组线圈参数,并简单分析了三维线圈的磁场梯度分布特性.通过COMSOL和MATLAB联合仿真,设置了线圈优化的目标函数和约束条件,分别运用NSGA-II与MOPSO两种算法进行求解,并确定了线圈的实际结构参数.仿真结果表明该三维线圈能满足强磁补偿需求,具有较高的补偿效率.     

基于椭圆旋转的磁传感器误差补偿算法

针对硬磁干扰和软磁干扰条件下的磁罗盘误差补偿问题,对传统的误差椭圆假设模型进行改进,提出一种基于椭圆旋转的磁传感器误差补偿算法。分析磁罗盘误差产生的因素,并建立椭圆旋转数学模型。采用非线性最小二乘拟合算法推导出误差补偿参数公式。利用Honeywell双轴磁阻传感器的测量值和椭圆旋转拟合的算法,对两轴磁传感器进行测试标定与误差补偿。实验结果表明,椭圆旋转算法能够有效补偿外部磁场产生的硬磁干扰和软磁干扰,与传统的椭圆模型补偿算法相比,该算法测得的航向角最大误差从2.0°减小到0.4°。     

煤矿井下基于降噪自编码器的航向估计算法研究

针对煤矿井下高动态、强磁场的复杂环境,使用智能手机中陀螺仪解算航向角存在较大累积误差这一问题,提出一种基于降噪自编码器的卡尔曼滤波融合航向估计算法.该算法由卡尔曼滤波融合航向解算和旨在消除原始惯性传感器数据噪声的降噪自动编码器组成,通过训练降噪自编码器对井下惯性传感器数据进行降噪处理,并利用卡尔曼滤波融合陀螺仪积分航向解算和九轴传感器航向解算,得到矿工运动的航向角.本文在鄂尔多斯高头窑煤矿采集矿工运动数据,试验结果表明,在高动态复杂矿井下,本文算法较九轴传感器航向解算有较强的抗干扰能力,满足井下矿工PDR航向估计需求.     

基于磁阻传感器和加速计的三自由度姿态解算模块设计

本文设计了基于HMC5883L三轴磁阻传感器和ADXL345三轴加速度计以及C8051F340的三自由度姿态解算模块,它具备通过串口实时输出模块的航向角、俯仰角、横滚角度信息的功能,并且提供了磁场补偿校正功能和磁偏角手动修改、根据GPS信息自动修改功能。文中介绍了给出了硬件设计框图、姿态解算方法和程序流程图,提出了一种磁场补偿校正算法。经重复性和分布均匀性试验,其航向角精度误差不超过2°。     

基于多磁传感器的智能航向测定系统

为了实现在强磁干扰环境下准确且智能地测定航向角,从影响磁传感器测定航向角精度的诸多因素分析,采用经典的基于椭圆拟合的校正算法,设计了一种由6只磁传感器围成一个圆的多磁传感器的自动磁校正设备。提出了一种有效的误差补偿技术和准确、智能的测定航向角的方法,避免了手动旋转单只磁传感器来采集不同方向的磁场的操作。多次实验结果表明:在室内强干扰环境中,这种校正技术补偿后的航向误差从150°降低到2.5°。     

基于NARX神经网络辅助组合导航方法研究

为解决短时全球导航卫星系统(GNSS)失效造成车载组合导航系统导航精度下降的问题,提出一种NARX神经网络辅助的组合导航方法。对神经网络辅助导航的原理进行了分类,并分析了神经网络可利用的输入输出信息,提出一种根据惯性测量单位(IMU)测量信息和惯性导航解算信息对GNSS位置速度增量进行预测的方法。通过实测数据实验验证了方法的有效性,GNSS失效60 s期间,导航最大位置误差5.1 m、最大速度误差0.15 m/s。     

无人机航向测量抗差补偿滤波技术研究

针对角速率陀螺误差随时间积累和电子磁罗盘易受外界干扰的问题,为提高低成本自主导航精度,设计了角速率陀螺和电子磁罗盘信息融合的组合方案。并对传统的补偿滤波方法进行改进,提出一种能够检测出电子磁罗盘的低频干扰,并对干扰误差进行剔除的抗差补偿滤波算法。通过对角速率陀螺和电子磁罗盘进行误差建模和仿真实验可知,抗差补偿滤波器可以有效地抑制磁罗盘高频干扰误差和角速率陀螺的积累误差,同时,也可很好地抑制磁罗盘的低频干扰误差。结果表明：研究的抗差补偿滤波算法效果明显,是一种简单可靠的航向融合方法。     

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。     

组合导航中低成本磁航向系统的神经网络补偿

根据组合导航的特点,设计了低成本磁航向系统神经网络补偿方法。研究了磁航向系统的误差和补偿技术;在全球定位系统信号良好情况下,以捷联惯导/全球定位组合导航系统的航向信息为参考,使用卡尔曼滤波作为学习算法,建立多层前向神经网络模型补偿磁航向系统。实验结果表明,神经网络补偿方法将磁航向系统的航向角误差由±15°减小到约±1°,取得了明显的效果。     

姿态测量系统稳定性优化算法研究

设计了一种基于模糊规则调整的串级线性卡尔曼(LKF)姿态解算方法,用旋转矩阵部分元素建立状态方程首先以机动加速度补偿的加速度为观测量,并采用模糊规则调整不同运动状态下的协方差阵,减小加速度的干扰,得到水平姿态角;然后采用磁强信息和姿态信息获取间接观测量,得到偏航角。动静态测试表明,该方法消除了累计误差和磁干扰对水平倾角的耦合干扰,与扩展卡尔曼滤波(EKF)相比,提高了在运动加速度干扰和磁场干扰下的姿态估计精度,并且降低了计算量。     

弹载磁测系统等效安装误差的在线标定与补偿

针对旋转弹用磁测系统在飞行过程中,存在由机械安装误差以及固定磁干扰带来的测量系下三轴磁矢量与弹体系不平行问题,提出一种磁测系统与弹体之间等效安装误差角的在线标定补偿法;通过分析磁测系统实时输出的三轴地磁矢量信息,建立测量信息与误差的误差模型,利用类正弦信号特征值求取误差角,进而补偿磁测信息中的误差项,最终提高磁测系统解算输出的滚转角精度;实验结果表明,当弹体仅做滚转运动时,经过该方法补偿后磁测系统解算的滚转角比补偿前解算的滚转角精度可提高6倍以上,滚转角解算误差保持在2.以内,可以满足制导弹药对滚转角的精度需求.