基于加权时变卡尔曼滤波的惯性测量单元设计

针对加速度计和陀螺仪数据融合姿态测量方法在载体运动加速度较大时得到的角度误差逐渐增大的现象,提出一种基于加权时变的卡尔曼滤波算法。利用衡量运动加速度相对大小的权重参考概念,设置加速度计测量角度在观测量中所占的比重,使系统能够根据实际情况改变对加速度数据的参考程度。基于Arduino平台,选用MPU6050惯性测量传感器进行实时测量数据获取姿态信息的实验研究,实验结果表明,改进后的算法可以有效减小由于系统运动加速度导致的测量误差,获得更准确的姿态角数据。     

AHRS航姿解算中的两种滤波方法的比较研究

关于飞行姿态角优化问题,由于加速度计的测量值中同时包含了重力加速度和运动加速度信息,并且磁传感器易受铁磁性物质干扰,直接利用加速度计的测量值计算横滚角和俯仰角易产生较大误差,进而在利用磁传感器的测量值计算航向角时也将会引入了误差.为了减小加速度计和磁传感器的姿态解算算法所解算的姿态角误差,提出利用陀螺仪的输出,分别设计了互补滤波器和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)对加速度计和磁传感器的输出进行处理,采用VN-100的微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)的数据进行MATLAB仿真,并对两种滤波器的滤波效果进行了比较.实验结果表明,互补滤波和Kalman滤波均能提高该算法的姿态角精度,并且互补滤波器比Kalman滤波器效率更高,性能更好.     

基于组合滤波的低成本飞行器姿态解算算法

在低成本的飞行器姿态检测系统中,互补滤波器由于原理简单、计算量小,而被广泛应用。针对低成本飞行器在非匀速运动时因为加速度计不能区分重力加速度与运动加速度引起基于互补滤波的姿态解算误差较大的问题,提出了一种互补与自适应限幅组合滤波的姿态解算算法,并给出了自适应限幅滤波门阀的设计方法。通过融合陀螺仪输出的角速度与加速度计输出的加速度获取限幅滤波的限幅阀值;然后将归一化的加速度计输出增量通过限幅滤波的结果代替原互补滤波的加速度计输入,提高非匀速运动下姿态解算精度。经实际系统实时性能测试表明,所提算法估计精度高、计算量小,易于在低成本飞行器控制系统中实现。     

基于Mahony与误差状态卡尔曼滤波融合的姿态解算方法

针对惯性测量单元(IMU)精度较低的问题以及传统姿态解算算法误差较大的缺点,提出了一种基于IMU的融合Mahony滤波与误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的姿态解算方法。为降低因非重力加速度及磁干扰所带来的误差,根据加速度计和磁力计的置信度设计两个不同的自适应PI控制器改进Mahony算法,IMU测量数据经其解算,作为ESKF的量测值。ESKF将真实状态定义为名义状态与误差状态的组合,间接完成对系统状态的估计。因误差量为小量,所以误差状态线性化时的误差更小,雅克比矩阵的计算更简单。经实验验证,相较于传统姿态解算算法,融合算法能有效减少高频噪声、数据漂移带来的误差,提高姿态解算精度。     

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.     

一种动态环境下载体定姿方法

针对载体线加速度存在的动态条件下,加速度计已不能完全描述重力场信息,提出最速下降法处理地磁与加速度计数据,来减小测量的误差,并引入无迹卡尔曼(UKF)滤波融合陀螺仪信息,抑制微机械陀螺仪漂移,加入飞行状态判别条件一定程度上规避加速度计动态测量精度差的问题。实验结果表明,算法有效地融合了陀螺仪较好的动态性能以及加速度计与地磁的静态性能,避免了由于线加速度存在,姿态解算产生的误差,改善了系统的整体性能。     

一种基于MEMS传感器的无人飞艇航姿测量系统

提出了一种基于微机电系统(MEMS)惯性传感器的航姿测量系统。分析了一些传统姿态解算算法融合过程中的不足,提出一种高效的融合算法,利用梯度法将加速度计和磁力计对地球重力场和磁场矢量的观测量去修正陀螺给出的姿态信息。针对实际测量系统中振动对姿态的干扰问题,提出切比雪夫II型低通数字滤波器进行传感器数据预处理,并结合运动状态修正融合算法从而进一步抑制振动。通过实验表明:该系统的算法具有较低的计算负荷,能有效地估计出姿态,抑制振动有害加速度对姿态估计的影响,测量动态误差小于2°,静态误差小于0.8°。     

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。     

基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合技术研究

针对应用三轴陀螺仪和三轴加速度传感器的四旋翼飞行器姿态角测量问题,提出了基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合方法。该方法将陀螺仪输出的角速度误差作为时变误差处理,认为陀螺仪输出的角速度误差与其所测角速度及上一时刻的角速度输出误差相关,并据此建立陀螺仪测量线性方程,在此基础上,应用Kalman滤波算法,以加速度计输出的姿态角对陀螺仪测量的姿态角进行修正,从而达到姿态角准确测量的目的。实验结果表明：应用Kalman滤波算法对加速度传感器和陀螺仪信号融合后可有效消除姿态角测量累积误差并显著改善姿态角测量的动态特性。     

基于预估测量值的EKF在手臂测姿中的应用

针对载体线性加速度以及周围局部磁干扰对姿态测量精度的影响,基于已有的惯性测量单元,设计了一个基于四元数的实时估计手臂姿态的扩展卡尔曼滤波器(EKF)。提出利用四元数引入加速计和磁强计的预估测量值构造自适应测量噪声协方差阵的方法,结合QUEST算法,来判定姿态角解算对陀螺仪、加速计和磁强计输出信息的依赖程度,以此来提高测量精度。文末通过实验仿真对该方法进行了验证,并对实验结果和电磁跟踪系统采集到的数据进行了比较,结果表明,本文提出的方法能显著提高手臂姿态测量精度,可有效满足应用要求。     

小型尾坐式飞行器航姿参考系统

针对小型尾坐式飞行器姿态实时解算问题,研究了低成本的航姿参考系统(AHRS).由于MEMS惯性器件精度较低,设计了混合卡尔曼滤波器,以姿态四元数和陀螺随机漂移为状态变量,抑制了载体长时间飞行时陀螺漂移造成的累积误差.由于加速度计输出值在除重力加速度之外的附加加速度较大时不可信,完善了判断载体运动状态的方法,根据加速度计的实际输出,选择加速度值或者磁场强度作为观测量.实验结果表明,设计的算法在精度和计算效率方面都能满足控制系统的需求,更加适用于对实时性有较高要求的飞行器.     

自主姿态测量算法研究

航姿系统一般不实时计算速度和位置信息,无法补偿地球自转和表观运动引起的分量误差,同时陀螺漂移较大,载体长时间持续机动时,出现姿态精度不高,甚至发散的问题。提出了一种基于卡尔曼滤波的姿态融合算法,将等效陀螺漂移列入系统状态,利用卡尔曼滤波的新息对运动状态进行判别,在一定条件下,用加速度计的输出作为量测量进行卡尔曼滤波的量测更新过程。实验结果表明,所提出的姿态融合算法考虑了陀螺漂移,能提高载体长时间机动时的姿态精度。     

一种面向机动的低成本姿态测量系统

载体作机动运动时,基于加速度计和磁传感器的姿态测量系统易受载体运动加速度的影响而导致测量精度降低.通过将GPS加速度引入重力观测方程,有效补偿了载体运动加速度造成的姿态测量误差.利用基于重力场和地磁场矢量观测的迭代最小二乘姿态确定算法得到修正罗德里格姿态参数.姿态信息通过互补滤波器与陀螺仪测量值融合以提高动态响应.实验结果表明,该低成本姿态测量系统可明显提高机动环境下的姿态测量精度,姿态角测量误差小于3°.     

改进扩展卡尔曼滤波的四旋翼姿态估计算法

为了提高标准扩展卡尔曼姿态估计算法的精确度和快速性,将运动加速度抑制的动态步长梯度下降算法融入扩展卡尔曼中,提出一种改进扩展卡尔曼的四旋翼姿态估计算法。该算法在卡尔曼测量更新中采用梯度下降法进行非线性观测,消除标准扩展卡尔曼算法在线性化时带来的线性化误差,提高算法的准确性和快速性;对梯度下降法的梯度步长进行动态处理,使算法步长与四旋翼飞行器的运动合角速度成正比,增强微型四旋翼飞行器姿态解算的动态性能;对强机动运动过程中机体产生的运动加速度进行抑制处理,消除运动加速度对姿态解算的不利影响,提高了微型四旋翼飞行器姿态解算的跟踪精度。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建四旋翼实验平台系统进行实时在线性能验证。结果表明,所设计算法能提高四旋翼飞行器在强机动、高速运动情况下的姿态跟踪精度、动态性能,增强姿态融合算法的抗干扰性,保证微型四旋翼飞行器的稳定飞行。     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法;建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响;仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。