基于ARM的低成本微型捷联航姿系统设计

采用三轴MEMS加速度计和角速率陀螺以及微型磁通门传感器,以ARM处理器为核心构建微型捷联航姿系统硬件平台,运用捷联惯性导航理论及状态扩增Kalman滤波算法,实现了载体航向、俯仰和倾斜角度的测量和误差控制。在三轴无磁转台进行了航姿角度测试,结果表明,该航姿系统具有较高的角度稳定性和准确度,同时体积小、成本低,具有很好的工程应用前景。     

基于DSC与MEMS的微型测姿系统研究

针对当前无人机航姿系统对GPS信息依赖严重的特点,设计了基于MEMS ADIS16405传感器和数字信号处理器（DSC）TMS320F28335的微型惯性测姿系统。以MEMS传感器的角速度、重力加速度、航向信息,建立姿态四元数方程,解算出飞行器姿态。运用扩展卡尔曼滤波方法,消除MEMS陀螺漂移误差。DSC28335的硬件平台实现了四元数扩展卡尔曼滤波算法。转台仿真试验表明,漂移误差能在线最优估计和实时补偿,输出的航姿精度较高。该微型测姿系统具有较高的实用价值。     

视觉约束下无人机位姿参数的后验估计

针对无人机相对机场跑道的位姿估计问题,提出一种利用机场跑道图像和机载位姿测量传感器进行参数后验估计的方法.首先利用高度表、全球定位系统、惯性导航系统等机载传感器测量无人机的位姿参数.假设各参数的测量误差的先验分布已知且彼此独立,将某时刻的一组测量值看作是对真实值的一次采样.与此同时利用机载已标定相机拍摄跑道的图像,并假设两条跑道边缘直线可从图像中准确提取.受两平行直线透视成像的约束,真实参数必然位于参数空间中某个约束曲面上,进而计算得到位姿参数的后验均值估计.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于MARG的无人机抗干扰系统的研究

由IMU或电子罗盘组成的无人机航姿测量系统易受载体有害加速度或周围局部磁场干扰导致姿态角解算不准确;针对该问题提出将自适应扩展卡尔曼滤波算法应用于该系统;在卡尔曼滤波算法中提出引入分段函数构造自适应测量噪声方差阵;相比于传统噪声方差阵的阈值判断方法,该方法提高了传感器信息的利用率,进一步减小了外界干扰对系统姿态估计的影响,最终提高了姿态角的解算精度;最后针对该方法进行了仿真分析和无磁转台实验验证,仿真和实验结果表明,该方法能有效提高无人机航姿测量系统的抗干扰能力,具有一定的应用价值.     

一种基于TMS320 C6713的捷联惯导系统设计

为适应目前捷联惯性导航系统（ SINS）实时性好、速度快、精度高、小型化、低功耗发展需求,设计一种DSP＋FPGA的捷联惯导系统平台,采用FPGA完成传感器数据采集与控制;采用高性能TMS320C6713 DSP为核心处理器完成航姿解算;介绍了FPGA与DSP数据交互关系;DSP程序采用C语言和汇编语言编写,FPGA设计采用VHDL语言描述;实验证明：设计可行,姿态角误差在0.05°范围内,精度符合设计要求。     

四旋翼飞行器航姿参考系统的误差补偿方法研究

航姿参考系统是四旋翼飞行器姿态控制和惯性测量的关键,基于MEMS的惯性导航系统长期稳定性较差,陀螺仪传感器和加速度计存在明显的零漂现象,因此在使用前必须对陀螺仪传感器和加速度计的误差系数进行标定;论文首先以航姿参考系统的陀螺仪和加速度计实时数据的采集与处理,并通过对陀螺仪和加速度计的误差产生原理的分析,提出了陀螺仪和加速度计的新型误差补偿模型,并推导了基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法,由此简化了标定过程,得到了标定结果; 实验结果表明了在不提高成本和降低精度的情况下该基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法的有效性。     

CAN总线在捷联航姿系统中的应用

提出了一种捷联航姿系统的方案设计.该捷联航姿系统基于德州仪器公司新型数字信号处理器TMS320C6713,解算出的航姿信息由CAN总线输出.较之于用传统的RS232、RS485、1553B等输出方式,使用CAN总线,有助于将航姿系统、计算机、控制设备、测试设备、各种传感器,通过CAN总线互连,构成一个高速、可靠、廉价的现场总线控制系统(FCS).     

微固态航姿系统的仿真与设计

本文提出了基于固态传感器的航姿系统设计方案,介绍了基于四元数的航姿求解方法,设计了多传感器融合的卡尔曼滤波器。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时能有效地估算出陀螺漂移。以TMS320F28335处理器为核心构建了硬件系统。实验结果表明,该设计能满足航姿系统对精度和速度的要求。     

基于DSP的航姿系统多传感器信息融合技术

设计了基于DSP的专用导航计算机,并以此为硬件平台,采集陀螺仪、加速度计、磁航向传感器和速度传感器信号,利用卡尔曼滤波技术进行多传感器信息融合,成功搭建了低成本小型航姿系统。针对该航姿系统的特点,设计了导航计算机程序快速更新软件,对卡尔曼滤波器进行低阶处理。针对导航计算机“数字信号处理器(DSP)+单片机(MCU)”的特殊结构,设计了合理的多传感器信息融合程序。实验证明:航姿系统利用多传感器信息融合技术,使用自行研制的专用导航计算机平台,姿态误差小于0.2,°航向误差小于0.5°,且大大减小了系统成本、体积和功率,具有实际应用价值。     

基于DSP和STM32的航姿参考系统设计

近年来,随着MEMS惯性传感器的快速发展,民用领域对姿态测量的使用也越来越广泛,航姿参考系统便显得尤为重要.基于DSP和STM32单片机,采用多传感器数据融合算法进行卡尔曼滤波作为航姿解算单元,设计并完成了航姿参考系统的核心部分.选用SGT320E型三轴多功能转台,在静态和动态环境下进行了数据的分析和验证.结果表明,该航姿参考系统能够满足小型化、低功耗和低成本的航姿系统的设计要求,适用于对精度要求不是很高的民用领域.