基于PI自适应卡尔曼滤波的无人机姿态解算算法

针对无人机姿态解算过程中,机载加速度计噪声时变,导致姿态估计值出现较大误差的问题,提出了一种基于PI自适应卡尔曼滤波的姿态解算算法,通过监视残差方差的理论值与实际值的差值,利用PI控制算法对观测噪声协方差矩阵进行在线修正,来解决由于噪声估计不准而导致滤波发散的问题。实验结果表明,即使是在无人机的姿态发生剧烈变化时,该算法依然具有良好的精度,鲁棒性较好。     

互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统.由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究.结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计.     

EKF与互补融合滤波在姿态解算中的研究

传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息.针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略.借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感器的原始数据,运用多传感器信息融合的处理算法,比较了互补滤波姿态解算结果和对互补滤波过程中所得的四元数运用EKF矫正后进行姿态解算的结果,以及互补滤波解算的欧拉角运用EKF矫正后的姿态数据.通过实验中3种解算结果与理论值的对比,得出结论:采用互补滤波会存在一定超调量,且结果波动较大,存在较大的噪声,对互补滤波过程中的四元数进行EKF滤波虽能降低解算结果的噪声,但仍存在超调量.而应用EKF矫正互补滤波解算出的欧拉角能同时解决超调量和降低噪声误差,抑制了随机波动,起到了更好的解算效果.     

基于梯度下降法和自适应参数相结合的姿态解算方法

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。     

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。     

基于互补滤波和粒子滤波融合的球形机器人姿态解算

针对球形机器人在运动控制中难以实时、准确地获取机器人的位置和姿态估计精度的问题,提出了一种基于互补滤波和粒子滤波相融合的姿态解算算法.为了避免使用磁力计数据参与四元数计算时俯仰角和横滚角误差较大的问题,使用陀螺仪和磁力计互补滤波算法单独对球形机器人的偏航角进行解算,同时,通过信息熵评估磁力计噪声大小,动态调整磁力计在互补滤波中的权值.实验结果表明,在外部磁场干扰实验中,偏航角误差在3?以内,在球形机器人动态和静态实验中,偏航角误差在0.3?左右,俯仰角和横滚角误差能够控制在0.1?之内.因此,该算法能够保证球形机器人姿态解算的实时性,增强准确性和和抗干扰能力,有效提高球形机器人运动控制的精度.     

两种四旋翼无人机姿态解算算法仿真分析

近年来随着微电子技术和控制技术的发展,四旋翼无人机也得到了快速的发展,为了精确的得到四旋翼无人机的姿态角,从而提高无人机控制系统的控制精度,由传感器测到的信息需要进行解算处理,常用的解算算法有互补滤波算法和卡尔曼滤波算法。本文对两种常用的姿态解算算法原理进行推导并进行了仿真实验,实验结果表明两种解算算法均能优化所测得的信息,互补滤波算法可以有效融合陀螺仪和加速度计的特性从而提高滤波性能,在卡尔曼滤波算法中可以自由配置Q和R的值来调整观测信息和预测信息的权重。     

基于自适应显式互补滤波的姿态解算方法

显式互补滤波(ECF,explicit complementary filter)原理简单、计算量小,被广泛应用于低成本的姿态检测系统中.针对显式互补滤波中PI参数只能试凑的问题,给出了其PI参数设计规律及其离散化形式,并提出了自适应显式互补滤波(AECF,adaptive explicit complementary filter)算法.该算法根据加速计的输出,判断载体的运动情况,实时调整PI参数,从而提高姿态估计的精度.实验测试表明,自适应显式互补滤波的静态和动态性能均优于固定增益的显式互补滤波.     

四旋翼飞行器姿态解算与滤波

四旋翼飞行器的运动控制关键在于对飞行过程中的实时姿态角控制。目前实时姿态角信息还不能直接测量出来。为了能利用已有的传感器数据解算出更准确的姿态角,通过物理实验详细分析了四旋翼飞行器姿态角的解算和滤波算法。首先,通过联立欧拉方向余弦矩阵与四元数矩阵,得到用四元数表达的姿态角表达式。然后,结合加速度计和磁强计实时测量的数据,分别采用互补滤波和卡尔曼滤波两种方法来补偿四元数结果,分别分析如何选取最佳参数,并对比分析了两种滤波方式的优缺点。在一定精度要求范围内,这两种滤波方式都能获得更加准确的姿态角,但是互补滤波相对卡尔曼滤波有一定的解算时延。因此在精度要求一般的系统中,这两种滤波方式都可以用来求解姿态角,卡尔曼滤波方法则更适于对实时性要求更高的系统。     

基于扩展卡尔曼滤波的球形机器人姿态解算

针对球形机器人在姿态解算的过程中,惯性测量元件精度不高、稳定性差和易受噪声干扰从而导致无法精确控制其运动姿态的问题,提出一种通过扩展卡尔曼滤波融合IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量元件数据来进行姿态解算的方法,利用多传感器测量数据进行融合,并使用扩展卡尔曼滤波得到精确的姿态信息。通过相关实验充分验证了基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算方法的精度和鲁棒性明显提高,抗噪声干扰能力更强。实验表明,该姿态解算方法相比于互补滤波的姿态解算,全姿态角均方根误差和平均误差分别下降了0.0601和0.1984,可见其对于球形机器人的运动控制具有良好的适用性。     

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

在四旋翼无人机中,姿态传感器采用捷联式惯导惯性检测单元(IMU),其中包括加速度计、陀螺仪、电子罗盘和空气压力高度计.这些传感器在工作过程中存在温度漂移以及噪声干扰,为了得到准确的姿态数据,首先建立了传感器四元数模型,在频域中设计互补滤波器,并设计了PI自适应补偿系数,对传感器数据进行融合、补偿和修正,有效地避免了系统模型误差对姿态估计的影响.修正后的角速度通过一阶龙格-库塔法、四元数算法完成飞行器的姿态解算.传统互补滤波器在噪声大时滤波效果不理想,故加入PI控制,形成一种效果更好的自适应滤波算法,根据仿真结果,该算法滤波后的信号比传统互补滤波的结果更加平滑,更接近理想波形.     

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.     

自适应混合滤波算法在微型飞行器姿态估计中的应用

针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成混合滤波算法。同时,考虑到飞行姿态的复杂性,进行参数λ的自适应调节,因而改进后的混合滤波算法,能保证各种飞行姿态变化情况下实时姿态的最优估算。实际系统在线实时性能测试表明,提出的算法简单,估计精度高,易于在嵌入式系统中实现,具有较高推广应用价值。     

小型无人机姿态解算方法研究

姿态解算是小型多旋翼无人机研究的核心问题之一.为进一步提高姿态反馈数据的准确度和实时性,设计了低成本姿态解算系统,根据不同姿态传感器的信号特点,结合卡尔曼滤波融合算法和改进型互补滤波融合算法的优势,提出了一种基于前置卡尔曼滤波器的互补滤波融合姿态解算方法,并进行了飞行姿态解算实验.结果表明,代码的运行周期比改进型互补滤波融合算法增加了0.253 ms,比基于加权滑动方差的卡尔曼滤波融合算法减少了0.246 ms;姿态更新时间提前了约1 ms.悬停状态下,俯仰角和翻滚角的解算误差控制在±0.2°以内;航向角的解算误差控制在±0.6°以内.该方法集合了卡尔曼滤波算法和互补滤波算法的优势,准确度更高,实时性更强.     

互补滤波和卡尔曼滤波的融合姿态解算方法

针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、精度低的缺点和常规的姿态解算算法精度不高等问题,提出了一种互补滤波和卡尔曼滤波相结合的融合算法.该算法基于姿态角微分方程建立系统的状态方程模型,利用互补滤波后的姿态角作为系统的观测量,再应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合了陀螺仪、加速度计和电子罗盘的测量数据.为验证该算法有效性,用带有传感器的开发板依次进行静态和动态测试,实验结果表明:结合了互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法,在静态时能够抑制姿态角漂移和滤出噪声,在动态时能够快速跟踪姿态的变化,提高了姿态角的解算精度.     

自适应显式互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对六旋翼飞行器的惯性传感器在测量过程中存在漂移的问题,提出了基于自适应显式互补滤波的姿态解算算法,并对该算法的原理和稳定性进行分析;搭建了六旋翼飞行器的实验测试装置,并进行机体的动、静态测试实验.在实验中,对自适应显式互补滤波算法、显式互补滤波算法以及陀螺仪传感器测量方法进行比较.实验结果表明:自适应显式互补滤波算法能够实现惯性传感器的解算姿态角误差收敛,且动态误差最小.     

蛇形机器人互补滤波和四元数的姿态解算

针对蛇形机器人姿态解算问题,陀螺存在漂移特性,加速度计的测量值包含重力加速度和运动加速度,磁强计易受周围环境地磁干扰,并且蛇形机器人采用嵌入式微处理器,需要减少计算量.设计了用互补滤波器来实现惯性传感器的数据融合,用四元数进行姿态解算的方法.经过实验验证表明：采用互补滤波和四元数进行姿态解算能有效融合各个惯性传感器的数据,计算量小,能够满足蛇形机器人对精度和实时性的要求.     

基于重力场自适应互补滤波的无人直升机水平姿态估计方法

无人直升机姿态平衡仪能自主识别飞机水平姿态并自动进行姿态增稳,可大大降低无人直升机手动遥控的难度.针对姿态平衡仪的低成本要求和应用环境高机动性特点,提出了一种基于重力场自适应互补滤波的水平姿态估计方法.该方法用陀螺仪和加速度计输出进行互补滤波来估计可解算水平姿态的重力场,并自适应调整滤波器增益以减小运动加速度对重力测量的影响.实验证明,该方法测量精度高,易于单片机实现,可以满足姿态平衡仪的应用要求.     

基于磁传感器组合的运动物体姿态解算

姿态参数的测试是运动物体测试过程中的重要指标。针对角速度陀螺仪在高速运动中姿态角的测量误差较大,提出了基于加速度和线圈式磁传感器的姿态测量组合。线圈式磁传感器的输出值包含了载体的转速和角速度信息的综合,求出载体的角速度信息,通过扩展的全姿态四元数算法进行数据融合和姿态解算。在三轴转台上进行半实物的仿真实验,验证算法的正确性,在解算过程中无须知道当地磁场大小,方法简单易行。