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。     

示教机械臂姿态解算改进方法仿真研究

在示教机械臂姿态解算精度优化的研究中,针对使用单组传感器进行数据融合,姿态解算的传统方法中存在的精度低,稳定性差的问题,设计了一种组合MEMS传感器的姿态解算方法。将六组传感器安装于载体坐标系三个轴上,分别测量两组传感器数据。以传感器量测数据与四元数估计数据的向量积代替姿态角误差作为互补滤波器的输入量,分别利用模糊控制器和PI控制器,根据互补滤波原理调节陀螺仪输出量。通过拓展卡尔曼滤波器进行姿态估计,得到更精确的四元数,进而转化为姿态角。仿真结果表明,在静态和动态情况下,多组传感器组合调节后的姿态角数据相比单组传感器PI调节在姿态角精度和系统稳定性上有进一步提高。     

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.     

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。     

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。     

基于多传感器的运动姿态测量算法

在基于MEMS传感技术的运动姿态测量中, 陀螺仪信号的漂移和载体线性加速度与重力加速度的叠加是影响测量结果准确性的主要原因, 实践中一般采用静态补偿和滤波技术减小测量误差. 基于自主研发的惯性测量单元, 设计了一种新型两级扩展卡尔曼滤波器: 基于四元数的运动姿态测量模型, 首先构造自适应加速度误差协方差矩阵, 消除载体线性加速度, 再采用多传感器融合技术进行数据融合, 修正陀螺仪信号漂移产生的误差. 实验表明, 本文算法结果与业界认可的动作捕捉系统Xsens的测量结果一致, 可有效满足应用需求.     

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元（IMU）易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。     

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。     

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.     

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STM32的四旋翼飞行器姿态解算的研究

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。     

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.     

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.     

基于递推最小二乘与互补滤波的姿态估计

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.     

小型尾坐式飞行器自适应SRUKF姿态算法

针对小型尾坐式飞行器姿态估计问题,设计了由陀螺、加速度计、磁强计组成的姿态测量系统。为了抑制MEMS陀螺漂移导致的姿态误差,以四元数为状态变量,以加速度计和磁强计的输出作为观测变量,建立了滤波模型。采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)对传感器信息进行融合,保证了滤波算法的数值稳定性。由于小型尾坐式飞行器抗干扰能力弱,引入自适应算法,解决了量测信息受到干扰时滤波精度下降的问题,提高了系统的鲁棒性和可靠性。仿真结果表明,存在外界磁场干扰时,姿态误差小于1°。通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。     

高精度高灵敏体感空中鼠标的发射端设计

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.