基于卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法研究

针对MEMS惯性测量单元器件特性导致的测量精度低,数据发散和航向角积分漂移等问题,提出一种基于卡尔曼滤波的四元数姿态解算算法。设计了4维卡尔曼滤波器,通过加速度计和磁力计的数据作观测量,对姿态解算过程中的四元数进行线性最优估计,在计算量没有大幅提高的前提下修正了四元数的值,进而完成了对姿态角和姿态矩阵的补偿。通过在无磁转台上进行静态测试以及在测试标定系统上进行动态测试,分析各轴向的补偿效果表明,该方法可以有效增强MIMU的动态跟随性能、明显提升姿态解算精度。     

振动下惯性随钻测量的方位漂移闭环补偿

为解决振动下惯性随钻测量(Measurement While Drilling,MWD)方位角失真的问题,提出一种方位漂移在线闭环补偿方法。方法：考虑陀螺仪随时间漂移而加速度计长时测量稳定,利用多传感器分布式信息融合,获得微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)测量加速度和重力加速度在钻具坐标系下的向量误差,建立存在振动的方位陀螺漂移PI控制模型,设计一种基于函数逼近理论的新型神经网络结构,通过优化权值直接确定法(Optimized Weights Direct Determination,OWDD)快速确定网络权值,将神经网络辨识信息反馈给PI控制器,实现对方位陀螺漂移的自适应控制,实时跟踪误差趋向并补偿。结果：最后设计实验,振动台实验中方位角误差由10.15°/h减小到0.21°/h,实际钻井实验中方位角误差由10.53°/h减小到0.3°/h。结论：结果表明振动下方位角测量精度明显提高。     

基于卡尔曼滤波的航姿参考系统设计

针对传统的航姿参考系统AHRS（Attitude and Heading Reference System）中姿态角精度不高的问题,设计了一种新型的基于卡尔曼滤波的姿态检测系统。该系统采用了三轴磁传感器、三轴陀螺仪及三轴加速度计,用四元数的方法来描述载体运动的姿态,通过陀螺仪测姿态四元数,卡尔曼滤波算法融合加速度计和磁传感器数据,对姿态四元数进行修正,从而提高姿态解算精度。实验数据表明,系统能够较好修正陀螺仪漂移,且三个角度的均方根误差均优于0.25°,具有良好的噪声抑制能力。     

基于陀螺仪的随钻姿态测量新算法

水平定向钻进中钻具姿态的实时测量是实现导向的关键因素。针对已有算法的不足和缺点,采用陀螺仪进行钻具倾角、方位角和工具面向角的测量,推导出了相应的姿态角计算公式。同时针对测量过程中存在的陀螺仪漂移误差,采用四元数全姿态互补滤波算法,利用加速度计和磁强计对陀螺仪进行补偿,给出了详细的理论分析和计算过程。实验结果表明:基于传感器组合的四元数全姿态互补滤波算法能够有效地消除陀螺仪漂移误差,获得的方位角测量精度优于±0.3°。     

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°。     

微机电系统姿态估计系统算法与仿真

结合陀螺仪、加速度计误差模型,实现了以微机电系统(MEMS)陀螺仪与MEMS加速度计为基础的姿态估计硬件仿真系统,可用于模拟任意噪声强度和安装偏差下三轴捷联惯导系统(INS),即按照给定运动曲线仿真输出陀螺仪与加速度计数据,为设计姿态估计算法提供仿真验证平台.同时,以姿态四元数为状态变量,载体俯仰角与横滚角为观测值设计了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的姿态估计算法,俯仰角估计误差小于0.04°,横滚角估计误差小于0.05.,偏航角漂移速度0.01(°)/s.     

基于四元数的低成本姿态测量系统设计

针对运动载体姿态测量的需求,以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,设计了一种低成本姿态测量系统.系统采用四元数作为姿态解算的基础,融合陀螺仪和加速度计数据以修正陀螺仪累积误差引起的姿态漂移.为了降低MCU负担提高系统实时性,数据融合采用运算量较小的梯度下降和互补滤波相结合的方法.实验结果表面:此测量系统实时性好,输出姿态角稳定,且成本低,具有一定的实用价值.     

基于MEMS的车辆姿态感知系统

针对MEMS传感器精度低、误差大等缺点,采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪进行组合姿态测量,使用卡尔曼滤波进行多传感器数据融合。将旋转矢量法解算出的陀螺仪的姿态四元数作为卡尔曼滤波的预测矢量,将高斯牛顿法解算出的加速度计和磁强计的姿态四元数作为卡尔曼滤波的观测矢量,建立卡尔曼传播方程,求出更高精度的姿态四元数,解算出姿态角,将 AHRS 中的姿态角与车辆的坐标系对应,实验结果表明车辆在不同状态下的姿态角度变化与车辆的运行状态一致。     

改进互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对目前大多数消费级六旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中,低成本微机电系统(MEMS)器件易发散而导致的姿态漂移问题,提出了一种基于改进一阶互补滤波的姿态解算算法,利用MEMS传感器中加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差,并针对非匀速运动引起的较大误差引入了比例—积分(PI)控制器,用修正后结果代替互补滤波的加速度计输入,从而提高非匀速运动下姿态解算的精度.基于嵌入式处理器STM32,以MPU6050为姿态测量单元的六旋翼飞行器实验平台实验表明:算法计算量小、估计精度高、实时性好,易于在低成本飞行器控制系统中实现.     

基于四元数和卡尔曼滤波的两轮车姿态稳定方法

针对自平衡两轮车姿态角的在线估计问题,采用四元数的姿态解算算法,利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法对自平衡两轮车陀螺仪信号拟合,建立了随机漂移误差数学模型,应用卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计输出的信号,补偿了陀螺仪输出角速度的随机漂移误差,得到了自平衡两轮车姿态的最优估计。实验结果表明,这种姿态估计算法是有效的,有利于车体的自平衡控制。     

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。     

六组合传感器的测量算法研究

基于六组合高精度陀螺(如激光陀螺、光纤陀螺等)传感器测量载体的三向角速率和三向加速度的数据,对三向姿态角进行求解测量算法的研究。利用一种四元数法的数学间接计算方法,即利用四维空间中的四元数的性质和运算规则来研究三维空间中刚体转动的问题,在科研试飞测量中具有很好的实际应用价值。     

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。     

基于EKF的航天器姿态确算法定及精度分析

采用陀螺和星敏感器组合的方式来进行航天器姿态确定。首先建立了陀螺和星敏感器的测量模型,选择以四元数作为描述航天器姿态的参数,详细推导了在小偏差下以误差姿态角和陀螺常值漂移误差为状态量的滤波状态方程,并且以星敏感器的测量残差作为量测量,采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法进行姿态确定;然后进行了仿真分析,仿真结果表明：该算法可以达到较高的姿态确定精度;最后对影响姿态确定精度的硬件因素和软件因素进行了定量的数据分析,得出了有一定意义的结论,从而为工程实践提供理论支持。     

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。