基于卡尔曼滤波的VICTS天线姿态解算研究

为了VICTS动中通天线能在任意姿态角下与卫星保持实时通信,设计了一种基于MEMS惯性器件和卡尔曼滤波算法的姿态解算系统.采用MPU9250姿态传感器和DSPF28335检测载体姿态的变化,利用四元数实时更新捷联姿态矩阵,通过卡尔曼滤波算法对传感器的姿态数据进行融合处理,消除噪声引起的测量值和真实值的误差,最后得到VI...     

基于共轭梯度的MARG传感器姿态解算方法

针对基于惯性测量单元(IMU)的姿态解算算法噪声大、精度低且无法准确解算偏航方向上姿态角变化的问题,提出一种基于共轭梯度算法的MARG传感器系统姿态解算方法。使用加速度计和磁强计测量姿态误差,通过共轭梯度算法对陀螺仪姿态四元数进行补偿和修正,对数据加权融合求解得到飞行器姿态四元数。利用三轴转台对算法稳定性和准确性进行验证,结果表明,该算法能够有效抑制测量噪声,提高姿态角解算的精度。     

基于QEKF的四旋翼飞行器姿态估计

提出了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波(QEKF)数据融合算法,应用于四旋翼飞行器的姿态估计。首先,用四元数表示航向姿态参考系统(AHRS)中的坐标旋转关系,获取飞行器的姿态信息;然后,结合扩展卡尔曼滤波算法,融合低成本的MPU9250中陀螺仪、加速度计、磁力计传感器的9轴原始输出数据,对飞行器的真实姿态进行跟踪估计;最后,通过MATLAB实验仿真,与互补滤波(CF)和梯度下降法(GD)算法进行比较,实验证明QEKF对姿态的估计更加精准。     

基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统

为了满足探空火箭箭载综合服务系统模块化、小型化的要求,提出了一种基于MIMU/GPS组合导航的箭载姿态测量系统设计方案,并完成系统的软硬件设计.该系统的硬件部分主要采用微型惯性测量单元（MIMU）测量箭体的3轴角速率和3轴加速度,并采用ARM芯片LPC3250作为导航计算机进行系统控制和姿态解算.软件部分采用嵌入式C语言在操作系统uC/OS-Ⅱ上进行编程,能够完成对角速率、加速度和GPS信号的采集,并通过卡尔曼滤波和四元数法实时解算出探空火箭的姿态角、位置和速度.实际测试表明该系统具有集成度高、初始对准速度快、动态范围广、系统误差小、功耗低、重量轻、体积小和可靠性高等特点,能够满足探空火箭应用的要求.     

改进梯度下降法在地下管道惯性定位姿态解算中的应用

针对地下管道惯性定位姿态解算传统算法存在效率较低、最优参数难以确定等问题,文章提出了一种自适应调节参数的梯度下降法。该方法将加速度计、陀螺仪和磁力计的数据进行融合,并自动调节梯度下降参数,实现了四元数姿态信息的更新。试验结果表明,该方法解算横滚角和俯仰角的精度与传统梯度下降法一致,航向角的精度有11.2%的改善,计算效率相对于扩展卡尔曼滤波方法有50%的提升。     

基于STM32的MPU9255姿态解算算法的实现

本文采用STM32微控制器与MPU9255多轴姿态传感器结合,设计完成了水下机器人姿态检测和信息解算。通过MPU9255传感器内置的陀螺仪、加速度计和磁力计,对系统的三轴角速度、三轴加速度、三轴磁感应强度进行信息采集,利用四元数姿态解算方法,对所测量的数据进行分析与计算,进而解算成水下机器人的姿态信息,并采用PID算法输出PWM信号,实现对水下机器人系统的有效控制。文中给出信息采集、解算方法和程序算法思路,具有较好的实用价值。     

基于四元数的四旋翼飞行器姿态解算研究

四旋翼飞行器的飞行控制效果取决于姿态信息获取的准确性,所以姿态解算是飞行器研究的关键技术。针对目前飞行器高动态特性和复杂环境下的姿态解算误差较大的问题,提出一种基于四元数的二阶互补滤波算法,通过增加一个PI反馈控制环节,能更好地利用多传感器进行姿态融合,使经典互补滤波算法中的低通阻带衰减速度过慢、陀螺仪漂移等问题得以改善。同时文中自主设计了IMU系统,完成数据采集和姿态解算算法的实现,分别进行三轴转台实验,改进后姿态解算的结果表明,无论是在静态还是动态环境下,俯仰、横滚角的误差小于0.5°,验证了该算法的可行性。     

融合多传感信息的仿人机器人姿态解算

在RoboCup Soccer仿人机器人比赛中,机体姿态实时解算是仿人机器人运动控制系统的核心技术之一。文中分析了MEMS加速度计、磁强计和陀螺仪性能,以自主姿态测量为前提,融合惯性测量单元中多传感信息,提出了一种基于四元数的姿态解算算法。针对仿人机器人步行姿态控制中传感器数据存在的噪声干扰和测量误差,设计卡尔曼滤波器实现了对数据漂移的有效补偿,从而提高了全姿态检测的测量精度。试验结果验证了该算法对仿人机器人运动控制系统机体姿态实时解算的有效性。     

基于平方根差分滤波的动中通姿态稳定方法

为了隔离载体扰动对天线指向的影响,研究了单基线GPS和微惯性传感器组合的低成本姿态估计及稳定方法。该方法以四元素和陀螺误差作为状态变量,根据陀螺角速率信息、加速度计的重力场信息和单基线GPS航向信息分别建立状态方程和量测方程,设计具有不同测量周期的平方根差分滤波分别融合惯性传感器和GPS信息,解决了加速度计与单基线GPS航向信息输出频率不一致问题;利用估计出的姿态角在角位置环路上对天线进行捷联稳定,隔离载体扰动。仿真结果表明,平方根差分滤波能有效估计出载体姿态,利用中等精度的微惯性器件可以满足动中通姿态稳定的需求。     

弹箭定姿系统的改进卡尔曼滤波算法研究

针对陀螺存在随时间累积漂移误差的特性造成卡尔曼滤波数据发散的问题,提出以陀螺与磁强计组合为测量手段,小波变换和卡尔曼滤波相结合的方法.该方法由卡尔曼滤波器获得较为准确的测量信息,对陀螺和磁强计的信息分别在尺度3下进行分解,比较每层的细节系数和近似部分的系数获得误差信号,结合BP神经网络建立误差模型.当测量数据发散时,选...     

基于主从惯导技术的航姿系统研究

为了解决目前越来越多的载体需要多个部位姿态的测试问题,研发一种低成本、小体积的系统,其以低精度惯性测量单元为基础,利用已有主惯导传递的信息为观测量,通过卡尔曼滤波算法修正纯惯性情况下姿态发散问题,提高系统测量精度,满足使用要求。该系统以零位漂移100(°)/h的石英微机械陀螺仪和偏置稳定性1×10-4 g的石英挠性加速度计为惯性测量器件,配以高速导航计算机,通过融合主惯导信息,达到了系统俯仰角及横滚角小于0.1°的精度。目前该系统已在相关项目上得到验证,满足使用要求。     

非线性滤波算法分析及其性能比较

针对目标跟踪实际应用中量测方程非线性对滤波精度和稳定性的影响,重点分析了模型线性化的滤波算法、无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波算法（PF）的基本原理和特点以及适应的条件。仿真试验比较了扩展卡尔曼、无迹卡尔曼和粒子滤波的跟踪效果,结果表明非线性条件下粒子滤波算法优于其它两种滤波算法。     

适合处理乘性噪声估计卫星姿态的非线性迭代滤波算法

针对带乘性噪声的星敏感器/陀螺非线性卫星姿态确定系统,提出了一种迭代MEKF(Iterative Multiplicative Extended Kalman Filter)姿态估计滤波算法.通过对带乘性噪声的非线性卫星姿态确定系统的状态方程和测量方程进行二次线性化迭代,并基于线性最小方差准则和投影公式,导出了姿态状态...     

视颇监控系统中运动目标跟踪算法研究

针对Camshift跟踪算法无法适应目标的高速运动、背景复杂和遮档的情况,提出了一种改进算法.将Kim算法和卡尔曼滤波状态预测引入,用Kim算法提取运动目标区城信息,根据以往目标位置点的信息对当前帧中目标的可能位置预测,解决了传统Camshift算法的一些局限.实验表明改进算法在目标高速运动、遮档情况下,仍能进行有效跟...     

基于计算机与鼠标的智能化疲劳健康监测系统

针对长期使用计算机造成的视力下降、腰颈椎疾病等问题,设计基于鼠标的生理信息采集硬件与配套计算机软件,通过算法设计与理论研究,实现对计算机用户的日常健康评价及疲劳休息提示功能。采用嵌入式设计方法使计算机鼠标具备脉搏采集功能。基于MFC进行系统软件开发,综合用户输入信息、采集脉搏信息、用户对计算机的操作信息设计算法,对用户健康状况及疲劳状况进行评价。实验部分选定30例健康受试者,设计疲劳实验。在疲劳实验前后,分别采集被试者指端容积脉搏波信息,并对被试者进行疲劳症状问卷调查。对脉搏信号进行时域和波形特征分析,提取心率及变异性参数、波形特征量K′及对波形进行归一化处理。采用健康鼠标可实时采集用户脉搏数据,软件可实时更新用户计算机有效操作时间、疲劳指数、健康指数。系统可及时反映用户健康状况,并在用户较为疲劳时提示用户休息。实验结果表明,心率及RMSSD、SDNN两项变异性指标在计算机操作疲劳实验前后有显著性差异(P<0.01)。疲劳实验后的脉搏波波形较实验前趋于圆滑。拟合后的疲劳指数可直观反映用户疲劳状态。该设计为市场上不多见的疲劳健康实时监测系统,在技术与应用层面具有较高的创新性,在计算机使用者的保健与养生方面具有一定应用价值。