基于惯性组合的反无人机导弹姿态解算及测量方法分析

文章针对日趋严峻的无人机威胁,对反无人机导弹在空中运动的姿态解算问题开展研究。首先,将反无人机导弹进行场景建模,建立反无人机导弹的模型,随后设定弹的飞行姿态。其次,用弹上传出的陀螺仪、加速度计和地磁数据信息进行姿态解算。最后,得到导弹在做轨迹飞行时的三通道值(俯仰通道、偏航通道以及滚转通道)从而实现弹精准打击。     

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。     

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。     

三轴光纤陀螺捷联姿态解算与漂移补偿研究

研究了三轴正交捷联光纤陀螺（FOG）在移动卫星通信天线稳定和精确指向中的应用。针对三轴FOG角增量输出,首先建立四元数微分方程并实时求解,实现了考虑地球自转补偿的捷联姿态解算方法。其次,将FOG输出漂移分为零偏、温度漂移和随机漂移分别进行补偿研究。基于预测控制DMC算法进行随机漂移的实时补偿;建立多项式模型并进行回归分析实现温度漂移的补偿。通过试验表明,捷联姿态解算方法正确。补偿后,FOG的输出漂移大大减小。     

双足机器人RCG姿态控制算法的研究

稳定步行是仿人双足机器人开展实际作业的基础,也是研究的难点和热点.为了提高对仿人机器人步行失稳的响应速率和控制准确性,克服利用陀螺仪进行姿态测量及控制无法完整表述机器人运动状态,从而造成控制滞后的缺点.本文提出了RCG姿态控制算法,在以角速度和角度作为控制参量的模型基础上,引入机器人运动过程中的加速度作为姿态判断和调整的影响因子,实现对机器人行走过程的反馈控制,提高了双足机器人对失稳状态的响应速率和响应的准确性.通过对自主搭建的机器人样机进行测试,结果表明：当双足机器人步行失稳时,RCG姿态控制算法比以角速度和角度作为参量的控制算法能够更快速、准确的修正姿态偏差,保持姿态稳定.     

一种基于AIKF的姿态测量算法

惯性测量单元中传感器具有较强的非线性和噪声的不确定性,导致使用常规卡尔曼滤波时误差大,容易出现发散,针对此问题,该文提出了一种改进的自适应增量卡尔曼滤波（AIKF）算法。该算法使用互补滤波将加速度计、磁力计和陀螺仪的数据进行融合,利用滤波后的数据增量作为卡尔曼滤波器的观测量,同时对系统噪声进行自适应在线估计,以获得精准的姿态输出。实验结果表明,该算法能够实现姿态的精准测量,摇摆台试验中俯仰角、横滚角误差小于0.05°,航向角误差小于0.15°,具有较好的噪声抑制能力。     

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。     

一种基于多传感器的复合量测IMM-EKF数据融合算法

为了提高多传感器系统的目标跟踪精度,且解决传感器数量多导致的耗时长的问题,提出了一种复合量测IMM-EKF（Interacting Multiple Model-Extended Kalman Filter）融合算法.该算法根据各传感器的测量精度,对各传感器关于同一目标的量测点迹进行加权融合,再将融合后的点迹进行IMM-EKF滤波处理.通过仿真及实验数据处理,将复合量测IMM-EKF融合算法与加权IMM-EKF融合算法、扩维IMM-EKF融合算法进行了对比分析,比较了三种算法的跟踪精度及耗时长度.结果表明,扩维IMM-EKF融合算法具有最优的跟踪精度,复合量测IMM-EKF融合算实时性最好.最后分别给出了三种算法的适用场合.     

基于IMU/视觉融合的导航定位算法研究

针对基于视觉传感器的移动机器人在快速运动或发生旋转时出现图像模糊和特征丢失,以至无法进行特征匹配,从而导致系统定位和建图的准确度及精确度下降问题,该文提出了一种以深度相机(RGB_D)融合惯性测量单元(IMU)的方案。采用ORB SLAM2算法进行位姿估计,同时将IMU信息作为约束弥补相机数据的缺失。两种传感器的测量数据采用基于扩展卡尔曼滤波的松耦合方式进行非线性优化,通过数据采集实验表明,该方法能有效提高机器人的定位精度和系统建图效果。     

低成本MIMU/编码器组合的高精度航姿系统

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统的进一步推广应用,根据某型雷达车的需要,该文提出了一种低成本微型惯性测量单元(MIMU)/编码器组合的高精度航姿系统的结构与方案,并给出了初始对准和组合导航系统的数学模型,初始航向对准通过接收挠性陀螺寻北仪的寻北结果来完成,考虑到雷达车的工作方式,扣除杆臂效应后,2个速度误差观测量和3个位置误差观测量都为0,采用卡尔曼(Kalman)滤波将捷联惯导解算和航向编码器数据进行信息融合,得到对载体导航参数的最优估计。设计了工程样机,并进行了实验室测试与用户工程使用测试,结果表明,静态下产品的俯仰≤0.015°,滚动≤0.015°;动态下产品的俯仰≤0.025°(1σ),滚动≤0.025°(1σ)。     

基于改进Camshift算法的NAO机器人目标跟踪

针对Camshift算法应用于NAO机器人目标跟踪过程中,当目标受到相似颜色背景干扰或被物体遮挡时跟踪失败的问题,提出一种基于ORB特征检测和Kalman滤波多算法结合的目标跟踪方法。首先检测目标ORB特征点初始化搜索窗口,然后利用Kalman滤波作为目标运动状态的预测机制,以预测的位置初始化Camshift算法。利用Bhattacharyya距离判断跟踪窗口的收敛性,若受到背景干扰,则利用ORB算法对当前帧中的Kalman预测区域和目标模型进行特征点匹配,重新检测目标在视频帧中的位置。根据Kalman滤波预测目标被物体遮挡后可能的位置来更新预测器参数。实验结果表明,改进的算法能够在相似颜色背景干扰和目标遮挡的复杂环境下,连续稳定地跟踪运动目标。     

加速度计辅助模糊混合捷联姿态确定算法研究

利用模糊逻辑法判断载体运动状态、融合加速度计和捷联姿态解算结果,设计了基于模糊逻辑的加速度计辅助混合捷联姿态确定算法,跑车实验与高精度组合导航系统姿态输出相比,结果表明,该算法能有效抑制捷联姿态解算误差的积累,为低精度微惯性测量元件实现可靠的的姿态确定系统提供了技术解决途径。     

动中通多传感器融合超球体采样 UKF 姿态估计

针对动中通系统低成本姿态估计计算复杂、易受侧滑角和机动加速度等外界因素干扰的问题,提出一种基于超球体采样无迹卡尔曼滤波算法,融合微机械陀螺、加速度计和单基线 GPS,对载体姿态进行精确估计。为了提高姿态估计的实时性,采用超球体采样减少无迹卡尔曼滤波器的采样点数量,在不影响精度的前提下,有效降低了算法的计算量;此外,加速度计姿态角测量值在加速、转弯行驶过程中会受到机动加速度的影响,为解决这一问题,通过单基线 GPS 提供的速度、侧滑角信息进行机动加速度补偿。行车实验表明,提出的低成本姿态估计方法估计精度较高,在降低成本的同时能够满足宽带移动卫星通信波束对准要求。     

一种基于信息融合的滤波算法及其应用

本文从组合导航系统研究的角度出发,提出了一种应用卡尔曼滤波技术建立多传感器信息融合系统的方法,该方法克服了以往存在的局部滤波器和全局滤波器具有相同数学模型的缺点,增强了算法的通用性.文中从概念理解、模型建立、系统结构等方面作了详细的分析,并针对GPS/INS组合导航系统进行了仿真.结果表明:该算法对提高导航系统的精度和运算速度是行之有效的.