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单轴红外姿态测量系统在测量小型无人机姿态角时存在盲区,通过增加一组与原轴线相垂直的红外传感器,形成双轴姿态测量系统,对盲区进行补偿。两组红外传感器一定有一组位于倾角可测区域,通过测试目标轴的输出温差的大小,判断位于可测区域的轴线,可实现对目标轴姿态角的解算。首次采用数字式输出红外热电堆传感器设计实现了180°无盲区的姿态角测量模块,经过测试,其静态误差小于2°。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对基于微机电传感器的姿态检测领域存在的姿态测量误差问题,为进一步提高姿态检测的精度,提出了一种基于神经网络的姿态估计误差补偿方法。采用开源的微型飞行器在室内环境进行真实飞行实验采集的数据集,借助BP神经网络的非线性映射能力,建立了关于微机电传感器的输出与姿态估计误差之间的姿态误差补偿模型;根据微机电传感器的输出信息,直接预测得到横滚角、俯仰角和偏航角的误差补偿角度。实验结果表明,利用所提出的神经网络进行姿态补偿之后,姿态估计误差大大减小,表明神经网络对于提高姿态检测的精度具有一定的作用。 相似文献
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应用MEMS陀螺仪测量人体手臂运动姿态时,针对陀螺仪受线加速度干扰导致测量姿态发散的问题,提出基于Kalman滤波算法的姿态误差补偿方法;该方法首先将陀螺仪采集到的角速度通过方向余弦算法解算得到姿态角,并将陀螺仪动态漂移造成的姿态角误差视为时变信号,通过建立姿态角漂移误差的状态方程及观测方程,应用卡尔曼滤波算法,实现对姿态角漂移误差的估计,最终达到对陀螺仪动态漂移误差的补偿;实验与仿真结果表明,应用该算法能够有效的抑制线加速度干扰导致的陀螺仪测量的姿态发散,适用于陀螺仪对人体手臂运动姿态的测量。 相似文献
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