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。     

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。     

基于重力四元数的陀螺漂移估计与补偿

为提高钻探中的钻具姿态测量精度,提出一种基于重力四元数的MEMS惯性随钻姿态测量方法.采用MEMS惯性器件构建钻具姿态测量系统,把加速度计数据解算的姿态四元数作为观测四元数,陀螺仪数据解算的姿态四元数作为误差四元数;然后将陀螺仪漂移融入误差四元数,建立重力四元数估计陀螺仪误差四元数的模型,采用最小二乘法估计陀螺仪三轴漂移,进而补偿陀螺仪姿态四元数;通过补偿后的姿态四元数解算出钻具姿态.最后设计了转台、振动台实验和钻进模拟实验,实验结果表明,姿态四元数补偿后的井斜角和工具面角漂移由平均10 °/h减小到约0.2 °/h,方位角误差由平均12 °/h减小到约0.46 °/h,实现了加速度计补偿陀螺的三轴漂移,表明该方法能够有效提高钻具的姿态测量精度.     

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°。     

AHRS航姿解算中的两种滤波方法的比较研究

关于飞行姿态角优化问题,由于加速度计的测量值中同时包含了重力加速度和运动加速度信息,并且磁传感器易受铁磁性物质干扰,直接利用加速度计的测量值计算横滚角和俯仰角易产生较大误差,进而在利用磁传感器的测量值计算航向角时也将会引入了误差.为了减小加速度计和磁传感器的姿态解算算法所解算的姿态角误差,提出利用陀螺仪的输出,分别设计了互补滤波器和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)对加速度计和磁传感器的输出进行处理,采用VN-100的微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)的数据进行MATLAB仿真,并对两种滤波器的滤波效果进行了比较.实验结果表明,互补滤波和Kalman滤波均能提高该算法的姿态角精度,并且互补滤波器比Kalman滤波器效率更高,性能更好.     

一种面向机动的低成本姿态测量系统

载体作机动运动时,基于加速度计和磁传感器的姿态测量系统易受载体运动加速度的影响而导致测量精度降低.通过将GPS加速度引入重力观测方程,有效补偿了载体运动加速度造成的姿态测量误差.利用基于重力场和地磁场矢量观测的迭代最小二乘姿态确定算法得到修正罗德里格姿态参数.姿态信息通过互补滤波器与陀螺仪测量值融合以提高动态响应.实验结果表明,该低成本姿态测量系统可明显提高机动环境下的姿态测量精度,姿态角测量误差小于3°.     

捷联式磁航向测量系统的航向角误差动态特性研究

在不考虑罗差情况下,建立了捷联式磁航向测量系统的航向角误差模型,并结合无人机磁航向测量系统中框架式垂直陀螺仪的姿态测量特点,将其姿态误差源特征引入误差模型,全面分析了其航向角在不同飞行条件下的动态误差特性.对捷联式磁航向测量系统的航向角误差模型进行了仿真计算,并将仿真结果与飞行实验结果进行了比较分析.结果表明:捷联式磁航向测量系统的航向角误差动态特性符合无人机测量误差特点,能够为工程应用提供直接的理论依据.     

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。     

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MAEKF算法的航姿参考系统设计

构建了以低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁传感器组合的航姿参考系统,提出了一个乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法.取乘性误差四元数和陀螺仪误差作为状态量,基于重力场和磁场构造了量测矢量,用于修正航姿数据.并采用准确量测法,给滤波器加入了四元数的归一化约束,最后给出了基于新息的估计量测噪声方差矩阵的公式.通过仿真和试飞验证,表明本文设计的低成本的航姿参考系统能够提供比较准确的航姿信息.与常规的扩展卡尔曼滤波器比较,本文设计的乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法有效提高了系统的精度和稳定性,并且具有较好的鲁棒性.     

基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究

研究惯导系统的稳定性问题,其中微惯性测量单元(MIMU)可以为捷联惯导系统提供实时的姿态和航向信息。研究姿态估计提高导航精度,由于陀螺漂移引起姿态误差,单独使用MIMU使姿态精度差。为了克服陀螺误差随时间积累不断增大,无法长时间提供稳定的姿态的缺点,提出采用磁强计修正的卡尔曼滤波四元数姿态估计算法。算法以姿态四元数为状态向量,通过四元数更新方程建立离散滤波状态方程,将加速度计和磁强计输出的六维数据转化为四元数的量测值建立量测方程,有效减少了计算量,补偿陀螺的漂移误差带来的影响。仿真结果表明改进算法提高了捷联惯导系统的精度和稳定性。     

航姿系统矢量传感器非对准误差及其校正

航姿参考系统中三轴磁强计与三轴加速度计常采用椭球拟合法进行误差校正与补偿,其缺点是校正后不同传感器之间以及传感器坐标系与载体坐标系之间往往还存在非对准误差.由定量分析得知此类非对准误差所引起的航姿参考系统航向角误差具有常值误差与半圆罗差之和的形式.利用地磁矢量与重力矢量的点积为常数这一性质,并结合三维旋转矩阵的小角度近似表达式,对椭球拟合法校正后的传感器非对准误差进行了补偿,在不同磁干扰条件下均可使校正效果得到改善,航向剩余误差(均方根)平均减小30%以上.     

基于陀螺辅助的磁罗盘抗干扰测量方法

为了解决磁罗盘使用过程中受到的磁干扰和加速度干扰影响测量精度问题。提出了基于陀螺辅助的磁罗盘抗干扰测量方法。选取磁罗盘姿态四元数微分程和传感器误差模型共同构建系统的滤波模型,由自适应卡尔曼滤波算法实现磁罗盘姿态估计,并借助于无磁转台对测量方法进行了实验验证,结果表明该方法是可有效实现磁罗盘的抗干扰测量,且能提高磁罗盘测量精度。     

备份航姿系统的磁传感器在线校准方法

磁航向角是备份航姿系统的重要输出参数,为提高测量性能,需对磁传感器进行误差标定。对于机载应用的磁传感器,地面标定方法需要耗费大量的时间且操作不便,在地表标定结果的适用性随距离标定的时间和使用空间位置的变化而降低。基于备份航姿系统的实际工作特点,提出一种在备份状态下利用飞机主惯导的姿态角信息对磁传感器误差进行在线校准的方案,设计了误差校准数据存储的数据结构,提出了校准数据对航向空间覆盖的充分性评价策略,最后利用无磁转台模拟环境,验证了某备份航姿系统的磁传感器在线校准方案的可行性和有效性。     

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DSP的航姿系统多传感器信息融合技术

设计了基于DSP的专用导航计算机,并以此为硬件平台,采集陀螺仪、加速度计、磁航向传感器和速度传感器信号,利用卡尔曼滤波技术进行多传感器信息融合,成功搭建了低成本小型航姿系统。针对该航姿系统的特点,设计了导航计算机程序快速更新软件,对卡尔曼滤波器进行低阶处理。针对导航计算机“数字信号处理器(DSP)+单片机(MCU)”的特殊结构,设计了合理的多传感器信息融合程序。实验证明:航姿系统利用多传感器信息融合技术,使用自行研制的专用导航计算机平台,姿态误差小于0.2,°航向误差小于0.5°,且大大减小了系统成本、体积和功率,具有实际应用价值。