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为了解决四旋翼无人机在姿态解算时的高精度和实时性问题,提出了一种基于参数自适应的梯度下降法和互补滤波相结合的多传感器数据融合算法。该算法采用四元数表示姿态信息,利用梯度下降法对磁力计和加速度计数据进行预处理,并根据陀螺仪输出的角速度和外部加速度大小自适应选择梯度下降参数β,再将其和陀螺数据更新后的四元数进行互补滤波用于补偿陀螺的累积误差,解算出三个姿态角。最后设计仿真与实验分析。实验结果表明,相对于传统的梯度下降法和互补滤波法,该算法姿态估计误差小且具有更好的静态和动态性能。 相似文献
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在低成本的飞行器姿态检测系统中,互补滤波器由于原理简单、计算量小,而被广泛应用。针对低成本飞行器在非匀速运动时因为加速度计不能区分重力加速度与运动加速度引起基于互补滤波的姿态解算误差较大的问题,提出了一种互补与自适应限幅组合滤波的姿态解算算法,并给出了自适应限幅滤波门阀的设计方法。通过融合陀螺仪输出的角速度与加速度计输出的加速度获取限幅滤波的限幅阀值;然后将归一化的加速度计输出增量通过限幅滤波的结果代替原互补滤波的加速度计输入,提高非匀速运动下姿态解算精度。经实际系统实时性能测试表明,所提算法估计精度高、计算量小,易于在低成本飞行器控制系统中实现。 相似文献
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针对惯性测量单元背景噪声和器件漂移等问题,提出了一种基于梯度下降法、互补滤波和卡尔曼滤波的融合算法.首先,利用加速度计和磁力计的数据通过几何计算得出姿态角.其次,利用梯度下降法,将加速度计和陀螺仪的数据进行基于四元数法的数据融合,得出姿态角.接着,利用互补滤波法将姿态数据再次结合.最后,利用卡尔曼算法对结合后的数据进行... 相似文献
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刘天宋 《单片机与嵌入式系统应用》2017,(9):67-69
为改善电动滑板的易操纵性,设计了基于人体姿态检测的体感滑板控制系统.该系统由人体姿态检测与滑板主控两大部分组成.首先,通过实验,分析了人体以不同姿态驾驶滑板时MPU6050传感器采集到的加速度和角度的数据变化规律.在此基础上,确定了驾驶滑板时,识别人体姿态改变的方法.最后,制作了人体姿态检测与滑板控制电路,并编写了相应的控制程序.调试结果表明,该系统响应准确,达到了设计要求. 相似文献
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采用四元数将三轴陀螺仪以及三轴加速度计的数据进行互补融合,讨论了四元数解算的设计过程,给出了相应步骤的详细代码.实验证明,该算法有效抑制陀螺仪的误差发散,并提高了系统的测量精度. 相似文献
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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。 相似文献
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针对航姿参考系统(AHRS)小型化、低成本工程实现的需要,基于微惯性测量单元(MIMU)及磁强计,提出了一种在线实时定姿方法。采用四元数法描述系统模型,采用优化的梯度下降算法对加速度计和磁强计测得的数据进行处理,并通过互补滤波器与陀螺仪测得的结果融合,提高姿态解算精度。给出了详细的算法推导。通过在线测试对算法的静态及动态性能进行了评估,并与Kalman滤波算法进行了比较。结果表明设计的定姿方法实现简单,参数调整方便,姿态跟踪误差小,运算量小,便于在嵌入式微处理器中实现在线实时定姿,具有较强的实用性。 相似文献
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设计了一款预防颈椎疾病的智能监测设备.该设备依赖于六轴加速度计MPU6050,通过采集人体颈椎部位转动的速度信息和加速度信息,可以得到人体颈椎部位的相应倾角信息,进而将这些数据信息传送给基于ATmega328的嵌入式设备处理,嵌入式设备处理完数据后,将数据信息通过蓝牙模块传送给手机移动终端做进一步的分析与处理.并且给予用户相应的反馈信息.智能设备测试的结果表明,该人体颈椎疾病的智能监测设备具有低成本、小尺寸、反应快、穿戴便捷等优点. 相似文献
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针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元(IMU)易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。 相似文献
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随着我国老龄化进程加快,老人看护问题日益突出,成为困扰家庭和社会的又一难题;针对这一社会问题,提出一种基于移动终端的智能看护系统;以STM32微处理器为控制核心,运用新型MEMS姿态传感器MPU6050实时采集人体运动状态信息,经过数据转换、滤波和姿态融合,结合人体加速度向量幅值SVM和姿态角特征量对传统阈值跌倒检测算法进行优化;以无线通信技术为桥梁,看护人可通过移动终端设备上的客户端软件对老人进行实时位置监控;经大量试验结果表明,该系统能够有效检测跌倒行为并报警,准确率高达98.5%,误判率仅0.71%,且客户端软件通过调用百度地图直观显示老人所在地理位置及周边环境;系统具有结构简单、操作简便、使用性强等优点,应用前景较为广泛。 相似文献
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对于微小型无人直升机系统,本文介绍了基于DSP的三维测姿系统的硬件电路设计和四元数解算算法的实现及验证.该系统的硬件部分由角速率陀螺、滤波电路和DSP系统板等组成.角速率陀螺输出信号经过硬件滤波后由AD通道采集,经过数字滤波后,利用四元数算法解算出姿态数据.文中提出了硬件设计和实现及解算算法实现中需要注意的问题和相应的解决方案,测试结果表明该系统是有效的. 相似文献