基于MEMS传感器的姿态测量系统设计

为解决单目三维扫描装置摄像机标定完成后姿态不能改变的问题,针对单目三维扫描装置使用过程中的运动方式与特点,设计了一款基于MEMS传感器的姿态测量系统;采用四元数对姿态进行解算,通过三轴姿态确定(TRAID)算法构建量测模型,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行数据融合,能有效抑制姿态解算过程中陀螺仪的漂移问题;实验结果表明,利用该系统进行姿态测量时静态误差低于±0.2°,动态误差低于±1°,系统实时性好、适用于动态三维扫描系统。     

基于数据融合的两轮自平衡小车控制系统设计

为解决两轮自平衡系统中传感器存在较大震动干扰与漂移误差的问题,并提高系统姿态倾角测量的精确性和实时性,提出了基于陀螺仪与加速度计数据融合的两轮系统自平衡控制方法。建立两轮自平衡系统的动力学模型,采用卡尔曼滤波算法融合陀螺仪与加速度计信号,得到系统姿态倾角与角速度最优估计值,通过双闭环数字PID算法实现两轮系统的自平衡控制。通过两轮小车自平衡控制系统的软硬件设计,成功验证了该方法的可行性与有效性。利用该方法大大提高了两轮自平衡系统的抗干扰性。     

卡尔曼滤波在两轮自平衡代步车姿态检测中的应用

介绍了一种MENS加速度计、陀螺仪与嵌入式微控制器相结合的两轮自平衡代步车姿态检测系统。针对加速度计和陀螺仪测量分别存在噪声干扰和随机漂移误差,采用卡尔曼滤波实现传感器数据融合,补偿传感器测量误差,得到车体姿态的最优估计。将该算法移植到姿态检测系统的微控制器中,测试结果表明卡尔曼信息融合可以有效提高系统检测精度。     

液压支架姿态角度测量系统

针对采用单一角度传感器实现综采工作面液压支架姿态角度监测时测量结果不准确的问题,提出了一种基于倾角传感器和陀螺仪的液压支架姿态角度测量系统。该系统采用SVT626T型倾角传感器和ML7100型三轴陀螺仪测量倾角和轴向偏转角度,并以俯仰角为例,用卡尔曼滤波对2种传感器测量的角度进行数据融合。Matlab仿真及实验结果表明,该系统有效解决了倾角传感器因顶梁变加速运动导致的测量误差和陀螺仪因长时间测量导致的漂移和误差累积问题,提高了顶梁姿态角度测量精度。     

基于多传感器的运动姿态测量算法

在基于MEMS传感技术的运动姿态测量中, 陀螺仪信号的漂移和载体线性加速度与重力加速度的叠加是影响测量结果准确性的主要原因, 实践中一般采用静态补偿和滤波技术减小测量误差. 基于自主研发的惯性测量单元, 设计了一种新型两级扩展卡尔曼滤波器: 基于四元数的运动姿态测量模型, 首先构造自适应加速度误差协方差矩阵, 消除载体线性加速度, 再采用多传感器融合技术进行数据融合, 修正陀螺仪信号漂移产生的误差. 实验表明, 本文算法结果与业界认可的动作捕捉系统Xsens的测量结果一致, 可有效满足应用需求.     

基于MMA7361三轴加速度计传感器与LPA550陀螺仪的融合姿态检测

基于MMA7361三轴加速度传感器与LPA550陀螺仪测目标物的姿态角,利用两者精度在频域上的互补性,采用互补滤波的方法,实现数据融合,较好的解决了陀螺仪的漂移现象使测量姿态角精度不高的问题,并提高了系统的稳定性。     

基于UKF的MEMS传感器姿态测量系统

针对工业和民用领域对姿态测量的需求,提出了基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的姿态测量系统,并采用无先导卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)方法处理传感器数据.针对基于加速度计和磁强计的姿态测量方式在动态测量时不准确的问题和单独采用陀螺仪测量角度产生漂移的问题,设计了基于方向旋转矩阵的...     

基于MMA7361三轴加速度计传感器与LPA550陀螺仪的融合姿态检测

基于MMA7361三轴加速度传感器与LPA550陀螺仪测目标物的姿态角,利用两者精度在频域上的互补性,采用互补滤波的方法,实现数据融合,较好的解决了陀螺仪的漂移现象使测量姿态角精度不高的问题,并提高了系统的稳定性。     

四旋翼无人飞行器姿态数据采集处理系统

针对机械振动等因素产生的噪声对加速度传感器测量姿态数据的影响,增加了陀螺仪并运用卡尔曼滤波对加速度传感器和陀螺仪的数据进行融合处理;与以往均值和中值等滤波姿态算法相比,采用卡尔曼滤波算法能够获得可靠、稳定的姿态数据,为四旋翼无人飞行器稳定飞行提供有效保障;介绍了姿态传感器和采集处理系统硬件结构及软件实现,运用图形化编程语言LabView实现对四旋翼无人飞行器实时姿态曲线显示、姿态数据存储、回放等功能;经测试,能有效的降低机械振动等噪声对飞行器姿态测量的影响,提高姿态数据估计的精度,达到了预期的目标。     

单天线GPS/陀螺仪组合测姿方法研究

针对低成本惯性测量系统的精度容易受引擎震动、陀螺仪漂移的影响,提出了一种适用于活塞引擎的小型UAV姿态测量方法;此方法整合陀螺仪与单天线GPS进行姿态测量,采用以四元数为基础的扩展卡尔曼滤波(EKF)来进行传感器信息融合;利用陀螺仪测得的角速度更新四元数,使用GPS信息所计算的伪姿态来更新滤波器的测量值;仿真结果表明所提出的方法即使在陀螺仪漂移和伪姿态包含噪声的情况下,也拥有较好的长期和短期精度,提升了姿态测量的精度与可靠度。     

基于星敏感器/光纤陀螺的卫星定姿算法

为了达到卫星三轴姿态确定的精度要求,以某一对地定向的小卫星为研究对象,提出了基于滤波算法的星敏感器和光纤陀螺组合定姿的方案。采用四元数的方法建立卫星姿态确定模型,并采用扩展卡尔曼滤波,对得到的卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息进行信息融合和相应的修正。仿真结果表明,即使采用中等精度的陀螺组件,也可以实现高精度定姿;并且验证了星敏感器的测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。     

Compensation for Periodic Star Sensor Measurement Error on Satellite

A novel method based on the least squares estimation and the augmented Kalman filter (KF) is proposed to identify and compensate for the star sensor measurement error due to the periodic star sensor alignment change. For the satellite attitude determination system, the periodic star sensor measurement error causes periodic variations in the gyroscope bias estimate. Thus, the gyroscope bias estimate is adopted as an indicator for the identification of the periodic star sensor measurement error. The high performance of the proposed method is illustrated through numerical simulations with the use of the real gyroscope data. It is shown that the proposed method is effective.     

基于组合滤波的低成本飞行器姿态解算算法

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。     

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.     

一种基于MEMS传感器的无人飞艇航姿测量系统

提出了一种基于微机电系统(MEMS)惯性传感器的航姿测量系统。分析了一些传统姿态解算算法融合过程中的不足,提出一种高效的融合算法,利用梯度法将加速度计和磁力计对地球重力场和磁场矢量的观测量去修正陀螺给出的姿态信息。针对实际测量系统中振动对姿态的干扰问题,提出切比雪夫II型低通数字滤波器进行传感器数据预处理,并结合运动状态修正融合算法从而进一步抑制振动。通过实验表明:该系统的算法具有较低的计算负荷,能有效地估计出姿态,抑制振动有害加速度对姿态估计的影响,测量动态误差小于2°,静态误差小于0.8°。     

基于四元数和卡尔曼滤波的两轮车姿态稳定方法

针对自平衡两轮车姿态角的在线估计问题,采用四元数的姿态解算算法,利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法对自平衡两轮车陀螺仪信号拟合,建立了随机漂移误差数学模型,应用卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计输出的信号,补偿了陀螺仪输出角速度的随机漂移误差,得到了自平衡两轮车姿态的最优估计。实验结果表明,这种姿态估计算法是有效的,有利于车体的自平衡控制。     

基于混合滤波的四轴飞行器的姿态解算

针对四轴飞行器的姿态解算出现的姿态角数据漂移问题,提出一种基于Mahony滤波和互补滤波相结合的混合滤波算法,将传感器采集到的加速度、角速度以及磁场强度数据进行融合,利用加速度计和磁力计的向量偏差来对姿态解算过程中陀螺仪产生的积分累计误差进行修正.最后,建立姿态解算测试平台对混合滤波算法进行实验验证.实验结果表明,采用混合滤波算法的一次迭代滤波所需的平均用时为3.826 ms,比其他算法的平均用时短,混合滤波能有效地修正陀螺仪的积分累计误差,在降低运算复杂度的同时提高姿态解算的精度.     

互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统.由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究.结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计.     

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。