应用于多旋翼MAVs的姿态测量系统

应用一个三轴加速度计、三个单轴角速率陀螺和一个三轴磁强计等微机械惯性传感器,设计廉价轻量姿态测量系统,研究了姿态角推算算法。在以往的姿态测量系统中,陀螺偏差和动加速度的影响限制其应用。将角速度陀螺的误差作为状态量导入到系统,动加速度作为噪音项导入到观测方程中,然后利用扩展卡尔曼滤波器来构成姿态估计算法来降低误差。实际飞行中对比商用高精度传感器和多次室外飞行测试表明,设计的系统能够应于旋翼MAVs。     

面向皮纳卫星姿态确定的MEMS陀螺磁强计组合滤波系统

针对难以配置高精度部件的皮纳卫星姿态测量系统,当卫星处于阴影区或任何太阳敏感器不可用的状态下,MEMS陀螺与磁强计的组合便成为卫星在轨姿态测量精度的重要保障.本文基于MEMS陀螺与磁强计的低功耗、全轨、全天时、最小姿态敏感组合,提出一种适用于皮纳卫星在轨运行的滤波系统方案.该方案通过滑窗ARMA建模降低陀螺随机噪声的影响,并由姿态滤波器估计所得的零偏在线去除陀螺常值分量,以保证其建模的长期有效性.本文以浙江大学皮星二号卫星搭载的敏感部件以及姿态测量算法为研究基础,结合在轨实测数据,仿真对比表明,该系统方案有效降低了陀螺随机噪声,抑制比达50％以上;陀螺零偏估计精度提高310％,可达到0.001°/s;姿态确定精度提升190％,可达1.2127°.该系统方案是对皮纳卫星姿态确定最小系统精度提升及实用方案设计的有益探索.     

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。     

基于EKF的航天器姿态确算法定及精度分析

采用陀螺和星敏感器组合的方式来进行航天器姿态确定。首先建立了陀螺和星敏感器的测量模型,选择以四元数作为描述航天器姿态的参数,详细推导了在小偏差下以误差姿态角和陀螺常值漂移误差为状态量的滤波状态方程,并且以星敏感器的测量残差作为量测量,采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法进行姿态确定;然后进行了仿真分析,仿真结果表明：该算法可以达到较高的姿态确定精度;最后对影响姿态确定精度的硬件因素和软件因素进行了定量的数据分析,得出了有一定意义的结论,从而为工程实践提供理论支持。     

小型无人直升机嵌入式导航系统算法与飞行试验

基于微陀螺、加速度计、磁强计以及GPS模块构建了姿态航向位置参考系统(Attitude heading position ref-erence system,AHPRS).首先,通过等效旋转矢量法由陀螺解算出估计姿态角;其次通过GPS、加速计的测量值,结合磁强计估计补偿姿态角,推导基于误差四元数的滤波方程,滤波器的周期...     

基于扩展卡尔曼滤波的卫星组合姿态确定物理仿真技术研究

针对未来卫星应用的高精度、高可靠性定姿技术需求,设计了卫星单轴组合姿态确定物理仿真系统;采用太阳敏感器和光纤陀螺组合定姿模式,提出了一种扩展卡尔曼滤波组合姿态确定算法,用C语言进行了实验软件设计,系统采用DSP为处理器,还设计了多敏感器数据采集扩展接口;物理仿真实验结果:姿态确定精度优于0.5°;陀螺常值漂移估计的平均值为3.625758e-4°/s,证明了组合姿态确定算法的有效性和该项技术对工程应用的可行性。     

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。     

一种天文/惯性导航系统组合模式的研究

本文以姿态误差四元数与陀螺漂移误差之间的关系为基础,构建了系统状态方程;针对天文/惯性组合导航系统,以姿态四元数误差为观测值,具体推导了系统量测方程。利用卡尔曼滤波,对天文/惯性组合系统的融合方案进行了仿真,仿真结果较好的实现了对陀螺漂移误差的估计。     

基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究

针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元( MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF( Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。     

基于自适应滤波的MEMS姿态确定方法

针对消费类电子设备对姿态测量系统的需求,本文提出了一种基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的九轴姿态确定算法.针对实际系统中传感器量测噪声未知的情况,首先介绍了一种基于矢量观测器的矩阵Kalman滤波姿态确定算法,然后利用残差匹配技术,设计了一种基于残差匹配的自适应滤波方法.论文采用自适应滤波对传感器量测噪声进行估计,并将估计的量测噪声代入线性矩阵Kalman滤波算法,有效解决了线性矩阵Kalman滤波需要准确量测噪声统计信息的缺陷.最后设计了仿真实验验证本文提出的算法,并将其与线性矩阵Kalman滤波算法比较.仿真结果表明,自适应矩阵Kalman滤波的姿态旋转误差角为0.6091°,标准差为0.3009°,能够有效的估计传感器量测噪声,并具有更高的姿态确定精度和稳定性.     

低成本无人机姿态测量系统研究

由于低成本的MEMS惯性器件本身的限制,单独使用时精度低、稳定性差,在短时间内会产生较大的误差,无法完成长时间中等精度的导航,解决这个问题常用的方法是采用现代信息融合技术来提高姿态测量系统的精度。利用地磁场、重力场这2个姿态参考向量,采用扩展Kalman滤波(EKF)对不同来源姿态数据进行数据融合,实现了低精度MIMU与磁传感器组合航姿系统。仿真和实验证明:3个姿态角的静态误差小于0.5°,航向角的动态误差小于3°,该系统能够保证无人机姿态测量的精度。     

基于四元数的低成本姿态测量系统设计

针对运动载体姿态测量的需求,以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,设计了一种低成本姿态测量系统.系统采用四元数作为姿态解算的基础,融合陀螺仪和加速度计数据以修正陀螺仪累积误差引起的姿态漂移.为了降低MCU负担提高系统实时性,数据融合采用运算量较小的梯度下降和互补滤波相结合的方法.实验结果表面:此测量系统实时性好,输出姿态角稳定,且成本低,具有一定的实用价值.     

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.     

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°。     

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°.