基于四元数卡尔曼滤波的四旋翼姿态测量系统设计与实现

在嵌入式微小型四旋翼姿态测量系统中,姿态算法、系统冗余、硬件方案等直接影响了测量系统的性能和实用性。针对上述问题构建了一种兼具实用性、鲁棒性以及准确性的姿态测量系统。系统使用四元数卡尔曼滤波对微机电陀螺仪、微机电加速度计以及微机电磁力计进行数据融合处理,在硬件设计中采用双加速度计,并同时采用不同采样频率对其采样以增强系统的冗余性。仿真结果表明该数据融合方法的稳定性以及准确性,同时仿真数据表明系统的测量误差在0.5°以内,能够满足微小型四轴飞行器控制系统所需的姿态测量要求。     

基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法

复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差;其次,利用相邻帧间的平均新息构造量测协方差预测值,作为粗差判据来实现稳健估计。基于INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验评估表明,所提方法能在粗差干扰的情况下有效估计时变量测噪声,相比M估计和滑动窗口自适应因子图优化算法的水平定位误差分别减小了26.7%和39.8%,兼顾了估计精度和抗差性能,具有较好的复杂环境适应性。