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针对传统组合导航算法相对复杂,对系统硬件要求太高,实时性不好的缺点,设计了一种基于线性卡尔曼滤波器的简单实用组合导航算法.考虑到传统卡尔曼滤波器在系统噪声变化时滤波精度变差甚至发散以及模糊控制器计算量大的缺陷,设计了线性迭代调整观测噪声参数的方法对滤波器进行自适应改进,提高了算法的鲁棒性和实时性.利用STM32微控制器和MEMS惯性单元以及UBLOXGPS定位模块搭建硬件平台进行实验验证.结果表明:在168MHz时钟频率下,一次姿态数据读取和解算共耗时3.27ms,一次组合导航滤波耗时2.18ms,二者分别运行在100Hz和5Hz频率下.最终组合导航结果可以满足无人机在1m的精度范围内自动悬停的需求,验证了所设计的组合导航算法的可靠性和实用性. 相似文献
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针对传统无人机姿态解算方法过程复杂、计算量大、动态性能差的缺点,建立无人机姿态模型;采用陀螺仪对加速度计直接进行滤波的方法,设计出新的基于扩展kalman滤波的加速度滤波器;并且考虑到无人机非重力加速度的影响,对常规kalman滤波器进行了变噪声的改进。利用STM32微控制器和MEMS惯性单元搭建硬件平台进行对比实验。结果表明:在168 MHz时钟频率下,一次传感器数据读取和姿态解算总共耗时3.27 ms,数据更新率可达100 Hz。新算法飞行动态误差小于1°,而传统四元数法动态误差为2°左右;变噪声处理后静态瞬时偏差由4°降到1°。说明新算法的抗震效果和解算精度更好,可以为无人机自主飞行提供更准确的姿态信息。 相似文献
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旋翼飞行机械臂建模及动态重心补偿控制 总被引：2，自引：0，他引：2
旋翼飞行机械臂是将多关节机械臂固连在旋翼飞行平台上而组成的一种面向主动任务操作的特殊系统,其飞行平台和机械臂之间存在强耦合特性.本文针对机械臂的规划运动对飞行平台的干扰问题,建立了系统运动学和动力学模型,并通过动态计算系统重心位置坐标,设计出基于backstepping的动态重心补偿控制方法,针对补偿项测量噪声问题设计了二阶低通滤波器,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性.仿真和实验均验证了在相同的参数条件下,具有动态重心补偿项的控制算法比没有重心补偿项的控制算法在轨迹跟踪和姿态稳定方面具有明显优势. 相似文献
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