基于互补滤波器的两轮平衡车姿态角度测量

微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems,MEMS）陀螺仪和MEMS加速度计在两轮平衡车姿态测量中存在扰动和噪声,引起姿态角度测量误差。通过对陀螺仪和加速度计输入信号进行滑动扣除均值方法来抑制直流分量,利用滑动滤波算法抑制加速度计高频噪声,引入互补滤波算法将预处理后的陀螺仪和加速度计信号进行融合,得到更加准确稳定的角度测量值,分析了融合算法中加权因子与滤波频率特征之间的关系。该方法应用到两轮平衡车的运行姿态角度控制中,提高了对姿态角度测量的精度。     

加速度计辅助模糊混合捷联姿态确定算法研究

利用模糊逻辑法判断载体运动状态、融合加速度计和捷联姿态解算结果,设计了基于模糊逻辑的加速度计辅助混合捷联姿态确定算法,跑车实验与高精度组合导航系统姿态输出相比,结果表明,该算法能有效抑制捷联姿态解算误差的积累,为低精度微惯性测量元件实现可靠的的姿态确定系统提供了技术解决途径。     

基于平方根差分滤波的动中通姿态稳定方法

为了隔离载体扰动对天线指向的影响,研究了单基线GPS和微惯性传感器组合的低成本姿态估计及稳定方法。该方法以四元素和陀螺误差作为状态变量,根据陀螺角速率信息、加速度计的重力场信息和单基线GPS航向信息分别建立状态方程和量测方程,设计具有不同测量周期的平方根差分滤波分别融合惯性传感器和GPS信息,解决了加速度计与单基线GPS航向信息输出频率不一致问题;利用估计出的姿态角在角位置环路上对天线进行捷联稳定,隔离载体扰动。仿真结果表明,平方根差分滤波能有效估计出载体姿态,利用中等精度的微惯性器件可以满足动中通姿态稳定的需求。     

基于L BFGS的自适应模糊互补滤波

针对惯性测量单元噪声大及常规姿态解算算法精度不高的问题,提出了一种基于拟牛顿法（L-BFGS）的自适应模糊互补滤波（AFCF）算法。该方法利用L-BFGS对加速度计、磁力计进行寻优估计,并通过监测系统的运动等级、加速度计、磁力计的误差,运用模糊逻辑理论调控加权因子及增益权重,动态地调整互补滤波参数,实现姿态误差的动态补偿,优化姿态解算结果。经实验验证,系统静态误差在0.4°内;动态误差在1.3°内,且该系统能减少噪声的干扰及陀螺仪的漂移。     

微型姿态方位参考系统的设计

微型姿态方位参考系统基于stm32单片机和MEMS传感器的实时姿态测量系统。由stm32通过iic总线采集陀螺仪、加速度计、电子罗盘原始数据,利用互补滤波算法进行数据融合,采用四元数进行姿态更新并通过串口或spi总线实时输出姿态数据。     

基于MARG传感器的头部姿态解算方法研究

针对头盔显示器(HMD)的头部姿态检测系统中单一传感器进行头部姿态解算准确度低、精度粗略的问题,提出了一种基于MARG传感器的头部姿态解算方法。将互补滤波与PI算法相结合估算陀螺仪的漂移误差,再通过扩展卡尔曼滤波(EKF)实现姿态数据融合。设计了由CC1310、陀螺仪、加速度计和磁强计组成的头部姿态检测单元进行测试实验。与单独的EKF对比,结果表明,这种算法对陀螺仪自身的漂移和加速度计噪声有抑制作用,提高了头部姿态解算的精度和稳定性。     

多传感器可变参数互补滤波算法设计

针对互补滤波器在组合导航中无法适应载体运动状态变化和周围磁场干扰问题,设计一种多传感器可变参数互补滤波算法。首先,在频域上分析各传感器噪声,根据其频率互补性设计多传感器互补滤波器;其次,通过加速度计和电子罗盘输出监测载体运动状态和磁场环境,设定可变滤波器参数以降低上述变化引起的估计误差;最后,以FPGA为核心,MEMS陀螺仪、加速度计和电子罗盘构建组合导航系统验证算法。实验表明,与商业级姿态航向参考系(AHRS)测量值对比,该算法能够确保系统较高精度的输出,且有效降低载体运动状态变化和磁场干扰影响。     

自适应Kalman滤波算法在加速度计自标定中的应用

针对自标定加速度计组合动基座试验数据中存在的数据异常问题,推导并运用自适应Kalman滤波算法剔除异常数据,通过对不同Kalman滤波算法自标定精度解算结果的均值和标准差进行比较,表明自适应Kalman滤波算法更加有效。     

基于组合导航的汽车姿态数据采集系统设计

本文设计了一个基于组合导航的汽车姿态数据采集系统,该系统利用集加速度计和陀螺仪于一体的高精度高灵敏度的惯性测量芯片MPU6050,结合地磁传感器形成的九轴传感器,对汽车的线性加速度、角速度参数数据进行直接采集,以互补滤波实现九轴传感器的误差补偿,用四元数法对其姿态解算,得到汽车姿态角度.同时,利用卡尔曼滤波法将捷联惯导和GPS结合,形成的组合导航系统实现汽车实时定位,提供汽车实时速度和位移.实验测试结果表明,该数据采集系统得到的数据准确率高,实时定位准,能够可靠地为汽车安全策略研究提供数据,有着广阔的使用价值.     

传递对准精度离线评估方法研究

针对基于平滑滤波算法的捷联惯导传递对准精度评估方法在整个过程中采用开环滤波方式可能影响评估精度的问题,该文给出了一种基于后向捷联算法和最优平滑算法的闭环精度评估方法.先按时间顺序进行卡尔曼滤波,在滤波结束时可获得较精确的姿态估计值,再以此为姿态初始值用保存的惯组数据进行后向捷联惯导解算和闭环后向组合导航直到对准结束时刻.最后对后向组合过程中的数据进行平滑得到姿态参考值,从而对传递对准精度进行评估.仿真结果验证了方法的有效性,最终评估精度得到了一定程度的改善.     

晃动基座下的SINS初始对准方法研究

晃动基座条件下陀螺和加速度计测量的地球自转角速度和重力加速度受到了摇摆晃动的干扰，无法根据陀螺和加速度计的输出直接获得初始姿态矩阵。针对这一问题，采用一种基于重力加速度的对准方法，通过静基座和晃动基座的对准试验验证了基于重力加速度对准算法的有效性，证明了该方法具有一定的工程应用价值。     

融合多传感信息的仿人机器人姿态解算

在RoboCup Soccer仿人机器人比赛中,机体姿态实时解算是仿人机器人运动控制系统的核心技术之一。文中分析了MEMS加速度计、磁强计和陀螺仪性能,以自主姿态测量为前提,融合惯性测量单元中多传感信息,提出了一种基于四元数的姿态解算算法。针对仿人机器人步行姿态控制中传感器数据存在的噪声干扰和测量误差,设计卡尔曼滤波器实现了对数据漂移的有效补偿,从而提高了全姿态检测的测量精度。试验结果验证了该算法对仿人机器人运动控制系统机体姿态实时解算的有效性。     

基于MEMS的测姿定向方法研究

针对 MEMS 惯性器件精度较低,MEMS 惯导系统无法满足平台姿态精度要求的问题,本文提出了一种基于 MEMS 器件的测姿、定向方法。当载体近匀速运动时,利用加速度计和磁力计信息,采用垂直陀螺原理得到高精度的姿态信息,通过卡尔曼滤波估计出陀螺漂移,载体非近匀速运动时采用惯性姿态递推更新算法,补偿修正力矩和陀螺漂移误差,提高了载体的测姿定向精度。实验测试结果表明,采用本文的测姿定向方法后 MEMS 系统的姿态精度达到了 0.6°, 精度明显高于传统方法的精度,能够满足大多数中高精度平台的要求。     

激光捷联惯导仿真系统的设计与实现

针对激光捷联惯性导航系统可靠性高,采用自然散热以及使用维护方便等优点,设计并实现了激光捷联惯导仿真系统。首先通过软件的动态协同算法,设计软件陀螺仪和软件加速度计,使其能够仿真真实激光陀螺仪和真实加速度计的姿态信息和线运动信息;然后仿真载体的飞行轨迹,并将飞行姿态及运动状态转换为软件陀螺仪和软件加速度计的输出;最后根据其输出信息与理想轨迹对应参数的对比进行性能分析。仿真结果表明,该系统不仅能够较好地模拟飞机的实际飞行状态,更能有效地检验激光捷联惯导算法的精确性和可靠性。     

基于QEKF的四旋翼飞行器姿态估计

提出了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波(QEKF)数据融合算法,应用于四旋翼飞行器的姿态估计。首先,用四元数表示航向姿态参考系统(AHRS)中的坐标旋转关系,获取飞行器的姿态信息;然后,结合扩展卡尔曼滤波算法,融合低成本的MPU9250中陀螺仪、加速度计、磁力计传感器的9轴原始输出数据,对飞行器的真实姿态进行跟踪估计;最后,通过MATLAB实验仿真,与互补滤波(CF)和梯度下降法(GD)算法进行比较,实验证明QEKF对姿态的估计更加精准。     

MEMS加速度计混合误差标定补偿方案

针对微机电系统(MEMS)加速度计在实际使用过程中存在非正交零偏误差和温度漂移误差的问题,提出了一种混合误差标定补偿算法。算法通过分析加速度计温度与误差的关系,在不同温度区间下建立加速度计输出的误差模型,在每个温度区间采用十二位置校准法对加速度计的非正交零偏误差进行标定补偿,得到精确的零偏和刻度因子,同时采用最小二乘法拟合零偏和刻度因子与温度的一维关系函数,最终实现不同温度区间下的动态误差补偿。实验结果表明,本算法可使加速度计输出的精度提高1个数量级,补偿效果明显。     

一种图像校正的偏振光罗盘系统的研究

导航传感器在探险、应急、精确制导武器、船舶、航空器导航和定位系统中起着关键作用。针对偏振光罗盘在倾斜状态下误差较大的问题,提出了一种利用加速度计和陀螺仪对偏振光罗盘进行图像校正的方法,设计了一种基于陀螺仪校正的偏振光罗盘系统。首先利用加速度计和陀螺仪计算得到载体姿态角,对偏振光图像数据进行图像校正,采用Stokes矢量法解算大气偏振模式分布,进而提取导航特征点,最后对特征点进行拟合解算出航向角信息。并且进行了静态和动态测试实验,实验结果表明,该算法能够有效的对偏振光罗盘姿态变化引起的误差进行补偿,可以将偏振光罗盘的航向角测量误差控制在1.86°之内,平均误差为0.09°。     

基于二阶插值滤波的室内航向估计算法研究

在室内行人导航中,为获取精确的航向角,提出了一种基于二阶插值滤波的航向估计算法。该算法通过建立四元数姿态运动测量模型,采用二阶插值滤波对陀螺仪、加速计和磁强计的测量数据进行数据融合,实现航向角解算,以过程噪声和测量噪声为设计参数,构造自适应噪声协方差矩阵,实现协方差误差估计最小化。通过对行走长方形参考路径得到的数据进行处理,加速计和磁强计组合与陀螺仪航向估计算法动态误差分别为13.6°和6.9°,采用二阶插值滤波航向估计算法后动态误差为2.3°。实验结果表明,该算法有效提高了航向估计的精度,减小了陀螺仪漂移、载体的线性加速度和周围局部磁场干扰对航向估计的影响。     

基于STM32的两轮自平衡小车控制系统设计

介绍了一种采用STM32F103C8T6单片机和数字运动传感器MPU-6050等设计的两轮自平衡小车。并利用卡尔曼滤波器算法融合陀螺仪和加速度计信号,计算出小车倾角和角速度的最优估计值,利用数字PID算法控制驱动电机的PWM信号实现两轮小车的自平衡控制。实际测试表明,设计的两轮小车可稳定地实现自平衡控制及简单的遥控运动功能。