航姿系统三轴磁强计动态校正研究

航姿系统中的三轴磁强计通过测量地磁场推算方位角或航向角,三轴磁强计常用校正方法仅对静态误差进行建模和补偿,未考虑磁强计的动态响应特性。然而,磁强计输出的滞后特性将使航向角在动态下出现较大误差,且无法通过常用校正算法进行补偿,针对该问题提出了直接动态校正和间接动态校正两种方法,前者借助外部基准提供磁场真值进行磁强 计动态特性补偿,后者则在双内积法的基础上利用重力矢量辅助进行动态特性补偿。实验表明两种方法均可使航向角动态 均方根误差减小到1.5°以内。     

一种面向机动的航姿测量系统设计

针对飞行器长时间飞行时, 低精度陀螺、加速度计和磁强计组成的航姿系统容易受到运动加速度的影响而导致姿态精度较低, 甚至发散的问题, 将载体机动加速度描述为当前统计模型, 将目前常用的6状态无迹卡尔曼滤波扩展为9状态, 其状态变量包括3个修正罗德里格参数、三轴陀螺零偏误差和三轴载体机动加速度, 量测量为三轴加速度计输出和三轴磁强计输出。实验结果表明, 当飞行器长时间机动飞行时, 9状态无迹卡尔曼滤波可以估计载体的机动加速度, 保证姿态测量精度。     

多传感器组合的行人航位推算方法研究

基于iPad的三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计设计一种低成本多传感器的室内行人航位推算(PDR)系统。对于低成本传感器,设计了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的初始对准;在行走过程中,针对位置误差发散的问题,采用基于EKF的零速度更新(ZUPT)和磁力计组合的方法,ZUPT修正速度误差,加速度计和磁力计对陀螺仪进行误差修正,同时对航向角误差修正,从而实现了降低位置误差的目的。实验结果表明,对于低成本多传感器,该系统可以较好地满足室内行人定位要求,定位误差占总路程的2%左右;与已有的行人航位推算系统比较,该系统使用低成本的传感器,获得了很高的定位精度。     

基于AHRS的改进自适应互补滤波算法研究

针对基于MEMS传感器的航姿参考系统精度不高、数据易漂移导致测量无人载体航姿数据不准确的问题,设计了基于四元数与自适应互补滤波相结合的改进自适应互补滤波算法。通过对MEMS加速度计与磁强计输出数据、MEMS陀螺仪的积分数据进行补偿、数据融合,减小积分漂移。仿真实验数据表明,该改进互补滤波算法可抑制外部噪声对输出数据准确性的影响,提高了姿态角输出数据准确性。     

电磁矢量传感器原位误差校正方法

 现有基于电磁矢量传感器阵列的信号DOA和极化参数联合估计算法,大都假设电磁矢量传感器的三个电偶极子和三个磁偶极子严格指向参考坐标系的三个坐标轴,即不存在原位误差.然而在实际应用场合,电磁矢量传感器是存在原位误差的,因此其实际极化-角度域导向矢量与理想情况下的极化-角度域导向矢量有一定的偏差,导致现有方法的估计性能显著下降,因此必须对原位误差进行校正.通过对存在偏差的极化-角度域导向矢量进行一阶Taylor近似展开,并利用一个辅助校正源,提出了电磁矢量传感器原位误差校正方法,给出了原位误差估计的CRB界.仿真结果验证了该方法的有效性.     

三轴磁传感器的校正方法

为了消除三轴磁传感器自身的误差,针对其存在的偏移误差、灵敏度误差和非正交误差的特点,建立三轴磁传感器的误差校正模型,利用批量最小二乘拟合方法提出相应的磁传感器校正方法,不需要额外的加速计辅助即可对三轴磁传感器进行校正,并通过磁传感器的误差校正实验进行验证。校正实验结果表明,该三轴磁传感器校正后的均方根误差减小到103 n T,磁传感器的校正方法可以有效消除自身的误差,并且不需要其他辅助手段。     

微型四旋翼无人机磁测系统误差的两步校准法研究

用于地磁测量的MEMS三轴磁阻传感器越来越普遍的应用到无人机上进行姿态测量,为提高磁测系统的测量精度需要对传感器误差进行分析和补偿。现采用了一种两步校准法,即首先利用基于最小二乘的椭球假设拟合法对三轴矢量磁传感器的零偏、灵敏度与不正交误差进行标定补偿,目的是得到准确正交的传感器坐标系;利用四位置法对标定后传感器坐标系与测量系统坐标系之间的安装误差进行校准,从而得到磁测系统坐标系下的准确测量数据。无磁转台实验表明：经两步法后测量的磁场模值误差均值由校准前的2900nT降低为900nT,校准效果明显;测量系统单轴（Z轴）的误差均值由2736nT降低为49nT,有效的验证了安装误差校准的正确性。通过实验数据比较得出此方法优于传统的摇摆法,实际操作简单,不需要高精度辅助设备,能够有效的应用于无人机姿态测量系统校准,提高姿态角解算精度。     

基于PSO算法的三轴磁强计总量差校正

三轴磁通门磁强计在静态磁场的测量中有广泛的应用。由于磁强计轴与轴之间的非理想正交性和标定系数不一致,在测量磁场的模量时会产生总量差。因此要精确的测量磁场的模值,就必须对总量差进行校正。首先分析三轴磁强计测量值与理想值之间的数学关系,推导出误差校正的数学模型。然后提出一种带权重因子的目标函数,并利用PSO算法对误差参数进行求解。最后使用实际测量数据,验证并分析该方法对总量差校正的有效性。     

天文航姿测量系统的方案设计与实现

天文航姿测量系统主要用于舰船惯性导航系统的航向真值测量。本文主要论述了天文航姿测量系统的工作原理、组成和功能,具体介绍了各个分系统的方案设计,并对系统精度进行了试验验证与分析。试验结果表明天文航姿测量系统方案设计合理,能够实现校正惯导误差工作。     

激光加工机械手系统工件位姿自动校正的方法

为了减小在数控加工系统中工件位姿无法精确定位引起的加工误差,采用通过实时检测工件上2个点分别在实际工件坐标系下偏离理想坐标系的坐标来实现机械手自动校正的方法,阐述了工件坐标校正的数学模型、算法和算法程序设计的实现。结果表明,通过6组模拟数据得到位移误差不足0.01mm,角度误差不足0.02°,验证了该方法的正确性。     

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。     

外部测量装置的捷联惯导对准方法

在室内组合定位系统中,不同子系统之间相互姿态关系的确定是通过对准过程实现的。使用惯性器件进行组合定位,通常航姿参考系统AHRS是以地理坐标系(E-N-U)作为导航坐标系。然而,在室内导航任务中,导航坐标系一般根据用户需求建立在厂内标志点或工装坐标系等自定义位置。针对这一问题,提出一种将地理坐标系与自定义坐标系相互转换的新方法,通过激光跟踪仪建立的外部基准,提出了基于方向余弦矩阵的标定算法,实现了地理坐标系与外部参考坐标系之间的相互转换。实验结果表明:AHRS任意位姿下的转换姿态角度均方根误差小于0.25。     

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°。     

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。     

对航姿参考系统的滤波方法研究

状态估计理论一直是信号处理研究的一个重点方向.为了减小航姿参考系统由噪声引起的数据偏差,利用卡尔曼滤波的方法通过对航姿参考系统数据去噪处理来进行校正,进而得到理想的数据,实验证明了卡尔曼滤波在应用中的有效性.     

具有超视距巡航的四旋翼无人机研制

本文以四旋翼作为飞行平台,用arduino mege 2560单片机,三轴陀螺仪MUP6000,三轴加速度仪MUP6000,高精度数字空气压力传感器MS5611,三轴磁力计,高精度6M-GPS,3DR RADIO与无人机实时通信,实现对无人机姿态的控制和地理坐标的检控。以APM无人机开源程序为基础,修改程序代码,依靠三轴陀螺仪和三轴加速度仪对无人机的姿态进行修正,利用GPS和气压高度计的信号对无人机的航向、位置进行修正,使无人机的飞行姿态更加稳定。实际测试表明：该无人机具有一键返航、一键定高、预先设置航点飞行、地面站实时监控和超视距巡航等功能,能够用于航拍航测等领域。     

多MEMS传感器姿态测量系统的研究

提出利用多个MEMS传感器组合定姿的方法,该方法利用加速度计的输出判断载体运动状态,采用EKF滤波算法对其状态进行估计,并在滤波算法中应用加速度计和磁强计组合计算所得的姿态信息作为对陀螺漂移的补偿,最后通过数据融合修正其姿态角。     

超级航姿中基于变阈值判据的自适应Kalman滤波

超级航姿系统因受外界干扰而使加速度计输出稳定性发生变化时,传统航姿算法易引起载体机动状态误判,且易导致滤波器振荡甚至发散,因此,该文提出了一种基于模糊推理系统的变阈值载体机动判据自适应Kalman滤波算法。该算法能根据加速度计输出稳定性的变化,自适应地调节载体机动判据及滤波器的量测噪声阵,从而降低载体机动状态的误判率,并提高滤波器对量测信息的利用程度。仿真实验表明,当加表稳定性发生变化时,该算法仍能较好地判断出载体的机动状态,并对量测噪声阵作出相应调整,使超级航姿系统的长航时姿态精度和滤波稳定性得到提高。     

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。