基于微型四旋翼无人机的智能导航系统

为了实现四旋翼无人机的自主飞行,设计了该智能导航控制系统.飞行控制器采用陀螺仪与三轴加速度传感器相结合的方式检测飞行器姿态,通过ATMEGA644芯片分别控制4个电机驱动模块调速来实现飞行姿态的改变.导航系统通过ARM7控制GPS模块与电子罗盘,获取飞行器的实时位置,并利用软件滤波的方式提高了定位精度.设计了上位机控制...     

基于STM32的多旋翼送餐飞行器研究

针对传统餐饮业中送餐方式的单一化、机械化等问题,以STM32F427微处理器为核心,设计并实现了以多旋翼飞行器为平台的智能餐饮配送系统.为提高送餐过程的安全性与可靠性,飞行器的稳定飞行是最基本的条件与保障.采用基于MEMS传感器的航姿参考系统(AHRS)进行飞行器姿态的测量,采用四元数坐标换算,将陀螺仪、加速度计和磁罗盘三者数据进行融合,并用互补滤波算法对姿态数据进行修正.实际测试结果表明,该飞行控制系统精度较好,能够满足送餐过程中对安全性与可靠性的要求.     

小型无人飞行器机动过程中航姿互补滤波算法研究

磁惯导系统(MINS)广泛应用于小型无人飞行器的导航控制,能对加速度计、磁强计和陀螺仪等传感器的数据进行融合,得到航向与姿态信息,也被称为航姿参考系统(AHRS)。在频域实现数据融合的互补滤波算法是AHRS中的一种可靠姿态估计方法,具有简捷高效的优点。将基于不同传递函数及各种航姿表示形式的姿态互补滤波归纳为统一的广义互补滤波算法(GCF),分析该类算法中的乘性姿态误差,并引入运动加速度补偿方法,可以改善载体机动状态下的姿态精度。数值仿真及实验结果显示,GCF的滤波效果与无人机常用的卡尔曼滤波算法相当,而处理时间仅为后者的1/20,且GCF具有良好的数值稳定性,配合运动加速度补偿算法可有效消除线加速度对航姿测量的不利影响,尤其适合低成本、小型无人机应用场合。     

基于卡尔曼滤波的MUH姿态信号融合算法研究

利用MEMS陀螺仪和加速度计获取姿态的方法已被广泛用于低成本的民用无人直升机上,陀螺仪的漂移和加速度计中的运动加速度都会影响估计精度,设计了基于四元数的卡尔曼滤波器,根据三轴角速率陀螺和加速度计信号,融合无人直升机姿态信号,并针对陀螺仪的漂移和加速度计的测量误差,设计了自适应的量测噪声方差矩阵,补偿融合精度,得到稳定可靠且精度较高的姿态信息,用于无人直升机的内环增稳控制.实验表明,该方法估值精度较高,能有效解决小型无人直升机姿态求解问题.     

基于磁电阻传感器的电子罗盘研制

基于磁电阻传感器设计了一款电子罗盘,其硬件电路包括地磁信息及姿态信息采集电路、信号放大滤波电路、模数转换电路等;在电子罗盘硬件电路设计完成的基础上,基于MDK-ARM开发环境,进行软件部分设计。其主要功能包括：控制AMR对磁电阻传感器和三轴加速度计的数据进行采集和处理;对数据进行补偿校准和方位角解算;将数据传输至上位机中进行显示和存储。经实际测量,在倾角不大于30°时,方位角精度可达1°,实现了输出高精度方位角的目标。     

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RBF神经网络的电子罗盘误差补偿研究

介绍了三轴磁阻电子罗盘的测量原理。基于磁阻传感器HMC1052/1051Z和MEMS加速度计MXD2020ML研制了一款带倾斜补偿功能的三轴磁阻电子罗盘,分析了电子罗盘工作过程中可能存在的误差及其来源。针对无姿态角度的情况,基于径向基函数(RBF)神经网络补偿算法,建立了以测量航向角为输入、期望的航向角为输出的3层RBF神经网络模型,并用样机的采样数据进行仿真验证。实验数据表明,采用该RBF神经网络补偿算法,可将航向角的精度从±35.52°提高至±0.6°以内。     

750kV变电站设备支架姿态测量系统设计

为了消除750 kV变电站设备支架安装过程中的位置误差,在研究现有设备支架位置检测方法的基础上,设计了以STM32单片机为控制核心的设备支架姿态测量系统.该系统以三轴陀螺仪传感器测量设备支架的角速度数据,使用双加速度计以不同频率采样传感器数据以消除累积误差,增加测量系统的鲁棒性,利用四元数法解算出设备支架在三轴坐标系的姿态角,将陀螺仪和加速度计的数据进行融合,设计自适应姿态融合校准算法提高系统长期精度,实现对750 kV变电站设备支架姿态的准确测量,确保其安装过程中的位置精度.     

小型飞行器姿态估计系统设计与实现

提出了一种基于最小二乘拟合和四元数拓展卡尔曼滤波器小型无人机姿态系统估计方法。首先建立三轴磁力计的物理模型,采用最小二乘拟合算法估算磁力计的干扰向量,然后采用加速度计对磁力计进行倾斜补偿,最后采用拓展卡尔曼滤波器融合加速度计、陀螺仪和磁力计的4数据,估计飞行器三维姿态。测试结果表明,姿态系统的方位角的线性误差最大为4°,倾斜40°情况下,方位角最大误差为2.6°,静止放置时,横滚角、俯仰角和方位角最大的静止偏差分别为0.215°、0.103°和0.464°。     

基于遗传算法的数字磁罗盘误差补偿方法研究

使用环境的磁干扰及自身误差是影响罗盘航向角精度的主要因素。基于三轴数字磁罗盘工作原理分析了磁罗盘的误差成因,建立了相应的误差模型,采用遗传算法研究了数字磁罗盘误差补偿方法。结果表明,该误差补偿方法能准确地计算出罗盘误差参数,极大地提高了数字磁罗盘的航向角精度。     

基于MEMS的海洋漂流浮标运动姿态测量系统设计

针对海洋漂流浮标运行时运动轨迹姿态多变影响传感器观测要素可靠性的特点，设计了基于三轴MEMS陀螺仪、加速度计、磁阻传感器的漂流浮标姿态测量系统。介绍了系统硬件组成结构及软件算法流程，采用四元数方法和PI调节算法进行姿态解算以及数据融合，并采用椭球拟合和阀值滤波方法修正补偿系统误差。实验测试表明，系统姿态测量效果良好，静态误差小、动态抗干扰性能较好，满足海洋漂流浮标姿态测量基本需求。     

深海姿态系统的设计与实现

本文设计了一种基于MPU9250九轴数据传感器的深海姿态系统解决深海仪器姿态监测的问题,并进行了实验测试验证。系统采用STM32F103C8T6作为主控制芯片,采集MPU9250九轴数据,通过软件算法快速解算出当前的实时运动姿态,并利用三轴加速度数据计算出与自然坐标系Z轴的倾角。系统设计有存储模块及实时时钟模块,可以实时将设备的运动姿态、倾斜角度实时记录到存储模块中。并且根据深海仪器使用环境要求,结合有限元设计方法,设计深海耐压仓。实验结果表明：该姿态系统可以实现对深海仪器姿态及倾角的检测,精度可达0.5°,耐压可达4000米水深。     

基于 Mahony-EKF 的无人机姿态解算算法

针对微惯性测量单元精度低和传统姿态解算方法误差较大,提出一种 Mahony 和扩展卡尔曼滤波(EKF)融合的姿态解 算算法。 首先通过 Mahony 滤波器融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据,解算得到初步姿态四元数。 再以 Mahony 滤波器的姿态 四元数作为 EKF 的量测值,根据非重力加速度的大小,自适应正相关调节量测噪声协方差矩阵;根据陀螺仪测量的角速度信息 建立 EKF 状态方程。 最终经过 EKF 滤波后,获取无人机姿态的估计。 经过仿真实验验证,融合算法解算静态姿态角误差小于 0. 1°,解算动态姿态角误差小于 1°,均优于互补滤波算法和改进 EKF 算法。 融合算法能有效抑制陀螺仪漂移误差,滤除加速度 计测量值混有的高频噪声和抑制非重力加速度的干扰,提高姿态解算精度。     

具有倾斜补偿功能的三轴磁阻电子罗盘研制

本文研制了一种基于磁阻传感器和MEMS加速度传感器的三轴磁阻电子罗盘,介绍了该系统的测量原理、硬件设计以及软件算法流程.分析了影响该系统航向角测量精度的误差来源,采用基于最小二乘24位置罗差补偿法以及现场的采样数据对罗差进行校正,系统最大误差可从±35.7°降至±1.33°.实验证明,该系统可应用于普通导航领域.     

可穿戴的实时检测走姿矫正仪设计

在走姿矫正导航精度优化问题的研究中,针对当前姿态解算技术的精度不足,设计了一款在Linux环境下嵌入式走姿矫正设计方案,基于先验的位置磁矩迭代修正方程系数的方法,建立迭代误差指标函数及迭代公式,并进行了数值仿真实验。为实现姿态解算中姿态角实时检测,提出将传感器采集到的加速度、角速度以及磁场强度数据进行融合,利用三轴加速度传感器和磁力计的向量偏差来对姿态解算过程中积分累计误差进行修正。最后传感器将数据结果分别通过ZigBee和蓝牙协议将其传输到电脑端或手机APP客户端显示,以达到走姿检测和矫正的目的。实测结果表明,这种方案使得走姿矫正的精度准确度更高,实时检测性能更强。     

基于MEMS传感器的运动加速度提取技术研究

结合多种现有物体运动加速度测量方法的特点,提出了一种基于MEMS运动传感器低成本且便捷的运动加速度测量方法。该方法采用多传感器数据融合技术实时求解物体的运动姿态,进而从MEMS运动传感器的实测数据中提取物体运动加速度。通过搭建基于MEMS运动传感器的加速度测量系统对该方法的可行性进行试验验证,试验结果表明,在静止状态下该方法的加速度求解误差为0.03 m/s2,与MEMS加速度计采集精度基本一致,具有较高的求解精度;在自由落地运动时该方法的加速度求解误差为0.07 m/s2,虽然物体长时间剧烈运动时耦合运动加速度会降低求解精度,但在短时间运动时仍具有较高求解精度。     

基于DBSCAN的椭圆拟合算法的磁罗盘校正

随着智能机器技术的不断发展,微型化磁罗盘在惯性导航和姿态控制等领域被广泛应用。磁罗盘以地磁场作为测量对象,在测量过程中极易受到其他磁场干扰,极大影响了测量数据的准确性和可靠性。为了提高磁罗盘传感器的抗干扰能力,提出一种基于DBSCAN的椭圆拟合算法,对磁罗盘测量的原始数据进行二次处理,提取正确地磁场信息。根据磁罗盘在干扰磁场下的输出数据特征,采用椭圆拟合算法校准数据。同时,由于测量数据存在的奇异值对数据拟合影响较大,因此对数据采用DBSCAN和莱特算法进行预处理,保证拟合算法的可靠性。     

一种面向AHRS的改进互补滤波融合算法

针对三轴陀螺、三轴磁强计和三轴加速度计等MEMS传感器所构成的AHRS系统对全局环境下的姿态检测问题,在分析线形融合滤波器、Kalman滤波器的缺陷基础上,对互补滤波器的IMU姿态解算算法进行拓展,通过磁场计测量数据在全局坐标系下水平分量的求解,获得了传感器偏航方向的姿态角,从而构成了完整的三维空间姿态测量系统。并基于硬件实验验证算法有效消除陀螺漂移和加速度及地磁场干扰的可行性。     

精度鉴定试验中GPS测姿方法及测姿精度分析

为了分析GPS双天线的实测精度,以精度鉴定试验GPS双天线测姿为研究对象,依据测姿原理,通过坐标转换简化了姿态解算方法和误差分析算法。经高动态实测数据对GPS双天线测姿系统测量的俯仰角、航向角进行了精度分析,测试结果表明:其测姿精度优于0.2°,显著优于电子罗盘测姿系统2°的精度,很好的解决了电子罗盘测姿时标校难、精度低且易受干扰的问题,可用于高动态、高精度、直航路、匀航速、高采样率的GPS精度鉴定系统试验机载姿态测量任务。     

基于四元数改进型互补滤波的MEMS姿态解算

针对四旋翼飞行器的姿态解算问题,设计了由STM32、陀螺仪、加速度计等组成的姿态测量单元,采用四元数法对姿态角进行描述,详细分析了姿态解算的过程,建立了系统及传感器模型,并在互补滤波算法的基础上,构造了一种改进型互补滤波器来完成姿态解算。实验测试表明,与传统的卡尔曼滤波算法和互补滤波算法比较,改进型互补滤波算法的数据平滑能力更强,收敛速度更快,有效地实现了飞行器姿态数据的融合,提高飞行器的姿态估计精度,满足了小型四旋翼飞行器姿态控制的要求,增强了系统的鲁棒性与稳定性。同时通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。