小型航姿参考系统设计

针对航姿测量的需求,提出了一种基于四元数扩展卡尔曼滤波的航姿参考系统(AHRS)设计方案。系统采用低成本微机电系统(MEMS)三轴陀螺仪、加速度计和磁力计,利用基于四元数的扩展卡尔曼滤波方法对传感器数据进行融合,得出三轴姿态角。为了仅根据磁偏角确定磁力计量测方程,避免磁倾角影响,提出了利用加速度计对磁力计数据进行正交化处理的方法。为了减小加速度计和磁力计测量误差,利用基于最小二乘法的椭球拟合校正方法对测量数据进行校正。实物试验表明:传感器校正效果较好,系统具有相对较高的测量精度和较好的动态特性。     

基于DSP和STM32的航姿参考系统设计

近年来,随着MEMS惯性传感器的快速发展,民用领域对姿态测量的使用也越来越广泛,航姿参考系统便显得尤为重要.基于DSP和STM32单片机,采用多传感器数据融合算法进行卡尔曼滤波作为航姿解算单元,设计并完成了航姿参考系统的核心部分.选用SGT320E型三轴多功能转台,在静态和动态环境下进行了数据的分析和验证.结果表明,该航姿参考系统能够满足小型化、低功耗和低成本的航姿系统的设计要求,适用于对精度要求不是很高的民用领域.     

基于MAEKF算法的航姿参考系统设计

构建了以低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁传感器组合的航姿参考系统,提出了一个乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法.取乘性误差四元数和陀螺仪误差作为状态量,基于重力场和磁场构造了量测矢量,用于修正航姿数据.并采用准确量测法,给滤波器加入了四元数的归一化约束,最后给出了基于新息的估计量测噪声方差矩阵的公式.通过仿真和试飞验证,表明本文设计的低成本的航姿参考系统能够提供比较准确的航姿信息.与常规的扩展卡尔曼滤波器比较,本文设计的乘性自适应扩展卡尔曼滤波算法有效提高了系统的精度和稳定性,并且具有较好的鲁棒性.     

备份航姿系统的磁传感器在线校准方法

磁航向角是备份航姿系统的重要输出参数,为提高测量性能,需对磁传感器进行误差标定。对于机载应用的磁传感器,地面标定方法需要耗费大量的时间且操作不便,在地表标定结果的适用性随距离标定的时间和使用空间位置的变化而降低。基于备份航姿系统的实际工作特点,提出一种在备份状态下利用飞机主惯导的姿态角信息对磁传感器误差进行在线校准的方案,设计了误差校准数据存储的数据结构,提出了校准数据对航向空间覆盖的充分性评价策略,最后利用无磁转台模拟环境,验证了某备份航姿系统的磁传感器在线校准方案的可行性和有效性。     

基于机动检测的捷联航姿算法研究

针对低精度陀螺仪、加速度计和磁传感器组成的捷联航姿系统存在的易受载体运动加速度影响而导致姿态精度下降甚至发散的问题进行了研究,提出了一种基于机动检测的捷联航姿算法。该算法根据陀螺仪数据进行姿态实时更新,利用加速度计和磁传感器输出对载体姿态误差进行校正以保持航姿输出的长期精度。算法根据加速度计输出在导航系中投影的水平分量进行机动检测,剔除机动期间的加速度数据,利用载体匀速运动状态下的加速度数据与磁传感器数据构造量测,利用卡尔曼滤波器对姿态误差进行估计并修正。仿真结果表明,该算法能有效完成载体机动检测,保证系统存在机动的情况下姿态精度满足应用要求。     

基于DSP+CPLD的捷联航姿系统设计与实现

针对捷联航姿系统高精度、小型化、高可靠性的发展需求,文中研究并实现了基于DSP+CPLD导航计算机的光纤航姿参考系统,在导航计算机设计中充分体现了DSP处理器实时解算和CPLD控制信号的双重优点.系统软件可实现加电BIT、磁罗差标定、CRC校验的存储器自检、捷联航姿解算和模糊自适应内阻尼卡尔曼滤波等功能.通过大量的试验验证了硬件的可靠性和算法的有效性.样机实验结果表明基于DSP和CPLD导航计算机的捷联惯性航姿系统性能稳定,满足系统的精度设计要求.     

四旋翼飞行器航姿参考系统的误差补偿方法研究

航姿参考系统是四旋翼飞行器姿态控制和惯性测量的关键,基于MEMS的惯性导航系统长期稳定性较差,陀螺仪传感器和加速度计存在明显的零漂现象,因此在使用前必须对陀螺仪传感器和加速度计的误差系数进行标定;论文首先以航姿参考系统的陀螺仪和加速度计实时数据的采集与处理,并通过对陀螺仪和加速度计的误差产生原理的分析,提出了陀螺仪和加速度计的新型误差补偿模型,并推导了基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法,由此简化了标定过程,得到了标定结果; 实验结果表明了在不提高成本和降低精度的情况下该基于高斯牛顿法的误差补偿与标定方法的有效性。     

基于MTi微惯性航姿系统的卡尔曼滤波器设计

本文介绍了惯性航向姿态系统中两种常用的航向姿态测量方法和MTi的组成,并以MTi微惯性航姿系统（微机械陀螺、做机械加速度计、三轴磁强计）为研究对象,构建航姿系统。给出了基于MTi的航姿系统的四元数卡尔曼滤波算法,并在卡尔曼滤波器中利用加速度计和磁强计计算的姿态角来补偿陀螺的漂移。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于MEMS传感器的数字式航姿系统设计

针对传统的模拟平台式航姿系统的不足,设计并实现了基于微惯性传感器和微磁传感器的数字式捷联惯性航姿系统。结合四元数微分方程,利用一种以加速度计和磁航向为观测量的卡尔曼滤波器进行数据融合,实现了对陀螺漂移的修正。PC104作为导航计算机,安装了微软高性能嵌入式操作系统。实物静态和跟踪实验表明:该航姿系统简单可行,能够很好地满足航姿系统精度要求。     

微型航姿系统抗加速度干扰姿态估计研究

基于加速度计、陀螺仪和磁强计的航姿参考系统(AHRS)可提供航向角、俯仰角和横滚角等信息,但加速度计读数中包含的载体运动加速度会影响AHRS航姿精度.针对常用的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态估计算法,讨论了对运动加速度进行估计和补偿的两种不同方法,即内部估计法和外部估计法.仿真和实验结果表明,加速度外部估计法比内部估计法计算量小且补偿效果好,在动态环境下能获得较高的航姿精度.     

基于卡尔曼滤波器的航姿系统测姿算法研究

航姿系统通常没有载体位置信息和速度信息的解算,且陀螺漂移较大,存在着载体持续机动时姿态精度不高,甚至消失的问题,因此通常的导航算法已不再适用.设计了一种基于卡尔曼滤波技术的姿态算法,用重力加速度在机体系的分量gb和陀螺漂移作为待估计的状态量,进行卡尔曼滤波的时间更新过程,利用加速度计的输出在一定条件下作为观测量,进行卡...     

基于四元数和卡尔曼滤波的两轮车姿态稳定方法

针对自平衡两轮车姿态角的在线估计问题,采用四元数的姿态解算算法,利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法对自平衡两轮车陀螺仪信号拟合,建立了随机漂移误差数学模型,应用卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计输出的信号,补偿了陀螺仪输出角速度的随机漂移误差,得到了自平衡两轮车姿态的最优估计。实验结果表明,这种姿态估计算法是有效的,有利于车体的自平衡控制。     

基于ARM的低成本微型捷联航姿系统设计

采用三轴MEMS加速度计和角速率陀螺以及微型磁通门传感器,以ARM处理器为核心构建微型捷联航姿系统硬件平台,运用捷联惯性导航理论及状态扩增Kalman滤波算法,实现了载体航向、俯仰和倾斜角度的测量和误差控制。在三轴无磁转台进行了航姿角度测试,结果表明,该航姿系统具有较高的角度稳定性和准确度,同时体积小、成本低,具有很好的工程应用前景。     

基于Kalman滤波的车位侧方距离修正方法

通常车位识别技术通过超声波传感器获取侧方障碍物位置信息来判断车位边缘,由于测量时超声波传感器与障碍物形成波束角的跳变,及其本身的固有特性会带来随机噪声,导致不能直接得到状态变量的真实精确值。通过建立合适的距离修正系统状态方程和观测方程,采用Kalman滤波算法,由 k-1 时刻的超声波传感器测量值与随机噪声获得该时刻的协方差,并与测量噪声计算获得 k 时刻的Kalman增益,再结合k 时刻的超声波传感器测量值与观测方程得到k+1时刻的距离修正值。仿真结果表明,经过150次迭代计算后的绝对误差为1.575cm,平均修正时间仅需0.028s。该方法可有效降低了随机噪声干扰,具有良好的准确性和实时性,滤波测量距离修正值更加逼近真实值。     

用四元数状态切换无迹卡尔曼滤波器估计的飞行器姿态

在较大初始姿态误差角下, 针对捷联惯导/CCD星敏感器(strap-intertial navigation system/CCD star sensor, SINS/CCD)姿态估计系统扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法精度下降的问题, 提出了基于四元数的状态切换无迹卡尔曼滤波算法. 通过状态实时切换降低了全维无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)的维数, 减小了计算复杂度, 提高了系统的实时性. 文中采用基于特征向量求解的代价函数法计算四元数均值避免了UKF算法中四元数规范化的限制; 利用乘性误差四元数表示姿态更新点与估计点之间的距离, 解决了四元数协方差阵奇异性问题. 仿真实验结果表明: 与EKF相比, 该算法在精度上有较大提高; 与全维UKF算法和修正罗德里格斯参数UKF算法相比, 该算法精度相当但估计时间均有不同程度的减少.     

基于容积卡尔曼滤波的异类多传感器一致性融合算法

针对单一光频传感器获取目标特征信息存在的不一致性,提出一种基于容积卡尔曼滤波的异类多传感器一致性融合方法。首先,从原理上分析了激光、红外与雷达三类传感器量测信息的特征及其存在的差异,进而在容积卡尔曼滤波框架下,针对雷达、红外和激光探测等组成的典型目标侦测系统,结合一致性融合策略,通过对目标距离和方位信息融合处理改善目标状态估计精度。仿真结果表明：相对于传统的单传感器滤波方法,所提出的融合方法和策略具有较好的滤波性能。     

扩展卡尔曼滤波应用于加速度计特性估计方法研究

加速度计使用时,通常都需要对其标度因素、零偏以及敏感轴进行标定。为了准确标定加速度计的特性参数,提出了5位置连续测量法,建立了相应的测量模型,根据模型的非线性特性,采用了扩展卡尔曼滤波算法对实测数据进行滤波处理,准确了标定出了加速度计的特性参数。     

基于卡尔曼滤波的两轮平衡姿态检测系统设计

针对传统两轮平衡检测系统易受噪声等环境因素影响,导致测量产生误差的现象,提出基于卡尔曼滤波的两轮平衡系统设计。选择SCA610-CA1H1G型号姿态传感器,以MEMS技术为基础设计姿态传感器结构,具备可选择的多种数据输出模式。选取36V电源将3个12V12AH的铅酸电池利用串联在一起,为系统提供充足电源。设计主控芯片Pentium II/III/4系列CPU,将它的状态信息描述和对外输出。设计基于卡尔曼滤波的去噪流程,构建误差修正模型,通过四元数转旋转矩阵转移到当前设备坐标系上处理,由此获取姿态矩阵从本体坐标系旋转到另一个坐标系的过程,对测量数值进行归一化处理,可得到无量纲标量。使用定时采样三阶逼近法,更新四元数,完成姿态检测。由实验结果可知,无论是在0-15dB噪声环境,还是15-30dB噪声环境下,系统监测精准度最高为92%,为汽车、航天领域提供设备支持。