改进互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对目前大多数消费级六旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中,低成本微机电系统(MEMS)器件易发散而导致的姿态漂移问题,提出了一种基于改进一阶互补滤波的姿态解算算法,利用MEMS传感器中加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差,并针对非匀速运动引起的较大误差引入了比例—积分(PI)控制器,用修正后结果代替互补滤波的加速度计输入,从而提高非匀速运动下姿态解算的精度.基于嵌入式处理器STM32,以MPU6050为姿态测量单元的六旋翼飞行器实验平台实验表明:算法计算量小、估计精度高、实时性好,易于在低成本飞行器控制系统中实现.     

互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统.由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究.结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计.     

基于梯度下降法和自适应参数相结合的姿态解算方法

为了解决四旋翼无人机在姿态解算时的高精度和实时性问题,提出了一种基于参数自适应的梯度下降法和互补滤波相结合的多传感器数据融合算法。该算法采用四元数表示姿态信息,利用梯度下降法对磁力计和加速度计数据进行预处理,并根据陀螺仪输出的角速度和外部加速度大小自适应选择梯度下降参数β,再将其和陀螺数据更新后的四元数进行互补滤波用于补偿陀螺的累积误差,解算出三个姿态角。最后设计仿真与实验分析。实验结果表明,相对于传统的梯度下降法和互补滤波法,该算法姿态估计误差小且具有更好的静态和动态性能。     

基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计

针对四轴飞行器飞行性能不稳定和惯性测量单元（IMU）易受干扰、存在漂移等问题,利用惯性传感器MPU6050采集实时数据,以经典互补滤波为基础,提出一种可以自适应补偿系数的互补滤波算法,该算法在低通滤波环节加入PI控制器,依据陀螺仪测得的角速度实时调节PI控制器补偿系数。飞行器姿态控制系统采用双闭环PID控制方法,姿态解算的欧拉角作为系统外环,陀螺仪角速度作为系统内环。最后,搭建以NI myRIO为核心控制器的四轴飞行器,通过LabVIEW实现算法和仿真,实验结果表明,自适应互补滤波算法可以准确解算姿态信息,双闭环PID控制超调量小、反应灵敏,控制系统基本满足飞行要求。     

基于重力场自适应互补滤波的无人直升机水平姿态估计方法

无人直升机姿态平衡仪能自主识别飞机水平姿态并自动进行姿态增稳,可大大降低无人直升机手动遥控的难度.针对姿态平衡仪的低成本要求和应用环境高机动性特点,提出了一种基于重力场自适应互补滤波的水平姿态估计方法.该方法用陀螺仪和加速度计输出进行互补滤波来估计可解算水平姿态的重力场,并自适应调整滤波器增益以减小运动加速度对重力测量的影响.实验证明,该方法测量精度高,易于单片机实现,可以满足姿态平衡仪的应用要求.     

基于互补滤波算法的移动机器人姿态检测

移动机器人的姿态检测能够反映出机体相对于路面的实时姿态,有利于机器人对行进过程中的当前姿态做出相应的控制.针对移动机器人姿态检测的要求,采用MEMS陀螺仪和加速度计对移动机器人在移动过程中相对于路面的姿态倾角进行测量并通过互补滤波算法对其测量的角度进行解算.互补滤波算法将加速度计静态特性和陀螺仪动态特性有效融合到一起,并对互补滤波算法进行了微分处理,提高了系统的动态特性,计算量小,从而实现对机器人行进过程的路面起伏状况进行实时测量.     

AHRS航姿解算中的两种滤波方法的比较研究

关于飞行姿态角优化问题,由于加速度计的测量值中同时包含了重力加速度和运动加速度信息,并且磁传感器易受铁磁性物质干扰,直接利用加速度计的测量值计算横滚角和俯仰角易产生较大误差,进而在利用磁传感器的测量值计算航向角时也将会引入了误差.为了减小加速度计和磁传感器的姿态解算算法所解算的姿态角误差,提出利用陀螺仪的输出,分别设计了互补滤波器和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)对加速度计和磁传感器的输出进行处理,采用VN-100的微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)的数据进行MATLAB仿真,并对两种滤波器的滤波效果进行了比较.实验结果表明,互补滤波和Kalman滤波均能提高该算法的姿态角精度,并且互补滤波器比Kalman滤波器效率更高,性能更好.     

自适应显式互补滤波在六旋翼飞行器中的应用

针对六旋翼飞行器的惯性传感器在测量过程中存在漂移的问题,提出了基于自适应显式互补滤波的姿态解算算法,并对该算法的原理和稳定性进行分析;搭建了六旋翼飞行器的实验测试装置,并进行机体的动、静态测试实验.在实验中,对自适应显式互补滤波算法、显式互补滤波算法以及陀螺仪传感器测量方法进行比较.实验结果表明:自适应显式互补滤波算法能够实现惯性传感器的解算姿态角误差收敛,且动态误差最小.     

基于混合滤波的四轴飞行器的姿态解算

针对四轴飞行器的姿态解算出现的姿态角数据漂移问题,提出一种基于Mahony滤波和互补滤波相结合的混合滤波算法,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,利用加速度计和磁力计的向量偏差来对姿态解算过程中陀螺仪产生的积分累计误差进行修正.最后,建立姿态解算测试平台对混合滤波算法进行实验验证.实验结果表明,采用混合滤波算法的一次迭代滤波所需的平均用时为3.826 ms,比其他算法的平均用时短,混合滤波能有效地修正陀螺仪的积分累计误差,在降低运算复杂度的同时提高姿态解算的精度.     

基于STM32的四旋翼飞行器的姿态最优估计研究

为了解决传感器自身累计误差和周围环境随机误差对姿态最优估计影响的问题,提出了一种基于STM32的姿态解算系统设计方案。该系统由低成本的航姿参考系统(AHRS)和STM32F405微处理器组成。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,姿态偏差采用双环PI控制器进行修正,并采用互补滤波算法解算出飞行器姿态信息。搭建了四旋翼飞行器半实物仿真平台,模拟飞行器空中悬停时姿态。实验结果表明,该系统较好地解决了噪声干扰与姿态最优估计问题,实现了长时间稳定地输出准确可靠的姿态数据的要求。     

基于加速度分离算法的姿态测量方法研究

针对运动状态下探测器姿态解算精度不高的问题,提出了一种基于加速度分离算法的姿态测量方法。首先,分别利用椭球拟合法和建模法对加速度计、陀螺仪进行误差补偿,保证了MEMS传感器初始测量数据的精度。其次,提出了一种分离运动加速度的方法,以消除运动对加速度计测量数据的影响。最后,结合加速度分离算法实现了基于卡尔曼滤波器的高精度姿态解算。模拟实验结果表明,该姿态测量方法具有较高的精度和抗干扰能力,在变加速运动时姿态误差减小了70%以上,满足了设计的要求。     

小型尾坐式飞行器航姿参考系统

针对小型尾坐式飞行器姿态实时解算问题,研究了低成本的航姿参考系统(AHRS).由于MEMS惯性器件精度较低,设计了混合卡尔曼滤波器,以姿态四元数和陀螺随机漂移为状态变量,抑制了载体长时间飞行时陀螺漂移造成的累积误差.由于加速度计输出值在除重力加速度之外的附加加速度较大时不可信,完善了判断载体运动状态的方法,根据加速度计的实际输出,选择加速度值或者磁场强度作为观测量.实验结果表明,设计的算法在精度和计算效率方面都能满足控制系统的需求,更加适用于对实时性有较高要求的飞行器.     

一种面向机动的低成本姿态测量系统

载体作机动运动时,基于加速度计和磁传感器的姿态测量系统易受载体运动加速度的影响而导致测量精度降低.通过将GPS加速度引入重力观测方程,有效补偿了载体运动加速度造成的姿态测量误差.利用基于重力场和地磁场矢量观测的迭代最小二乘姿态确定算法得到修正罗德里格姿态参数.姿态信息通过互补滤波器与陀螺仪测量值融合以提高动态响应.实验结果表明,该低成本姿态测量系统可明显提高机动环境下的姿态测量精度,姿态角测量误差小于3°.     

基于自适应显式互补滤波的姿态解算方法

显式互补滤波(ECF,explicit complementary filter)原理简单、计算量小,被广泛应用于低成本的姿态检测系统中.针对显式互补滤波中PI参数只能试凑的问题,给出了其PI参数设计规律及其离散化形式,并提出了自适应显式互补滤波(AECF,adaptive explicit complementary filter)算法.该算法根据加速计的输出,判断载体的运动情况,实时调整PI参数,从而提高姿态估计的精度.实验测试表明,自适应显式互补滤波的静态和动态性能均优于固定增益的显式互补滤波.     

基于递推最小二乘与互补滤波的姿态估计

针对基于微机电系统(MEMS)的惯性导航系统中陀螺噪声较大导致姿态漂移的问题,本文基于递推最小二乘(RLS)与互补滤波器提出一种提高姿态估计精度的方法.该方法从陀螺去噪算法和姿态解算原理两个方面提高姿态估计精度:在陀螺去噪方面,为克服传统递推最小二乘的不足,提出一种随机加权的递推最小二乘法,利用随机加权实现对偏差的估计;在姿态解算方面,在传统互补滤波器的基础上通过自适应调整比例-积分(PI)参数来调整滤波器的交接频率,最终得到陀螺积分值的高通滤波和加速度计的低通滤波的叠加.转台静态和动态实验结果表明,使用本文所提方法后,有效降低了陀螺噪声,姿态估计精度明显提升.     

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

在四旋翼无人机中,姿态传感器采用捷联式惯导惯性检测单元(IMU),其中包括加速度计、陀螺仪、电子罗盘和空气压力高度计.这些传感器在工作过程中存在温度漂移以及噪声干扰,为了得到准确的姿态数据,首先建立了传感器四元数模型,在频域中设计互补滤波器,并设计了PI自适应补偿系数,对传感器数据进行融合、补偿和修正,有效地避免了系统模型误差对姿态估计的影响.修正后的角速度通过一阶龙格-库塔法、四元数算法完成飞行器的姿态解算.传统互补滤波器在噪声大时滤波效果不理想,故加入PI控制,形成一种效果更好的自适应滤波算法,根据仿真结果,该算法滤波后的信号比传统互补滤波的结果更加平滑,更接近理想波形.     

自适应混合滤波算法在微型飞行器姿态估计中的应用

针对低成本惯性测量单元(IMU)存在漂移和噪声干扰等问题,提出了一种具有自适应参数调节的混合滤波算法。采用四元数法进行系统模型的描述,用梯度下降法对加速度计测得的数据进行处理,再通过互补滤波器将其与陀螺仪测量值进行融合,形成混合滤波算法。同时,考虑到飞行姿态的复杂性,进行参数λ的自适应调节,因而改进后的混合滤波算法,能保证各种飞行姿态变化情况下实时姿态的最优估算。实际系统在线实时性能测试表明,提出的算法简单,估计精度高,易于在嵌入式系统中实现,具有较高推广应用价值。     

小型尾坐式飞行器自适应SRUKF姿态算法

针对小型尾坐式飞行器姿态估计问题,设计了由陀螺、加速度计、磁强计组成的姿态测量系统。为了抑制MEMS陀螺漂移导致的姿态误差,以四元数为状态变量,以加速度计和磁强计的输出作为观测变量,建立了滤波模型。采用平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)对传感器信息进行融合,保证了滤波算法的数值稳定性。由于小型尾坐式飞行器抗干扰能力弱,引入自适应算法,解决了量测信息受到干扰时滤波精度下降的问题,提高了系统的鲁棒性和可靠性。仿真结果表明,存在外界磁场干扰时,姿态误差小于1°。通过实际飞行实验,验证了算法的可行性。