基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

论文摘要

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波（square-root cubature Kalman filter,SCKF）的多传感器数据融合策略。基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波（extend Kalman filter,EKF）精度低以及无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）、容积卡尔曼滤波（cubature Kalman filter,CKF）协方差矩阵正定性丧失的问题。设计了基于pixhawk飞控板的实验方案。通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高。且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势。

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类型: 期刊论文

作者: 张煌军,徐雪松,罗伟,刘瑞

关键词: 姿态解算,容积卡尔曼滤波,无人机,四元数,数据融合

来源: 科学技术与工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,无线电电子学

单位: 华东交通大学电气与自动化工程学院

基金: 国家自然科学基金(61763012)资助

分类号: TN713;V279;V249

页码: 248-253

总页数: 6

文件大小: 330K

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标签：姿态解算论文;  容积卡尔曼滤波论文;  无人机论文;  四元数论文;  数据融合论文;