开题报告-姿态测量系统设计

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1、设计(论文)题目：姿态测量系统设计毕业设计（论文）开题报告1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述，应附有参考文献，且被引用。文献综述姿态测量在各个领域都应用广泛，无论是定位、定向、测姿和导航上，其精度直接影响到最终的系统性能。尤其是空中的姿态测量问题，情况更加复杂和多样。空中飞行器，简称无人机，是一个复杂的非线性系统，目前各国都对这个前沿技术进行着各种各样的研究。因为无人机无与伦比的优点，包括空中悬停、机动性强、起落受限制少等，已广泛应用军事、民用以及科学研究上，例如低

2、空侦察、电子干扰、通信中继、环境研究、航空拍摄以及地形勘探等等。无人机的应用场合很大程度上取决于其控制性能，而直接影响控制性能的就是无人机的姿态测量精度。姿态测量系统是无人机实现姿态控制的前提，它不仅为无人机飞控系统提供三维姿态信息，也为摄像机等机载设备提供三维姿态基准。因此，如何为无人机设计一套高性能、小型化、低功耗、低成本的姿态测量系统也是无人机研究的一个热点问题。姿态测量系统的设计中，主要研究如下几个问题：一、测量系统的选择根据构建导航坐标系方法的不同可将惯性导航系统分为两大类：采用物理平台模拟导航坐标系的系统称

3、为平台式惯性导航系统；采用数学算法确定导航坐标系的系统称为捷联式导航系统[1]。目前主流的用于姿态侧量的是捷联惯性导航系统，纯惯性导航系统是较早应用于空中机器人导航的导航系统，该系统的优点主要是可以借助自身携带的惯性导航元件测量惯性量，通过各种信息融合算法能够得到较为准确的惯性导航数据。但是，使用惯性导航系统想得到更为准确的导航数据就需要借助价格高昂、精度很高的惯性导航器件才能得到，还有器件的安装以及对准也是一大难题，这对于实现空中机器人的成本降低和普及是一个较大的阻碍。如果使用价格低廉、精度较低的惯性导航器件，就会导

4、致惯性导航系统得到的导航数据精度降低，出现漂移等现象。而最近兴起的基于微机电系统（MEMS,Micro-Electro-MechanicalSystem）器件的惯性传感器，无论是体积功耗，性能价格比上都十分适用于无人机的姿态测量以及导航系统，这也导致了无人机的姿态测量以及导航系统得到了很大的发展，进入门槛降低，涌现出一大批成熟，高性能的设计[2]。二、姿态的表示姿态表达了机体坐标系与地面坐标系的关系，反应了载体相对地面的姿态。姿态的表示主要使用的有：欧拉角法和四元数法。第一种也是最普遍的表示机体姿态的方法就是欧拉角的表

5、示方法。即通过三个角度来表示机体的三个姿态。就是用来表示这三个角度的变量。在导航坐标系上这三个角度直接描述了飞行器的姿态。其中表示横滚角,即Roll；表示俯仰角,即Pitch；表示偏航角,即Yaw。称为欧拉转动角。必须指出的是，当绕不同的轴系作一系列转动时，载体姿态的变化不仅是绕每根轴转动角度的函数，而且还是转动顺序的函数。各个轴的转动顺序是不可交换的。另外一种表示方法是四元数法，它是一个向量维数为四的向量。四个参数中三个定义了空间中的一个转动轴，第四个参数表示绕该转动轴的角度。通常，四元数表示为：与传统的欧拉角相比,

6、四元数对姿态转动的描述更简洁,并且四元数方程是线性微分方程，具有速度快、精度高及不会出现奇异的优点[3]。三、姿态估计的方法姿态估计是为了弥补单一传感的不足，而用来融合多种传感器数据的。姿态估计的方法主要是采用卡尔曼滤波，卡尔曼滤波器实质上是一套由数字计算机实现的递推算法，每个递推周期中包含对被估计量的时间更新和测量更新两个过程[4]。但是卡尔曼滤波器只是针对线性模型比较准确［5-6］。对于非线性的模型，采用扩展卡尔曼滤波较多，这种方法是将非线性函数利用泰勒展开式，并保留一阶项，从而实现非线性函数的线性化并保留一阶精度

7、［7］。Juiler等人提出了无先导卡尔曼滤波器，根据非线性函数的均值和方差对非线性函数的分布进行估计，从而在执行滤波时可以有二阶以上的精度［8］。文献采用卡尔曼滤波方法，实现对系统的姿态修正，通过卡尔曼滤波方法去估计系统的误差，进而去校正系统的实时姿态[9-10]。文献[11]运用扩展卡尔曼滤波设计解决MEMS传感器精度低漂移大的缺点。针对低成本惯性传感器的误差特性，建立误差模型，提出抑制噪声干扰、融合加速度计和陀螺仪数据的扩展卡尔曼滤波算法，解决随机漂移误差补偿与姿态最优估计问题。四、姿态矩阵的更新算法姿态更新是通

8、过角速度来更新姿态矩阵，从而获得新的姿态信息。在更新姿态时，需要求解姿态矩阵的微分方程，而姿态矩阵的微分方程往往不能用解析法求解，需要用给定初始条件下的数值计算方法求出近似解。因此姿态矩阵更新算法的重点就是找到一种合适的数值计算方法[12]。一般常用的算法有：欧拉法、方向余弦法、毕卡逼近法、四阶龙哥-库塔法、等效旋转矢量法。欧拉角