基于卡尔曼滤波的小型无人机姿态估计算法研究

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1、第30卷第6期2013年12月沈阳航空航天大学学报JournalofShenyangAerospaceUniversityV01．30No．6Dec．2013文章编号：2095—1248(2013)06—0053—05基于卡尔曼滤波的小型无人机姿态估计算法研究聂鹏，李佩华，李正强，郑旺，宋平(沈阳航空航天大学机电工程学院，沈阳110136)摘要：构建了基于MEMS陀螺仪、加速度计及磁强计的姿态测量系统。研究了基于四元数的扩展卡尔曼滤波算法。通过四元数微分方程和陀螺噪声误差建立了卡尔曼状态方程，利用加速度计和磁强计的输出数据，采用梯度下降法计算出测量四元

2、数。用从实际的惯性测量单元采集的数据对滤波器进行测试，结果证明航向角在通过卡尔曼滤波器后，有效的抑制了姿态角的发散，使得航向角姿态角误差小于3。，该算法能够实现小型无人机的高精度姿态解算。关键词：扩展卡尔曼滤波；姿态解算；梯度下降法中图分类号：V243．5文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2013．06．012ResearchonattitudemeasurementsystemofsmalldronebasedonkalmanfilterNIEPeng，LIPei—hua，LIZheng—qiang，ZHENGW

3、ang，SONGPing(SchoolofMechanicalandElectronicEngineering，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang110136)Abstract：AttitudemeasurementsystemisconstructedbasedonMEMSgyroscope，accelerometerandmag—netometer，andtheextendedKalmanfilteringalgorithmisstudiedbasedonquaternion．Kalmanstateequati

4、onisestablishedthroughthequatemiondifferentialequationandthegyronoiseerror．Usingtheoutputdataofaccelerometerandmagnetometer，measurementquaternionisworkedoutwiththegradientdescentmethod．Thefilteristestedwithdatacollectedfromactualinertialmeasurementunit，andtheresultsprovethathead

5、—inganglethroughKalmanfiltercaneffectivelyinhibitthedivergenceofattitudeangle，withtheheadingan-gleerrorlessthan3。．Thealgorithmcanachievehighprecisionattitudealgorithmofsmalldrone．Keywords：extendedkalmanfilter；attitudealgorithm；gradientdescentmethod姿态测量系统是无人机导航及姿态控制系统的重要组成部分，其精度直

6、接影响到无人机各控制系统的精度。由于小型无人机带负载的能力有限，要求姿态测量系统的体积质量小、功耗低。随着MEMS(Micro—Electro—MechanicalSystems)技术和计算机技术的发展，小型无人机姿态的测量普遍采用捷联惯性测量单元(InertialMeasure—mentUnit，IMU)，其主要由低成本MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计组成、1～。。由于陀螺仪存在漂移，在姿态估计过程中存在累计误差，加速度计会受到无人机飞行过程中机体振动的影响，同时磁强计是一种磁阻传感器，容易受到外部磁场的干扰。单独使用无法满足控制系统的精度要求。本文

7、采用加速度计及磁强计输出作为观测量，修正陀螺姿态解算的误差，利用扩展卡尔曼滤波器，对不同类型传感器的数据进行数据融合，得到较高精度的姿态信息。1坐标系定义及姿态矩阵为了描述飞行器的俯仰、偏航、横滚的姿态信息，需要建立相应的坐标系，用空间矢量变换方法收稿日期：2013—09—16基金项目：辽宁省晕点实验事项日资助(项目编号：LS2010117)作者简介：聂鹏(1972一)，男，占林占林人，教授，主要研究方向：机电一体化技术，测控技术，E．mail：niehit@163．com。54沈阳航空航天大学学报第30卷加以描述。在这里定义2个不同的三维坐标系，分别

8、为导航坐标系n、载体坐标系b。姿态解算算法在导航坐标系b中完成，首先要将固定在飞行器上的传感器