基于MIMU和磁强计的在线实时定姿方法.pdf

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1、第26卷第4期传感技术学报V01．26No．4CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSApr．20132013年4月On·LineReal-TimeAttitudeDeterminationMethodUsingMIMUandMagnetometerZHUWenjie，WANGGuanglong，GAOFengqi，QIAOZhongtao(LabofNanotechnologyandMicroSystem，CollegeofMechanicalEngineering，Shijiazhuang050003，China

2、)Abstract：Areal—timeattitudedeterminationmethodbasedonMIMUandmagnetometerisproposed，fortherequirementsofminiaturizedandlow-costengineeringimplementationoftheAttitudeandHeadingReferenceSystem(AHRS)，anddetailedalgorithmderivationisintroduced．Quaternionisusedtodescribethesystem，

3、accelerometerandmagnetometerdataaredisposedbyanoptimizedgradientdescentalgorithmandComplementaryFilterisusedtofusetheresultwithgyroscopemeasurementtoimprovetheaccuracy．On—lineexperimentswereconductedtoevaluatetheperformanceofthealgorithm，andit’ScomparedwithKalmanFilter．Theres

4、ultsindicatethatthedesignedmethodhasthecharacteristicsofeasyrealization，convenientparameteradjustment，lowerroroftracking，lowcom—putationalloadandisapttoimplementinembeddedmicroprocessor，SOithasgoodpracticality．Keywords：MIMU；magnetometer；attitudedetermination；gradientdescental

5、gorithm；complementaryfilterEEACC：7320Edoi：10．3969／j．issn．1004—1699．2013．04．019基于MIMU和磁强计的在线实时定姿方法朱文杰，王广龙，高凤岐，乔中涛(军械工程学院纳米技术与微系统实验室，石家庄050003)摘要：针对航姿参考系统(AHRS)小型化、低成本T程实现的需要，基于微惯性测量单元(MIMU)及磁强计，提出了一种在线实时定姿方法，给出了详细的算法推导过程。该方法采用四元数法描述系统模型，采用优化的梯度下降算法对加速度计和磁强计测得的数据进行处理，并通过互补滤波器与陀

6、螺仪测得的结果融合，提高姿态解算精度。通过在线测试对算法的静态及动态性能进行了评估，并与Kalman滤波算法进行了比较。结果表明该方法实现简单、参数调整方便、姿态跟踪误差小、运算量小、便于在嵌入式微处理器中实现在线实时定姿，具有较强的实用性。关键词：微惯性测量单元；磁强计；姿态确定；梯度下降法；互补滤波器中图分类号：U666．12文献标识码：A文章编号：1004—1699(2013)04—0536—05姿态确定在航空航天[1-2]、机器人]、导航]通常需要系统具有较高的采样迭代频率，需要构造多人体运动分析等方面有着广泛的应用。由MEMS维向量构成

7、系统的状态向量和观测向量，且通常需要陀螺、加速度计组成的微惯性测量单元(MIMU)，辅使用扩展Kahnan滤波算法对系统进行离散线性化，并以微磁强计，组成航向姿态参考系统(AHRS)，可实选取和确定较多的参变量及关于系统噪声和测量噪声现载体的全姿态参数测量。与传统的平台式定姿系的先验信息，算法设计复杂，运算量较大。为了降低统及激光陀螺、光纤陀螺等定姿系统相比，MIMU和定姿算法实现的复杂度，减小处理器运算开销，使算法磁强计组成的系统具有体积小、重量轻、功耗低、自能够在微小型系统如微型无人飞行器(UAV)、机器人主性强、系统实现简单、性价比高等优点

8、，在众多领等应用中，使用嵌入式微处理，实现在线实时的姿态更域得到了关注和应用。新，并保证一定的定姿精度，本文提出了一种利用梯度姿态估计常