【摘 要】
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包含加速度计、陀螺仪和磁力计的微机电系统（Microelectronic Mechanical System,MEMS）MARG（magnetic,angular rate and gravity,MARG）传感器阵列被广泛应用于多运动载体姿态测量。目前,多传感器数据融合理论发展迅猛,众多MARG数据融合方法被提出以估计载体的位置、速度和姿态。然而对于多载体协同MARG姿态估计,依然面临运动加速度
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包含加速度计、陀螺仪和磁力计的微机电系统（Microelectronic Mechanical System,MEMS）MARG（magnetic,angular rate and gravity,MARG）传感器阵列被广泛应用于多运动载体姿态测量。目前,多传感器数据融合理论发展迅猛,众多MARG数据融合方法被提出以估计载体的位置、速度和姿态。然而对于多载体协同MARG姿态估计,依然面临运动加速度干扰、磁场畸变和传感器故障等问题。基于此,本文以多运动载体为研究对象,解决多载体协同MARG姿态估计过程中的相关问题,论文的主要研究内容包含如下三个方面:（1）针对MARG传感器姿态估计过程中可能存在的环境干扰及传感器失效情况,提出运动加速度存在及磁场干扰情况下的姿态估计策略,实现鲁棒性的MARG传感器数据融合。在进行MARG传感器数据融合前,首先进行传感器异常检测,借助陀螺实现运动加速度与磁场干扰检测。针对加速度计输出中包含的载体运动加速度,通过滑窗进行运动加速度估计与补偿。根据检测结果建立相应的滤波量测方程,结合利用角速率信息建立的滤波状态方程,实现载体姿态估计。（2）针对多载体协同场景下的环境磁场干扰,提出多运动载体协同磁场干扰估计方法。对基于观测和引入状态模型两类求解方法进行讨论:对于基于观测的干扰估计,对单载体、多载体基于磁力计观测及多载体基于相互测量的姿态与磁干扰估计三类情况进行讨论,分析传感器噪声、载体姿态及姿态扰动对磁干扰估计的影响;对于引入状态模型的干扰估计,建立磁干扰变化模型,借助多运动载体间相互观测信息,在协同姿态估计过程中实现对环境磁场干扰矢量的估计。（3）针对多载体协同场景下的传感器故障情况,提出多运动载体协同传感器信息恢复方法。针对加速度计、陀螺与磁力计各自失效情况,分别建立相应条件下的动力学模型,基于载体间相互测量信息,对传感器非正常工作情况下的各种情况进行讨论,并分析传感器噪声、载体姿态及姿态扰动对信息恢复的影响。
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