【摘 要】
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针对微惯性测量单元精度低和传统姿态解算方法误差较大,提出一种Mahony和扩展卡尔曼滤波(EKF)融合的姿态解算算法.首先通过Mahony滤波器融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据,解
【机 构】
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常州大学 微电子与控制工程学院 常州 213164
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针对微惯性测量单元精度低和传统姿态解算方法误差较大,提出一种Mahony和扩展卡尔曼滤波(EKF)融合的姿态解算算法.首先通过Mahony滤波器融合陀螺仪、加速度计和磁力计数据,解算得到初步姿态四元数.再以Mahony滤波器的姿态四元数作为EKF的量测值,根据非重力加速度的大小,自适应正相关调节量测噪声协方差矩阵;根据陀螺仪测量的角速度信息建立EKF状态方程.最终经过EKF滤波后,获取无人机姿态的估计.经过仿真实验验证,融合算法解算静态姿态角误差小于0.1°,解算动态姿态角误差小于1°,均优于互补滤波算法和改进EKF算法.融合算法能有效抑制陀螺仪漂移误差,滤除加速度计测量值混有的高频噪声和抑制非重力加速度的干扰,提高姿态解算精度.
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