【摘 要】
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无人机在航姿模式下飞行时，姿态角误差波动较大，根据磁力计、加速度计和陀螺仪的互补性特点，提出一种自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）算法对MEMS传感器数据进行优化求解：以姿态四元数和陀螺漂移为状态量，加速度计和磁力计测量值为观测量，采用梯度下降法优化无迹卡尔曼滤波的关键参数，即过程噪声协方差，以提高四旋翼无人机姿态解算精度。对实际飞行数据的分析表明：分别与常规卡尔曼滤波和传统无迹卡尔曼滤波算法相比，
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无人机在航姿模式下飞行时，姿态角误差波动较大，根据磁力计、加速度计和陀螺仪的互补性特点，提出一种自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）算法对MEMS传感器数据进行优化求解：以姿态四元数和陀螺漂移为状态量，加速度计和磁力计测量值为观测量，采用梯度下降法优化无迹卡尔曼滤波的关键参数，即过程噪声协方差，以提高四旋翼无人机姿态解算精度。对实际飞行数据的分析表明：分别与常规卡尔曼滤波和传统无迹卡尔曼滤波算法相比，该方法精度最高，可确保小型无人机在各种情况下飞行的稳定性。
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