【摘 要】
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针对MEMS惯性传感器噪声大、易漂移和常规姿态估计算法精度不高等问题,本着可靠和准确的原则,采用双级卡尔曼滤波DSKF(Double-StateKalmanFilter)算法融合MEMS传感器数据估计
【基金项目】
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湖南省教育厅重点项目(17A182)
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针对MEMS惯性传感器噪声大、易漂移和常规姿态估计算法精度不高等问题,本着可靠和准确的原则,采用双级卡尔曼滤波DSKF(Double-StateKalmanFilter)算法融合MEMS传感器数据估计姿态最优值。该算法选择四元素法表示姿态,先通过陀螺仪输出角速度估计姿态方向,然后两级阶段分别选择重力矢量和地磁矢量作为参考,利用加速度计和磁强计测量数据进行估计方向的修正。为了验证该算法准确性和实时性,将该算法与传统的卡尔曼滤波及Mahony算法进行仿真和实时估计实验比较。实验结果表明姿态估计中采用双级卡尔曼
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