【摘 要】
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针对缆控水下机器人（ROV）运行时姿态估计的精准性和实时性问题，设计了一种基于乘性扩展卡尔曼滤波（MEKF）的姿态估计算法。该算法通过线性化姿态运动学方程，分别建立标称状态方程和误差状态方程，在扩展卡尔曼滤波框架下融合微机电系统（MEMS）传感器数据，实时估计姿态和偏差。为验证该算法可行性，采集水下动态实验数据进行融合，与参考值相比较，并在仿真环境下与姿态估计算法中广泛使用的显性互补滤波（ECF）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51864015）；
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针对缆控水下机器人（ROV）运行时姿态估计的精准性和实时性问题，设计了一种基于乘性扩展卡尔曼滤波（MEKF）的姿态估计算法。该算法通过线性化姿态运动学方程，分别建立标称状态方程和误差状态方程，在扩展卡尔曼滤波框架下融合微机电系统（MEMS）传感器数据，实时估计姿态和偏差。为验证该算法可行性，采集水下动态实验数据进行融合，与参考值相比较，并在仿真环境下与姿态估计算法中广泛使用的显性互补滤波（ECF）以及梯度下降（GD）法分析对比。结果表明：算法能实时稳定输出ROV的姿态信息，并且在动态性、收敛性和准确性等方面均优于其他两种算法。基本满足ROV姿态估计收敛性好、精度高等要求。
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