【摘 要】
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针对三轴手持稳定器中陀螺仪随机漂移误差逐渐积累的问题,首先对陀螺仪误差分析进行误差建模,并使稳定器3个轴的角速度作为RBF神经网络算法的输入神经元值,通过神经网络算法
【机 构】
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桂林理工大学信息科学与工程学院,桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
【基金项目】
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广西重点研发计划项目(桂科AB17195042),广西创新驱动发展专项资金项目(桂科AA18118009),广西中青年教师基础能力提升项目(2017JT0256,2018KY0248,2019KY0285)
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针对三轴手持稳定器中陀螺仪随机漂移误差逐渐积累的问题,首先对陀螺仪误差分析进行误差建模,并使稳定器3个轴的角速度作为RBF神经网络算法的输入神经元值,通过神经网络算法自适应地调整3个轴的输出,之后再将输出值进行卡尔曼滤波降噪,最终解决三轴手持相机稳定器中微机械陀螺仪的随机误差漂移问题。仿真实验证明,此种方式可以达到三轴手持相机稳定器系统在锁定状态下的最大漂移角速度为0.1°/s,锁定模式下的航向漂移角度在±5°之间的目标精度,将神经网络方法与卡尔曼滤波结合来抑制陀螺仪的随机漂
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