基于改进型卡尔曼滤波的运动载体姿态估计

发布时间：2021-01-31 04:12

　　针对MEMS陀螺零偏导致运动载体姿态精度下降的问题,本文以MEMS惯性测量器件MPU6050为核心,提出了一种基于改进型卡尔曼滤波的姿态估计算法。采用欧拉角作为姿态解算的基础,通过惯性测量单元（IMU）测量运动载体的姿态数据,采用改进型卡尔曼滤波,对陀螺仪和加速度计数据进行融合,并实时估计陀螺零偏。实验结果表明,本文提出的算法能够获得较高精度的姿态信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿态发散,可以准确地表示运动载体在静态和动态情况下的方位。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

真实姿态角与估计姿态角

图1 真实姿态角与估计姿态角图2展示了陀螺零偏随时间变化的过程。从图2可以看到,由于假设估计陀螺仪的初始零偏为0,因此滤波器需要经过6 s左右的时间来估计陀螺仪的恒定偏差,该偏差在陀螺仪的测量模型中设置为0.1 °/s,因此估计误差在前6 s内变化幅度较大。表2分别给出了改进型卡尔曼滤波、四元数卡尔曼滤波和互补滤波算法仿真结果的数值分析,由表可知,互补滤波计算的姿态角误差最大值为5.3°,标准差约为2.9°,四元数卡尔曼滤波计算的姿态角的最大估计误差约3.5°,标准差约1.5°,而改进型卡尔曼滤波计算的姿态角的最大估计误差仅有0.560 9°,标准偏差约为0.4°。由此对比仿真结果表明,本文基于陀螺零偏的卡尔曼滤波算法在模拟仿真传感器数据的姿态估计中具有不错的效果。但是由于模拟摇摆实验均在低频和排除外部干扰的情况下进行,并不能完全说明算法在复杂的实际情况下的可行性。为了证明算法的可行性,还需进行实况下的动态试验。

为了验证算法的正确性与可行性,本文搭建了基于STM32的姿态测量系统,主要由姿态传感器、控制器、电源和上位机等模块组成。其中,三轴陀螺仪和三轴加速度计构成了姿态传感器,选用MPU6050芯片,其性能指标见表2。传感器数据通过I2C总线与控制器连接,经控制器处理后的姿态数据通过串口收发模块传送回上位机,串口波特率为500 kbit/s,最后在MATLAB中对算法进行验证。表3 MPU6050性能指标 陀螺仪/(°/s) 加速度计/gn 量程零偏稳定性 ±250-±2 000±20 ±2～±16±0.05

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于PID改进型互补滤波[J]. 季元扬,陈跃东,陈孟元.  控制工程. 2017(05)
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[8]基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法[J]. 彭孝东,张铁民,李继宇,陈瑜.  自动化学报. 2015(04)
[9]一种电子磁罗盘航向误差的自适应补偿方法[J]. 冯毅博,李希胜,张晓娟.  仪器仪表学报. 2014(11)

硕士论文
[1]基于卡尔曼滤波算法的动态谐波状态估计技术研究[D]. 祝石厚.重庆大学 2008



本文编号：3010186