多传感器数据融合技术在某新型无人旋翼机中的应用
发布时间：2020-12-14 08:07
本文针对一种新型无人旋翼机的应用需求,对多传感器数据融合技术进行研究,重点设计了姿态滤波器和组合导航系统。本文首先对课题中使用到的传感器的输出模型进行研究,并设计了在线标定软件,减小了传感器的零偏误差和线性误差对传感器精度的影响。针对实际工程对实时性要求高的特点,本文采用姿态四元数法建立了扩展卡尔曼滤波器(EKF)的状态方程和观测方程,以角速率陀螺参与时间更新,加速度计和磁航向计参与量测更新的方式完成姿态滤波。本文基于反馈校正法的原理选取了组合导航系统的状态变量,删减了传统组合导航系统中对姿态误差角的估计,简化了组合导航系统的状态方程,减轻了导航计算机的负担。本文对卡尔曼滤波器的结构进行改进,并应用于姿态滤波和组合导航。改进的卡尔曼滤波器将对系统的量测传感器进行检查,并针对不同程度的干扰对卡尔曼滤波器的结构做出不同程度的调整。由于长时间的大扰动将迫使系统只进行时间更新,会带来较大的积分误差,因此扰动消失后,改进结构的卡尔曼滤波器将使用强跟踪卡尔曼滤波器对系统进行快速恢复。另外,改进结构的卡尔曼滤波器将采用滤波发散判据对滤波系统进行健康检查,在必要时使用强跟踪滤波器进行发散抑制,弥补扩展...
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
缩略词
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 无人旋翼机发展现状
1.2.2 无人旋翼机导航系统的研究现状
1.2.3 多传感器数据融合的研究现状
1.3 论文内容安排
1.4 本章小结
第二章 无人旋翼机传感器系统的搭建及标定
2.1 无人旋翼机的传感器系统设计
2.2 加速度计的输出模型建立及标定
2.2.1 加速度计的输出模型
2.2.2 加速度计的标定原理及在线标定软件设计
2.3 角速率陀螺的输出模型建立及标定
2.3.1 角速率陀螺的输出模型
2.3.2 角速率陀螺的标定原理及在线标定软件设计
2.4 磁航向计的输出模型建立及标定
2.4.1 磁航向计的输出模型
2.4.2 磁航向计的标定原理及在线标定软件设计
2.5 差分GPS输出模型的建立
2.6 无线电高度表的输出模型
2.6.1 无线电高度表的输出模型及选型
2.6.2 几种常用高度的概念及其转换
2.7 本章小结
第三章 多传感器融合技术在无人机姿态滤波中的应用
3.1 加速度计-磁航向计测姿原理
3.1.1 加速度计测姿原理
3.1.2 磁航向计计测姿原理
3.2 基于角速率陀螺仪和四元数法的姿态解算原理
3.2.1 四元数姿态解算原理
3.2.2 动态情况下纯陀螺仪解算结果分析
3.3 卡尔曼滤波
3.3.1 最优估计卡尔曼滤波
3.3.2 扩展卡尔曼线性滤波
3.3.3 强跟踪卡尔曼滤波器
3.4 多传感器姿态融合系统设计
3.4.1 多传感器姿态融合系统设计
3.4.2 系统状态方程的建立
3.4.3 系统观测方程的建立
3.5 改进结构的EKF算法在姿态滤波中的应用
3.5.1 姿态滤波中改进的EKF算法设计
3.5.2 微干扰下的观测协方差校正
3.5.3 强震动或大机动下加速度计观测的切除
3.5.4 强磁场干扰下磁航向计观测的切除
3.5.5 强跟踪滤波对故障消失后的快速性校正及发散抑制
3.6 本章小结
第四章 无人旋翼机的多传感器组合导航系统设计
4.1 捷联式惯性导航的速度和位置更新
4.1.1 捷联式惯性导航的速度更新
4.1.2 捷联式惯性导航的位置更新
4.2 多传感器组合导航系统模型建立
4.2.1 组合导航系统状态变量选取
4.2.2 组合导航系统状态方程的建立
4.2.3 组合导航系统量测方程的建立
4.2.4 组合导航系统参数校正
4.3 改进结构的卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用
4.3.1 组合导航中改进的EKF算法设计
4.3.2 GPS无法定位且高度低于300 米时的量测裁剪
4.3.3 GPS无法定位且高度大于300 米时的量测切除
4.3.4 强跟踪滤波对故障消失后的快速校正及发散抑制
4.4 本章小结
第五章 实验平台搭建及实验结果分析
5.1 组合导航系统半物理仿真平台设计
5.2 惯导/组合导航计算机系统设计
5.3 实验及仿真结果分析
5.3.1 惯导/组合导航系统半物理仿真结果及性能分析
5.3.2 改进结构的卡尔曼滤波算法实验结果及性能分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 后续工作及展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]牛顿力学在惯性导航系统中的应用研究[J]. 莫朝什. 民营科技. 2018(12)
[2]黑龙江省植保无人机分析[J]. 郑国,权明顺,林正平. 中国科技信息. 2018(22)
[3]航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法[J]. 杨波,单斌,王跃钢,张复建,薛亮. 中国惯性技术学报. 2018(05)
[4]多传感器信息融合技术综述[J]. 崔硕,姜洪亮,戎辉,王文扬. 汽车电器. 2018(09)
[5]基于强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航[J]. 陈雨,王健博,张凌东,曹全,陈世业,刘宇航. 现代防御技术. 2018(04)
[6]采用四元数无迹卡尔曼滤波的低成本车载姿态航向系统[J]. 刘畅,丛丽,秦红磊. 电子测量技术. 2018(11)
[7]应用MEMS陀螺仪和加速度计的汽车运动姿态测量[J]. 曹景伟,朱宝全. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(04)
[8]基于单片机和ADXL345的数据采集与软件实现[J]. 张锦博,张不已. 中国高新区. 2017(16)
[9]一种无人机组合高度设计方法[J]. 胡牡丹,唐小平,李智军,李维,李皊. 教练机. 2017(02)
[10]航姿参考系统中磁航向传感器误差标定与补偿[J]. 毛瑞燕,高国伟,徐万芝. 传感器世界. 2017(05)
博士论文
[1]旋翼/涵道风扇式无人直升机飞行控制若干问题研究[D]. 王宏强.南京航空航天大学 2009
[2]基于H_∞回路成形的无人直升机非脆弱鲁棒飞行控制研究[D]. 曾丽兰.南京航空航天大学 2006
硕士论文
[1]基于CKF的北斗/SINS紧组合导航算法研究[D]. 高健.内蒙古工业大学 2018
[2]基于GPS伪卫星的室内定位算法研究[D]. 吕飞仁.电子科技大学 2018
[3]超长航时无人机持久组合导航系统设计[D]. 姜兰.南京理工大学 2014
[4]基于无线传输的轨迹球研究[D]. 徐乐俊.浙江工业大学 2011
[5]新型无人直升机全向导航控制技术研究[D]. 张元.南京航空航天大学 2011
[6]无人直升机飞行传感器仿真及其故障诊断与容错技术研究[D]. 谢勇.南京航空航天大学 2010
[7]电压空间矢量脉宽调制技术的研究及其实现[D]. 肖春燕.南昌大学 2005
本文编号：2916116
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
缩略词
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 无人旋翼机发展现状
1.2.2 无人旋翼机导航系统的研究现状
1.2.3 多传感器数据融合的研究现状
1.3 论文内容安排
1.4 本章小结
第二章 无人旋翼机传感器系统的搭建及标定
2.1 无人旋翼机的传感器系统设计
2.2 加速度计的输出模型建立及标定
2.2.1 加速度计的输出模型
2.2.2 加速度计的标定原理及在线标定软件设计
2.3 角速率陀螺的输出模型建立及标定
2.3.1 角速率陀螺的输出模型
2.3.2 角速率陀螺的标定原理及在线标定软件设计
2.4 磁航向计的输出模型建立及标定
2.4.1 磁航向计的输出模型
2.4.2 磁航向计的标定原理及在线标定软件设计
2.5 差分GPS输出模型的建立
2.6 无线电高度表的输出模型
2.6.1 无线电高度表的输出模型及选型
2.6.2 几种常用高度的概念及其转换
2.7 本章小结
第三章 多传感器融合技术在无人机姿态滤波中的应用
3.1 加速度计-磁航向计测姿原理
3.1.1 加速度计测姿原理
3.1.2 磁航向计计测姿原理
3.2 基于角速率陀螺仪和四元数法的姿态解算原理
3.2.1 四元数姿态解算原理
3.2.2 动态情况下纯陀螺仪解算结果分析
3.3 卡尔曼滤波
3.3.1 最优估计卡尔曼滤波
3.3.2 扩展卡尔曼线性滤波
3.3.3 强跟踪卡尔曼滤波器
3.4 多传感器姿态融合系统设计
3.4.1 多传感器姿态融合系统设计
3.4.2 系统状态方程的建立
3.4.3 系统观测方程的建立
3.5 改进结构的EKF算法在姿态滤波中的应用
3.5.1 姿态滤波中改进的EKF算法设计
3.5.2 微干扰下的观测协方差校正
3.5.3 强震动或大机动下加速度计观测的切除
3.5.4 强磁场干扰下磁航向计观测的切除
3.5.5 强跟踪滤波对故障消失后的快速性校正及发散抑制
3.6 本章小结
第四章 无人旋翼机的多传感器组合导航系统设计
4.1 捷联式惯性导航的速度和位置更新
4.1.1 捷联式惯性导航的速度更新
4.1.2 捷联式惯性导航的位置更新
4.2 多传感器组合导航系统模型建立
4.2.1 组合导航系统状态变量选取
4.2.2 组合导航系统状态方程的建立
4.2.3 组合导航系统量测方程的建立
4.2.4 组合导航系统参数校正
4.3 改进结构的卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用
4.3.1 组合导航中改进的EKF算法设计
4.3.2 GPS无法定位且高度低于300 米时的量测裁剪
4.3.3 GPS无法定位且高度大于300 米时的量测切除
4.3.4 强跟踪滤波对故障消失后的快速校正及发散抑制
4.4 本章小结
第五章 实验平台搭建及实验结果分析
5.1 组合导航系统半物理仿真平台设计
5.2 惯导/组合导航计算机系统设计
5.3 实验及仿真结果分析
5.3.1 惯导/组合导航系统半物理仿真结果及性能分析
5.3.2 改进结构的卡尔曼滤波算法实验结果及性能分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 后续工作及展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]牛顿力学在惯性导航系统中的应用研究[J]. 莫朝什. 民营科技. 2018(12)
[2]黑龙江省植保无人机分析[J]. 郑国,权明顺,林正平. 中国科技信息. 2018(22)
[3]航向信息辅助的MIMU/GPS高精度组合导航方法[J]. 杨波,单斌,王跃钢,张复建,薛亮. 中国惯性技术学报. 2018(05)
[4]多传感器信息融合技术综述[J]. 崔硕,姜洪亮,戎辉,王文扬. 汽车电器. 2018(09)
[5]基于强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航[J]. 陈雨,王健博,张凌东,曹全,陈世业,刘宇航. 现代防御技术. 2018(04)
[6]采用四元数无迹卡尔曼滤波的低成本车载姿态航向系统[J]. 刘畅,丛丽,秦红磊. 电子测量技术. 2018(11)
[7]应用MEMS陀螺仪和加速度计的汽车运动姿态测量[J]. 曹景伟,朱宝全. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(04)
[8]基于单片机和ADXL345的数据采集与软件实现[J]. 张锦博,张不已. 中国高新区. 2017(16)
[9]一种无人机组合高度设计方法[J]. 胡牡丹,唐小平,李智军,李维,李皊. 教练机. 2017(02)
[10]航姿参考系统中磁航向传感器误差标定与补偿[J]. 毛瑞燕,高国伟,徐万芝. 传感器世界. 2017(05)
博士论文
[1]旋翼/涵道风扇式无人直升机飞行控制若干问题研究[D]. 王宏强.南京航空航天大学 2009
[2]基于H_∞回路成形的无人直升机非脆弱鲁棒飞行控制研究[D]. 曾丽兰.南京航空航天大学 2006
硕士论文
[1]基于CKF的北斗/SINS紧组合导航算法研究[D]. 高健.内蒙古工业大学 2018
[2]基于GPS伪卫星的室内定位算法研究[D]. 吕飞仁.电子科技大学 2018
[3]超长航时无人机持久组合导航系统设计[D]. 姜兰.南京理工大学 2014
[4]基于无线传输的轨迹球研究[D]. 徐乐俊.浙江工业大学 2011
[5]新型无人直升机全向导航控制技术研究[D]. 张元.南京航空航天大学 2011
[6]无人直升机飞行传感器仿真及其故障诊断与容错技术研究[D]. 谢勇.南京航空航天大学 2010
[7]电压空间矢量脉宽调制技术的研究及其实现[D]. 肖春燕.南昌大学 2005
本文编号：2916116
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