互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统。由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角。为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究。结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计。

基于互补滤波算法的移动机器人姿态检测

移动机器人的姿态检测能够反映出机体相对于路面的实时姿态,有利于机器人对行进过程中的当前姿态做出相应的控制。针对移动机器人姿态检测的要求,采用MEMS陀螺仪和加速度计对移动机器人在移动过程中相对于路面的姿态倾角进行测量并通过互补滤波算法对其测量的角度进行解算。互补滤波算法将加速度计静态特性和陀螺仪动态特性有效融合到一起,并对互补滤波算法进行了微分处理,提高了系统的动态特性,计算量小,从而实现对机器人行进过程的路面起伏状况进行实时测量。

基于决策树的自适应互补滤波姿态解算

为解决惯性传感器在磁场干扰和大加速度干扰坏境下姿态解算精度下降的问题,提出一种基于决策树自适应的互补滤波姿态解算方法。针对陀螺仪特性,对其进行零偏补偿处理。将处理后的角速度数据与加速度数据构成静态检测单元,实现了静态情况和动态情况的准确分类。在动态情况下,由加速度数据和磁场数据组成的决策树通过分析外界干扰程度来自主调节系统误差增益,进而达到抗干扰目的,有效提高姿态解算精度。实验结果表明:静态情况下姿态解算不受磁场干扰,动态情况下能够有效避免磁场和大加速度干扰。

MIMU/偏振光互补滤波组合导航算法研究

针对偏振光导航中存在的输出角度模糊性和三维状态下航向角计算问题,提出利用互补滤波对MEMS惯性测量单元(MIMU)和偏振光传感器进行信息融合的姿态更新算法。该算法利用偏振光传感器测量模型构造太阳位置的估计矢量和实测矢量,通过PI(proportional-integral)补偿策略实现3轴陀螺仪偏差的最优估计和补偿。通过对比纯惯导系统INS、单偏振光导航系统、MIMU/地磁和MIMU/偏振光4种导航系统的输出姿态角,表明该算法能够有效滤除惯导系统的低频噪声和偏振光传感器测量值中的高频噪声,并且能够获取无人机360°范围内的航向角估计量,为偏振光组合导航提供了一种行之有效的解决方法。

基于增强型显式互补滤波的无人机姿态算法

针对中小型飞行器使用微机电系统(MEMS)器件无初始对准过程导致姿态估计精度低的问题,提出一种基于增强型显式互补滤波的无人机姿态算法。利用加速度计算出俯仰角与横滚角,通过磁强计算出航向角,并使用陀螺仪进行信息融合,算出导航前一时刻的姿态角及四元数。在显式互补滤波基础上,构造了利用地磁场强度信息及比例积分误差控制来修正航向角的增强型显式互补滤波(EECF)算法。仿真结果表明,采用EECF算法可有效解算航向角,并且加入初始对准提高了飞行器姿态解算的精度。算法使用由STM32主控、GY-86传感器模块及其他器件组成的无人机进行了实际飞行验证。

基于手机传感器和互补滤波的行人航向解算

目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题,本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值,实时调节PI调节器的误差补偿系数,对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿,并与陀螺仪数据互补滤波融合,得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机,分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据,对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明,在室内磁干扰较强的环境下,本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%,平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°,验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能,提高了行人航向角解算的可靠性。

四旋翼飞行器姿态解算算法试验研究

四旋翼飞行器姿态信息的准确性直接影响飞行器的飞行控制效果。介绍了四旋翼飞行器姿态解算常用的梯度下降与互补滤波融合算法和自适应互补滤波算法的原理,并基于自主研发的IMU系统对两种算法的静态与动态解算效果进行了实际测量和对比分析。实验结果表明,自适应互补滤波算法在两种情况下的滤波效果均优于梯度下降与互补滤波融合算法。

基于直接转矩控制的两轮自平衡车系统设计

两轮载人自平衡车控制系统是一种典型的类倒立摆动态平衡控制系统,为降低成本,提高系统操控性能,该文利用新型ARM微处理器STM32F373为控制核心,结合惯性传感器MPU6050,进行了平衡车控制方案设计。该文提出了电机的直接转矩控制法,并利用改进后的显性互补滤波算法得到车体倾斜角度的实时最优值,形成了以角度环、角速度环及电流环所构成的三闭环串级比例-积分-微分(PID)控制方式,实现了车辆的自平衡行驶。与传统使用电压开环控制及速度反馈控制的平衡车相比,该文设计的平衡车具有性价比高、响应速度快、控制平稳等优点。

移动机器人的多传感器信息融合

为了提高移动机器人的感知能力,使机器人具有更高的自主性,在移动机器人需要感知姿态的部位装配MEMS传感器,包括三轴加速度计和陀螺仪。可以通过对其读数进行数据融合,得到机器人的位姿信息。通过互补滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法进行传感器信息融合,采用四元数法得到机器人关节的位姿,为机器人对自身状态估计以及在复杂环境下做出相应的决策提供依据。以Vicon三维运动系统中记录的位姿变化为标准,对2种算法的准确性进行对比。

婴幼儿体温监测器设计

该设计使用低功耗蓝牙为通信手段,由臂环和报警器2部分组成.通过体温传感器WD3703和6轴运动处理传感器MPU6050,使用互补滤波算法融合MPU6050内置的陀螺仪和加速度计的数据计算出较为准确的倾角数据,使用中位值平均滤波法计算温度数据,从而实现婴幼儿体温和睡眠姿态的实时监测,并存储数据.数据异常时会进行报警提示,有效减轻父母在看护婴幼儿生病发烧时的负担.该设计存储的睡眠姿态数据能及时提供给父母作为参考,以便对婴幼儿的不良睡姿进行调整.

基于MEMS的摇摆振动测试方法研究

针对船舶、海洋平台等大型工程结构在风浪载荷激励下的大幅摇摆振动测试问题,提出了一种基于MEMS陀螺仪的动态角度测量方法,并进行了模拟试验。利用互补滤波较好地解决了陀螺仪的零漂问题,对单自由度摇摆振动的时域和频域曲线进行了分析。

四旋翼无人机的参数辨识方法

研究了四旋翼无人机的参数辨识问题,建立了6自由度的四旋翼无人机的动力学模型,运用递推最小二乘法进行模型的参数辨识,并引入互补滤波器处理噪声,引入跟踪微分器观测输出信号的微分信号,从而提高参数辨识的精度.仿真结果表明,互补滤波器对来源不同的、分别带有高频和低频噪声的信号有良好的滤波效果,参数辨识的精度也是令人满意的.

基于STM32F103C8T6的植保无人机设计

当今社会,传统的农业植保技术已经不能很好地满足精准农业的要求,因此必须要开发新的植保技术。本文在嵌入式技术和STM32F103C8T6的基础上,设计了植保无人机系统,该植保无人机能够满足小面积作业的要求,并且系统工作可靠、操作简单、工作效率高。论文首先给出了无人机的总体设计方案,并对系统进行了硬件和软件的设计。系统的硬件电路包括:飞行控制电路、手持遥控器电路、喷洒装置单元电路。系统的软件部分采用模块化设计,对传感器数据进行互补滤波与姿态解算,并采用串级PID算法实现对无人机的姿态、位置进行控制。经过软硬件的调试,本文设计的植保无人机能够稳定并正常飞行,并实现小面积植保作业要求。

四旋翼无人机姿态控制分析及其研究

对无人机的姿态角实时准确解析是其能实现稳定飞行的关键。首先根据姿态解析原理引出加速度计和磁力计两种传感器直接定姿的方法,然而这两种方法在实际应用中都会产生较大误差,其中陀螺仪会产生漂移误差,而加速度计动态性能较差,对它们的输出信号进行频域分析发现噪声信号表现在不同频段上,针对这一特点,融合加速度计和陀螺仪各自的优点,提出了四元素互补滤波融合算法,并应用于该系统的姿态角解析,其解算速度和精度均能满足设计需要;由PID控制器实现对无人机姿态变换的控制;最后搭建了以STM32F103为核心处理器,MPU6050为姿态信息输出单元的小型四旋翼无人机系统,实验结果表明,该无人机能够实现稳定飞行。

基于无人机巡线的智能追踪导航系统研究

无人机巡线作为电力行业一种全新的运维方式,是对直升机和人工巡线的有力补充,不仅减轻了输电线路运维人员的工作强度,而且提高了巡检质量、效益和效率,将是今后输电线路运维管理的发展方向。提出并研制了一套基于无人机的配网自主巡线导航系统,系统主要包含毫米波雷达模块、超声波雷达模块、RTK实时动态测量系统、广角摄像头和深度相机,通过运用互补滤波的姿态解算,融合陀螺仪、加速度计、GPS/RTK的数据得到无人机与水平面的夹角;利用相机和机载计算机进行实时图像处理和模式识别进行导线特征获取,提出了改进的Canny边缘检测算法,并结合图像分割技术实现了导线的特征提取和识别。现场测试结果表明,系统可完成对无人机的远程控制,实现了输电线路无人机智能导航巡视。

基于ARM的μC/OS-Ⅲ的四旋翼飞行器的设计

在ARM平台设计了一种基于μC/OS-Ⅲ的四旋翼飞行器的控制系统,该系统选用STM32F103系列微控制器,采用MP1584EN降压转换器保证主控的供电稳定,PWM(Pulse Width Modulation)信号的占空比控制四个电机的转速,以陀螺仪传感器MPU6050为惯性测量单元,并通过互补滤波算法对获取到的数据进行滤波处理,提高数据精度,实现了四旋翼飞行器在空中的平稳飞行和姿态控制。

基于双环PID的四旋翼飞行器自主飞行研究

四旋翼飞行器外型新颖、性能卓越,但其本身非线性、强耦合以及对外界干扰敏感的特点使得控制系统的设计具有很大难度。基于飞行器动力学模型设计的双环PID控制器,实现了运动解耦,并结合机载传感器的特点,设计互补融合滤波算法提高姿态角解算精度,增强系统鲁棒性。室外飞行实验表明,飞行器自主飞行效果良好。