基于可变步长级联更新的多信息融合导航算法

对以当前广泛采用的一体化嵌入式惯性/卫星组合导航系统而言,在与姿态敏感器结合以进一步提升系统测姿精度时,通常需要从硬件上重新设计嵌入式组合系统内部的时序控制和校正回路,这给实际工程应用带来了困难。提出了针对嵌入式组合导航系统的可变步长级联更新融合方案,通过分析其输出特性设计级联扩展的星敏感器姿态辅助模块之协同工作,研究了解决姿态辅助滤波器的初始化、异步量测和噪声模型不确定等问题的变步长级联更新滤波算法。半物理验证结果表明,所提出方法能够在无需改动其内部滤波结构和反馈修正环路的前提下,有效提高了姿态精度,具有良好的工程应用价值。

微小型四旋翼飞行器多信息非线性融合导航方法及实现

导航系统的完好性及可用性是微小型无人飞行器实现自主可靠飞行的重要保障。本文设计了基于ARM处理器的四旋翼飞行实验平台,提出一种采用MEMS微惯性器件、磁强计、GPS、光流图像传感器及气压计的多信息融合导航方案,针对多传感器数据更新不一致的问题,提出了时间更新和量测更新分离的异步滤波方法。针对微小型四旋翼无人飞行器的易受环境影响和多信息数据融合的非线性特点,研究了Sigma点卡尔曼滤波器(Sigma-point Kalman filter,SPKF)的应用,构建了一种新型的四旋翼飞行器微型多信息导航系统。实验表明,该系统在静态和动态飞行环境下可对飞行器的姿态、速度和位置进行可靠估计和量测,能够保证四旋翼飞行器自主飞行的精度和可靠性,满足多种任务需求。