基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法

针对MEMS陀螺仪以及加速度计传感器单独测姿时,传感器数据中存在复杂噪声和测量误差导致测量得不到最优姿态角的问题,设计了一种基于MEMS陀螺仪和加速度计的自适应姿态测量算法.算法采用扩展卡尔曼滤波方法实现数据融合,并且在利用Allan方差估计MEMS陀螺动态噪声的同时,加入了遗忘因子和限定记忆的算法思想,从而实时地跟踪数据的量测噪声,实时修正角度估计误差,有效地提高了姿态测量系统的精度.实验结果表明,二者组合定姿可实现高精度的姿态测量,验证了算法良好的动态噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.