基于卡尔曼滤波的云台自适应姿态优化算法

摘要

姿态角的解算精度是影响云台工作性能的关键因素。该文基于四元数和三维旋转的数学原理,对扩展卡尔曼滤波器进行改进,提出自适应变噪声数学模型,并利用非线性互补滤波器对实验结果进行并行数据融合。该文利用Matlab进行仿真实验比较常规EKF算法和该文设计的改进型姿态融合算法的解算精度。当姿态角发生摇摆运动时,改进型姿态融合算法的动态精度提高了30%左右;当姿态角恒定来模拟云台锁定目标时,改进算法的静态误差和误差均方根都有了明显降低。结果表明,该文提出的改进型滤波算法可以有效提高系统的解算精度,增强系统的稳定性。