基于自适用扩展卡尔曼滤波算法的无人机姿态估计

摘要

针对无人机在使用扩展卡尔曼滤波(EKF)解算姿态角时,传感器测量噪声不稳定导致解算的姿态角易发散的问题,提出了自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF).该算法建立了四元数运动模型,以加速度计测量值和磁力计解算的偏航角为观测量,并设计基于新息的自适应算法,实时在线修正观测噪声矩阵.仿真结果表明,AEKF算法在环境噪声变化时,能够更准确的解算出姿态角,有效抑制了姿态角的发散,鲁棒性能更好,提高了解算的精度.