基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

摘要

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略.基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscent-ed Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题.设计了基于pixhawk飞控板的实验方案.通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高.且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势.