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UAV attitude estimation using Unscented Kalman Filter and TRIAD

机译:使用Unscented卡尔曼滤波器和TRIaD进行无人机姿态估计

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摘要

A main problem in autonomous vehicles in general, and in \acp{UAV} inparticular, is the determination of the attitude angles. A novel method toestimate these angles using off-the-shelf components is presented. This paperintroduces an \ac{AHRS} based on the \ac{UKF} using the \ac{TRIAD} algorithm asthe observation model. The performance of the method is assessed throughsimulations and compared to an \ac{AHRS} based on the \ac{EKF}. The paperpresents field experiment results using a real fixed-wing \ac{UAV}. The resultsshow good real-time performance with low computational cost in amicrocontroller.
机译:通常,无人驾驶汽车尤其是\ acp {UAV}的主要问题是姿态角的确定。提出了一种使用现有组件估算这些角度的新颖方法。本文以\ ac {TRIAD}算法为观测模型,基于\ ac {UKF}介绍了一个\ ac {AHRS}。该方法的性能通过仿真进行评估,并与基于\ ac {EKF}的\ ac {AHRS}进行比较。本文介绍了使用真实的固定翼\ ac {UAV}进行的野外实验结果。结果表明,微控制器具有良好的实时性能和较低的计算成本。

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