姿态解算

摘要： 获得精准的姿态角信息是四旋翼飞行器控制研究的关键。针对传统算法对四旋翼飞行器高速运动过程的姿态解算精度较低的问题,提出一种基于梯度下降的自适应变步长姿态融合算法。该算法可根据运动加速度的大小自适应地调整对加速度计测量数据的信任程度,从而提高姿态解算精度。实验结果表明,在解算姿态航向参考系统实验设备的偏航角时,自适应梯度下降算法的解算精度较传统互补滤波算法和梯度下降算法分别提高了0.557°和0.708°。

摘要： 在捷联惯导系统中,姿态信息通过惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)器件来获取,主要包含三轴陀螺仪和三轴加速度计。然而,由于IMU传感器存在系统噪声、漂移误差,且这些误差会随着时间增加而积累,这使得姿态的精度控制变得困难。为了解决陀螺随时间漂移以及周围环境产生随机误差的问题,本文在卡尔曼滤波和神经网络模型的基础上,提出了一种基于小波神经网络——扩展卡尔曼滤波的姿态解算算法,对卡尔曼滤波的结果用小波神经网络予以模型优化,补偿扩展卡尔曼滤波自身存在的模型误差。半实物仿真实验结果表明,该算法提高了姿态解算精度,增强了对环境的自适应能力。

摘要： 针对农田监测无人机对大范围观测视野、便利操控和高质量拍摄图像的需求问题,设计跟随人体头部姿态的监测云台。首先,根据云台对小体积、轻量化和易集成的设计要求,设计云台结构,并利用ANSYS有限元分析软件进行静力学载荷校核和动力学模态分析;其次,采用四元数方法进行头部姿态解算,利用互补滤波算法进行加速度计和陀螺仪的数据融合,利用嵌入式平台设计并制作云台控制系统;最后,对云台系统的姿态解算准确度进行动态测试和静态测试,对云台的减振性能进行对比测试。结果表明:云台在结构强度和减震性能上满足需求;控制算法和系统能够稳定可靠的解算姿态,并控制云台实时跟随,动态姿态角度误差不超过2°,600 s的静态角度漂移不超过5.5°;云台具有较好的减振和抗振性能,平飞测试中振动加速度均方根值比航拍云台的小41.8%,机动测试中振动加速度最大幅值比航拍云台小21%。该装置可以为无人机的农田监测任务提供更好的便利性。

摘要： 船载无人机惯性导航系统集成了加速度计、陀螺仪、GPS等惯性组件,是船载无人机定位、导航、着舰控制等过程不可或缺的系统,本文重点对船载无人机惯性导航系统的多传感器数据实时融合算法进行研究,分析惯性导航系统的整体工作原理,分别从系统组件、坐标转换原理、无人机姿态解算、时间和空间位置数据融合等方面进行了详细分析,研究结果对于提高船载无人机导航精度有一定意义。

摘要： 在水下航行姿态优化问题的研究中,存在滤波实时性不高,系统鲁棒性差等问题,提出一种信息融合姿态解算方法。该种姿态解算方法基于四元数惯性系统数学模型,并对MEMS传感器信号预处理,将惯性模块的测量数据与观测数据进行向量积,通过PID控制器进行调节,互补滤波对角速度进行修正,利用龙格库塔法对四元数微分方程进行更新求得更精确的姿态角数据。仿真结果表明,提出的方法较传统姿态解算具有更好的精度以及鲁棒性。

摘要： 中国部分地区输电线路舞动事故频繁发生,为提供舞动预警及理论分析数据,提出一种基于MEMS六轴惯性传感器的输电线路舞动轨迹监测算法。算法给出舞动轨迹监测一般解算流程,以MEMS六轴惯性传感器敏感输电线路舞动的角速度、加速度信息可有效解决仅用三轴加速度计所存在的线路空间扭转问题,为有效抑制MEMS传感器中陀螺仪误差随时间累积,算法采用融合Mahony滤波的姿态解算,结合对线路位移的解算,得到线路空间舞动姿态和位置,二者相结合即能实现输电线路舞动轨迹的监测。算法同时提出线路舞动起舞及舞止的判别方法、监测设备工作于强烈电磁干扰环境无法引入外界磁信息,设备如何确定初始航向角方法,较传统相应轨迹监测算法准确性、完备性有较大改进。该算法最终应用于六轴传感器型号为ADIS16470的舞动轨迹监测装置后可达到对输电线路舞动轨迹的准确监测。

摘要： 针对随钻测量过程中钻具底部振动噪声引起重力加速度信息严重失真的问题,文中提出一种将广义回归神经网络和改进的递推最小二乘相结合的方法来去除噪声。应用自适应噪声相互抵消的原理,以加速度计测量信号与钻具振动信号作为主噪声模型,将经过广义回归神经网络处理后的钻具振动信号作为副噪声模型。采用递推最小二乘法滤波处理,进而提高钻具加速度计测量精度,解算实时钻进的姿态信息。仿真实验结果表明,文中所提算法能有效去除钻具加速度计振动噪声,提高姿态测量精度。去噪后解算的井斜角误差在1.45°之内,工具面角误差在1.65°之内。

摘要： 本文提出了一种基于树莓派3B+的可穿戴式人体下肢运动步态实时监测系统,用于对人体下肢运动关节进行监测。通过MPU6050惯性传感器采集关节运动的加速度和角速度信号,并将数据经蓝牙传输至上位机。测试结果表明,在人体运动的复杂环境下,该系统能够有效地实时捕捉人体下肢运动的轨迹数据,性能良好。

摘要： 针对基于惯性测量单元(IMU)的姿态解算算法噪声大、精度低且无法准确解算偏航方向上姿态角变化的问题,提出一种基于共轭梯度算法的MARG传感器系统姿态解算方法。使用加速度计和磁强计测量姿态误差,通过共轭梯度算法对陀螺仪姿态四元数进行补偿和修正,对数据加权融合求解得到飞行器姿态四元数。利用三轴转台对算法稳定性和准确性进行验证,结果表明,该算法能够有效抑制测量噪声,提高姿态角解算的精度。

摘要： 针对球形机器人在姿态解算的过程中,惯性测量元件精度不高、稳定性差和易受噪声干扰从而导致无法精确控制其运动姿态的问题,提出一种通过扩展卡尔曼滤波融合IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量元件数据来进行姿态解算的方法,利用多传感器测量数据进行融合,并使用扩展卡尔曼滤波得到精确的姿态信息。通过相关实验充分验证了基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算方法的精度和鲁棒性明显提高,抗噪声干扰能力更强。实验表明,该姿态解算方法相比于互补滤波的姿态解算,全姿态角均方根误差和平均误差分别下降了0.0601和0.1984,可见其对于球形机器人的运动控制具有良好的适用性。

摘要： 随着微机电系统(MEMS)技术和计算机技术的不断发展成熟以及对低成本因素的考虑,对飞行器姿态解算的各种性能指标要求也日趋提高,采用常规的姿态解算算法或者单纯只采用卡尔曼滤波算法来求解已经不能满足现在对飞行器姿态解算精度高、可靠性高、环境自适应能力强和成本低的要求.针对捷联惯性测量单元(IMU)噪声大、误差累积的缺点和传统的卡尔曼滤波姿态解算算法精度不高、环境适应性能力差等缺点,本文在研究卡尔曼滤波模型和神经网络模型的基础上,提出了BP-卡尔曼融合滤波的姿态解算算法,对卡尔曼滤波模型的预测结果用BP神经网络予以模型优化,以补偿卡尔曼滤波自身存在的模型误差,得到最终解算结果.通过仿真实验,对比传统的卡尔曼滤波模型和BP-卡尔曼融合滤波模型的解算结果,结果表明该算法提高了姿态解算精度而且增强了对环境的自适应能力.

摘要： 本文基于FPGA和ADS1274设计出一种24位高精度信号检测系统,首先,将磁传感器信号经调理电路整理、放大、滤波后进入后极AD采样电路.其次,采样电路使用ADS1274同时对三路模拟信号进行A/D转换,并采用SPI+TDM格式传输信号.最后,数据地址总线通过读写启动FPGA采集,ADS1274通过SPI总线协议发送的数据保存到FPGA内部移位寄存器供后极数据地址总线读取.硬件测试结果表明,该系统完全满足火箭弹姿态解算要求.

摘要： 飞行器姿态解算是飞行器姿态动力学的基础和核心.本文首先论述了姿态解算的数学本质.针对飞行器垂直发射时姿态运动学方程退化和欧拉角奇异问题,本文论述了工程上常用的几种姿态解算方法.最后给出了这些算法的Simulink仿真结果和结论.

摘要： 微惯性测量单元(MIMU)应用于捷联惯导系统已成为近些年的一大研究热点.如果想要实现可用于实际导航的航姿参考系统器件,就必须对惯性传感器的真实数据进行处理,验证实际条件下各种导航姿态解算算法的优缺点.为此,文中基于ADI微惯性测量单元ADIS16405和TI数字信号处理器TMS320F28335,成功构建了一个用于利用真实环境中的导航数据进行各种姿态解算算法验证的航姿参考系统研究平台.该平台具有重要的工程实用价值.

摘要： 本文对不可交换性误差的产生原因以及圆锥补偿算法的一般表达式进行了阐述,并针对动基座条件下捷联惯导系统圆锥补偿算法进行了仿真研究。即设置载体具体运动轨迹,并在运动轨迹上叠加圆锥运动,然后应用不同的圆锥补偿算法进行姿态解算,并对解算结果进行了比较分析。仿真结果表明：动基座圆锥运动条件下,圆锥补偿算法的精度与静基座圆锥运动条件下相应补偿算法的精度相当.

摘要： 从加速度计配置的一般性出发,在加速度计安装位置存在偏差的实际条件下,提出了具有补偿效应的无陀螺惯性测量组合姿态算法.该算法通过推导加速度计输出误差方程,在传统算法中进行相应补偿以达到减小误差的目的.同时针对目前多种加速度计配置方案,提出了9加速度计配置方案.在此方案基础上进行了算法仿真.仿真结果表明该算法可有效提高角度估算精度.

摘要： 轨道车辆运行时车端间运动姿态及曲线通过性对车辆的安全性及稳定性有直接影响.针对某动车组提出了基于整车振动模拟试验台的风挡曲线通过性测定方法,并运用多体动力学方法对车端的运行姿态进行模拟,获取车端横向错动量及相对角位移,为风挡曲线通过性提供命令输入;运用位姿反解对作动器伸缩量进行解算,实现试验台的加载;该方法可得到试验过程中风挡运行的动态连续数据,试验结果表明,被试车辆风挡满足180m小曲线通过性,符合技术条件要求;同时也为轨道车辆的设计提供数据积累和技术支撑.

摘要： 轨道车辆运行时车端间运动姿态及曲线通过性对车辆的安全性及稳定性有直接影响.针对某动车组提出了基于整车振动模拟试验台的风挡曲线通过性测定方法,并运用多体动力学方法对车端的运行姿态进行模拟,获取车端横向错动量及相对角位移,为风挡曲线通过性提供命令输入;运用位姿反解对作动器伸缩量进行解算,实现试验台的加载;该方法可得到试验过程中风挡运行的动态连续数据,试验结果表明,被试车辆风挡满足180m小曲线通过性,符合技术条件要求;同时也为轨道车辆的设计提供数据积累和技术支撑.

摘要： 轨道车辆运行时车端间运动姿态及曲线通过性对车辆的安全性及稳定性有直接影响.针对某动车组提出了基于整车振动模拟试验台的风挡曲线通过性测定方法,并运用多体动力学方法对车端的运行姿态进行模拟,获取车端横向错动量及相对角位移,为风挡曲线通过性提供命令输入;运用位姿反解对作动器伸缩量进行解算,实现试验台的加载;该方法可得到试验过程中风挡运行的动态连续数据,试验结果表明,被试车辆风挡满足180m小曲线通过性,符合技术条件要求;同时也为轨道车辆的设计提供数据积累和技术支撑.

摘要： 轨道车辆运行时车端间运动姿态及曲线通过性对车辆的安全性及稳定性有直接影响.针对某动车组提出了基于整车振动模拟试验台的风挡曲线通过性测定方法,并运用多体动力学方法对车端的运行姿态进行模拟,获取车端横向错动量及相对角位移,为风挡曲线通过性提供命令输入;运用位姿反解对作动器伸缩量进行解算,实现试验台的加载;该方法可得到试验过程中风挡运行的动态连续数据,试验结果表明,被试车辆风挡满足180m小曲线通过性,符合技术条件要求;同时也为轨道车辆的设计提供数据积累和技术支撑.

摘要： 本发明涉及一种位置解算系统、位置解算装置、服务器及位置解算方法。本发明的目的在于用几种方法在短时间内获取导航数据。上述位置解算装置包括：存储部，将规定的基准日期和时间的导航数据作为基准导航数据，与上述基准日期和时间对应地储存；差分导航数据请求部，通过发送上述基准日期和时间，向提供导航数据的服务器请求作为上述基准日期和时间的导航数据与最新的导航数据的差分的最新差分导航数据；接收部，从上述服务器接收上述最新差分导航数据；以及位置解算部，以上述接收的最新差分导航数据和上述基准导航数据为基础，进行上述规定的位置解算运算，解算位置。

摘要： 一种可降低噪声全姿态IMU姿态解算方法，属于惯性测量单元降噪方法领域，其特征在于：设X、Y、Z三轴陀螺仪测量得到的值分别为GyroX、GyroY和GyroZ；方位角Yaw可通过GyroX、GyroY，或者GyroZ值对时间积分得到；输出的yaw值可以用三轴计算出的三个yaw值根据姿态角加权平均得到。本发明所述可降低噪声全姿态IMU姿态解算方法使得噪声降低了原来的1/3左右，由于仅增加了浮点数求平均的运算，解算效率未受影响，不仅降低了噪声还提高了精度。

摘要： 一种姿态传感装置及数据融合、姿态解算方法，首先通过姿态数据采集模块采集姿态数据，并将采集的姿态数据采集模块传输给MCU；MCU对接受到的姿态数据发送给MPL库；通过MPL库解算，得到解算后的俯仰角、翻滚角以及航向角；对航向角值隔20s进行一次采样，将每次采样后的航向角与标定值进行作差，并将所有差值进行累加，得到累加值；将实时采集的航向角的值减去累加值，得到校准后的航向角，完成姿态的更新。本发明基于运动数字处理引擎的数据融合、姿态解散方法，可有效抑制航向角的零漂和温漂，精度可达0.1°。

摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合和姿态解算的自由姿态PDR定位方法，该方法包括两个部分的内容，一是通过分析行人行进过程中的运动特征，提出了一种自适应的更新状态判断阈值的MFSM步数检测方法，使之能够在手机相对人体位置稳定时的自由姿态下能够保证步数检测的精度；二是提出了一种简单准确的180°模糊判断方法，对由加速度进行PCA分析得到的运动轴方向进行判断从而得到行人前进方向。同时提出了模糊判断置信度的概念，以结合陀螺仪对方向估计结果进行校正。通过实际测量，该方法降低了行人利用便携电子设备进行PDR定位时的姿态限制，在设备放置位置相对人体稳定的自由姿态，如平端、口袋、背包等姿态下，均可获得准确的计步和方向估计结果。

摘要： 基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算系统及解算方法，通过解算和校准陀螺仪和加速度计数据，得到精度较高的三轴姿态角；数据处理模块对IMU传感器含噪数据进行平滑滤波、归一化处理，得到降噪处理和统一单位之后的测量数据，解算模块利用线性互补滤波结合PI积分补偿校正陀螺仪数据，处理后的传感器数据导入扩展卡尔曼滤波进行数据融合和姿态解算，校准模块利用Elman神经网络进行在线训练，以IMU两个传感器信息和解算模块输出的校准前的姿态信息为输入，以姿态角测量值为神经网络预测值，采用三个并行的Elman神经网络结构进行在线训练，实时更新神经网络的权值和阈值，输出校准后的三轴姿态角，提高解算精度和系统的冗余性。

摘要： 本发明公开了一种基于硬件FPU的姿态解算系统，包括电源、IMU传感器模块、主控芯片、数据储存模块、串口模块和上位机。其中所述IMU传感器模块包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。主控芯片包括定时器和硬件FPU。电源负责给IMU传感器模块、主控芯片、数据储存模块和串口模块供电，IMU传感器模块、数据储存模块和串口模块分别通过信号线与主控进行连接，上位机通过数据线与串口模块进行连接。本发明对IMU传感器模块测得的原始数据进行滑动平均滤波处理，并通过硬件FPU对互补滤波算法进行加速，使得姿态解算的速度更快，姿态估计的精度更高。

摘要： 发明涉及一种MEMS复合量程三轴姿态解算装置及解算方法，该装置包括：用于采集被测点在三个轴向上的原始加速度信息的加速度传感器信号调理模块，和用于将加速度传感器信号调理模块的输出信号进行实时解算处理的姿态解算模块。本发明基于MEMS电容式加速度传感器组，在没有额外增加布置速度传感器以及位移传感器的情况下，通过分别对被测点原始线加速度数据的一次积分、二次积分，最终得到该被测点的速度数据、位移数据。成功实现了对飞行器或航行器等物体进行空间坐标X、Y、Z三轴向线加速度、速度和位移进行同步测量，满足多元数据库建立的实时性要求。

摘要： 一种可降低噪声全姿态IMU姿态解算方法，属于惯性测量单元降噪方法领域，其特征在于：设X、Y、Z三轴陀螺仪测量得到的值分别为GyroX、GyroY和GyroZ；方位角Yaw可通过GyroX、GyroY，或者GyroZ值对时间积分得到；输出的yaw值可以用三轴计算出的三个yaw值根据姿态角加权平均得到。本发明所述可降低噪声全姿态IMU姿态解算方法使得噪声降低了原来的1/3左右，由于仅增加了浮点数求平均的运算，解算效率未受影响，不仅降低了噪声还提高了精度。

摘要： 一种姿态传感装置及数据融合、姿态解算方法，首先通过姿态数据采集模块采集姿态数据，并将采集的姿态数据采集模块传输给MCU；MCU对接受到的姿态数据发送给MPL库；通过MPL库解算，得到解算后的俯仰角、翻滚角以及航向角；对航向角值隔20s进行一次采样，将每次采样后的航向角与标定值进行作差，并将所有差值进行累加，得到累加值；将实时采集的航向角的值减去累加值，得到校准后的航向角，完成姿态的更新。本发明基于运动数字处理引擎的数据融合、姿态解散方法，可有效抑制航向角的零漂和温漂，精度可达0.1°。

摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合和姿态解算的自由姿态PDR定位方法，该方法包括两个部分的内容，一是通过分析行人行进过程中的运动特征，提出了一种自适应的更新状态判断阈值的MFSM步数检测方法，使之能够在手机相对人体位置稳定时的自由姿态下能够保证步数检测的精度；二是提出了一种简单准确的180°模糊判断方法，对由加速度进行PCA分析得到的运动轴方向进行判断从而得到行人前进方向。同时提出了模糊判断置信度的概念，以结合陀螺仪对方向估计结果进行校正。通过实际测量，该方法降低了行人利用便携电子设备进行PDR定位时的姿态限制，在设备放置位置相对人体稳定的自由姿态，如平端、口袋、背包等姿态下，均可获得准确的计步和方向估计结果。