發(fā)布時(shí)間：2021-01-13 05:34

　　針對(duì)基于MEMS的姿態(tài)測量系統(tǒng)因?yàn)榇嬖谡`差而導(dǎo)致姿態(tài)解算漂移的問題,提出一種基于變步長動(dòng)量梯度下降的姿態(tài)解算算法。該算法從傳感器數(shù)據(jù)去噪和姿態(tài)解算兩部分提高姿態(tài)解算精度。在傳感器數(shù)據(jù)去噪方面,為了工程實(shí)用,降低微處理器計(jì)算量,提出一種改進(jìn)遞推限幅均值濾波算法;在姿態(tài)解算方面,在梯度下降法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)自適應(yīng)步長,使用動(dòng)量梯度優(yōu)化每次迭代方向,使得每次迭代后誤差最小,同時(shí)使用動(dòng)態(tài)限幅濾波抑制角度振蕩。靜態(tài)和動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明了所提算法的有效性和優(yōu)越性。 

【文章來源】：電光與控制. 2020,27(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

地面坐標(biāo)系與機(jī)體坐標(biāo)系

靜態(tài)陀螺儀xb軸濾波結(jié)果

選取低通截止頻率ωc=98 Hz[11],將加速度計(jì)靜置于水平平面,以xb軸數(shù)據(jù)(真值為0)為例,濾波結(jié)果如圖3所示。巴特沃斯濾波后xb軸均方誤差為4.68×10-4 m/s2,融合濾波后為8.23×10-5 m/s2,有效提高了數(shù)據(jù)精度,減小了異常值帶來的影響。因此,融合濾波有著良好的濾波性能。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2974317