針對MEMS陀螺零偏導(dǎo)致運動載體姿態(tài)精度下降的問題,本文以MEMS慣性測量器件MPU6050為核心,提出了一種基于改進(jìn)型卡爾曼濾波的姿態(tài)估計算法。采用歐拉角作為姿態(tài)解算的基礎(chǔ),通過慣性測量單元（IMU）測量運動載體的姿態(tài)數(shù)據(jù),采用改進(jìn)型卡爾曼濾波,對陀螺儀和加速度計數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,并實時估計陀螺零偏。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法能夠獲得較高精度的姿態(tài)信息,抑制MEMS陀螺零偏引起的姿態(tài)發(fā)散,可以準(zhǔn)確地表示運動載體在靜態(tài)和動態(tài)情況下的方位。 

【文章來源】：傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

真實姿態(tài)角與估計姿態(tài)角

圖1 真實姿態(tài)角與估計姿態(tài)角圖2展示了陀螺零偏隨時間變化的過程。從圖2可以看到,由于假設(shè)估計陀螺儀的初始零偏為0,因此濾波器需要經(jīng)過6 s左右的時間來估計陀螺儀的恒定偏差,該偏差在陀螺儀的測量模型中設(shè)置為0.1 °/s,因此估計誤差在前6 s內(nèi)變化幅度較大。表2分別給出了改進(jìn)型卡爾曼濾波、四元數(shù)卡爾曼濾波和互補濾波算法仿真結(jié)果的數(shù)值分析,由表可知,互補濾波計算的姿態(tài)角誤差最大值為5.3°,標(biāo)準(zhǔn)差約為2.9°,四元數(shù)卡爾曼濾波計算的姿態(tài)角的最大估計誤差約3.5°,標(biāo)準(zhǔn)差約1.5°,而改進(jìn)型卡爾曼濾波計算的姿態(tài)角的最大估計誤差僅有0.560 9°,標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.4°。由此對比仿真結(jié)果表明,本文基于陀螺零偏的卡爾曼濾波算法在模擬仿真?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)的姿態(tài)估計中具有不錯的效果。但是由于模擬搖擺實驗均在低頻和排除外部干擾的情況下進(jìn)行,并不能完全說明算法在復(fù)雜的實際情況下的可行性。為了證明算法的可行性,還需進(jìn)行實況下的動態(tài)試驗。

為了驗證算法的正確性與可行性,本文搭建了基于STM32的姿態(tài)測量系統(tǒng),主要由姿態(tài)傳感器、控制器、電源和上位機等模塊組成。其中,三軸陀螺儀和三軸加速度計構(gòu)成了姿態(tài)傳感器,選用MPU6050芯片,其性能指標(biāo)見表2。傳感器數(shù)據(jù)通過I2C總線與控制器連接,經(jīng)控制器處理后的姿態(tài)數(shù)據(jù)通過串口收發(fā)模塊傳送回上位機,串口波特率為500 kbit/s,最后在MATLAB中對算法進(jìn)行驗證。表3 MPU6050性能指標(biāo) 陀螺儀/(°/s) 加速度計/gn 量程零偏穩(wěn)定性 ±250-±2 000±20 ±2～±16±0.05

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]捷聯(lián)慣導(dǎo)互補濾波姿態(tài)融合算法設(shè)計[J]. 杜瑾,趙華超,鄭哲,王祥,司迎利.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2018(10)
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[8]基于傳感器校正與融合的農(nóng)用小型無人機姿態(tài)估計算法[J]. 彭孝東,張鐵民,李繼宇,陳瑜.  自動化學(xué)報. 2015(04)
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碩士論文
[1]基于卡爾曼濾波算法的動態(tài)諧波狀態(tài)估計技術(shù)研究[D]. 祝石厚.重慶大學(xué) 2008



本文編號：3010186