本文關(guān)鍵詞：小型旋翼無人機(jī)姿態(tài)融合及導(dǎo)航方法

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【摘要】：姿態(tài)與導(dǎo)航系統(tǒng)是無人機(jī)系統(tǒng)極為重要的組成部分,對(duì)于小型無人機(jī),因其載荷能力及制造成本的約束,姿態(tài)與導(dǎo)航設(shè)備首先需要滿足重量輕、成本低等條件。微機(jī)電(MEMS)技術(shù)的快速發(fā)展,使得低成本的慣性測(cè)量元件(陀螺儀、加速度計(jì))在小型無人機(jī)的姿態(tài)與導(dǎo)航設(shè)備中廣泛應(yīng)用。通常來說,如果姿態(tài)模塊只包括三軸陀螺儀和三軸加速度計(jì),將此設(shè)備稱為慣性測(cè)量單元(IMU),也稱為六軸姿態(tài)模塊,其只能用于測(cè)量無人機(jī)傾斜角度,而加入了三軸磁力計(jì)的姿態(tài)測(cè)量模塊稱之為姿態(tài)及航向參考系統(tǒng)(AHRS),又稱為九軸姿態(tài)模塊,其可以提供航向角度信息�；谧藨B(tài)模塊提供的信息外加GPS位置和速度信息、高度計(jì)提供的高度信息等就可組成一個(gè)簡(jiǎn)單的導(dǎo)航系統(tǒng)。由于各種傳感器提供的測(cè)量量單位不同,需要一套濾波算法來對(duì)所有傳感器得到數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,本文就是討論姿態(tài)模塊的融合算法和導(dǎo)航系統(tǒng)中獲取位置和速度信息的融合算法。在姿態(tài)模塊中,由傳感器信息獲取姿態(tài)角的過程稱之為姿態(tài)解算,姿態(tài)模塊的性能好壞包括兩個(gè)部分:傳感器芯片的性能和解算算法的性能。目前為止,已經(jīng)提出了多種姿態(tài)解算算法,在小型旋翼無人機(jī)上應(yīng)用較多的有兩套算法體系:第一套是以卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ)并擴(kuò)展的算法,例如應(yīng)用較多的是MEKF、UKF等;第二套是以互補(bǔ)濾波思想為基礎(chǔ)而擴(kuò)展的算法,如非線性互補(bǔ)濾波和梯度下降互補(bǔ)濾波等。它們各有利弊,可根據(jù)所用傳感器芯片、計(jì)算能力大小和應(yīng)用場(chǎng)合來選擇。通過大量飛行數(shù)據(jù)證明濾波算法只是影響姿態(tài)模塊性能的一部分,機(jī)械振動(dòng)及飛行過程中產(chǎn)生的外力加速度對(duì)姿態(tài)解算算法性能影響或許更為明顯。很多算法提出時(shí)只是在理想環(huán)境下做仿真或?qū)嶒?yàn),并沒有分析實(shí)際飛行中其性能的優(yōu)劣;針對(duì)無人機(jī)做機(jī)動(dòng)飛行時(shí)產(chǎn)生的外力加速度情況,有人提出用GPS提供速度信息來補(bǔ)償,但其更新速率太慢,補(bǔ)償精度太低。故本文在姿態(tài)解算方面將(1)嘗試分析無人機(jī)的機(jī)動(dòng)狀態(tài),據(jù)此來針對(duì)性的減少外力加速度的影響;(2)針對(duì)目前的主流算法,分析其在不同無人機(jī)狀態(tài)下的性能表現(xiàn);(3)基于四旋翼,將其動(dòng)力學(xué)模型引入姿態(tài)解算以找到一種估計(jì)外力加速度的方法。在導(dǎo)航系統(tǒng)中,獲取坐標(biāo)位置信息是第一宗旨。GPS給出的位置信息和速度信息存在較大的噪聲,通過融合姿態(tài)模塊提供的加速度在短時(shí)間內(nèi)積分得到的速度和位置信息就可以得到更準(zhǔn)確的估計(jì)值。在某些特殊環(huán)境下,得不到GPS信號(hào),或從提高導(dǎo)航可靠性和冗余度上考慮,需要其他手段來得到無人機(jī)位置。綜合上面兩方面本文將(1)建立一個(gè)算法框架,利用卡爾曼濾波算法融合GPS、高度計(jì)和姿態(tài)信息以得到導(dǎo)航所需的位置和速度信息;(2)建立一個(gè)視覺導(dǎo)航平臺(tái),利用機(jī)載計(jì)算設(shè)備和機(jī)載攝像頭,基于SIFT算法和相關(guān)計(jì)算機(jī)視覺的知識(shí)來構(gòu)建一個(gè)針對(duì)特定區(qū)域的坐標(biāo)位置提取的導(dǎo)航算法。
【關(guān)鍵詞】：姿態(tài)參考系統(tǒng) 姿態(tài)解算 導(dǎo)航 小型無人機(jī) 四旋翼
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279;V249
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 引言11-13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排15-18
• 第二章 姿態(tài)解算中的物理概念及公式18-31
• 2.1 引言18-22
• 2.1.1 加速度計(jì)18-20
• 2.1.2 角速度計(jì)20-22
• 2.2 歐拉角22-27
• 2.2.1 轉(zhuǎn)移矩陣的基本運(yùn)算及性質(zhì)26-27
• 2.3 四元素27-29
• 2.3.1 四元素定義27
• 2.3.2 四元素運(yùn)算27-28
• 2.3.3 四元素與轉(zhuǎn)移矩陣的關(guān)系28-29
• 2.3.4 四元素與歐拉角的關(guān)系29
• 2.4 動(dòng)力學(xué)方程29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 姿態(tài)解算方法的基本框架31-41
• 3.1 由加速度計(jì)和磁力計(jì)計(jì)算姿態(tài)31-32
• 3.2 TRAID解算方法32-33
• 3.3 非線性互補(bǔ)濾波方法33-36
• 3.3.1 互補(bǔ)濾波方法基礎(chǔ)33-34
• 3.3.2 互補(bǔ)濾波解算過程34-36
• 3.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波36-40
• 3.4.1 EKF在姿態(tài)解算中的應(yīng)用37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 MEMS傳感器噪聲特性和艾倫方差41-48
• 4.1 陀螺儀噪聲特性41-42
• 4.2 加速度計(jì)噪聲特性42-43
• 4.3 艾倫方差43
• 4.4 Matlab仿真實(shí)驗(yàn)43-45
• 4.5 實(shí)際采集數(shù)據(jù)結(jié)果45-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第五章 姿態(tài)解算算法驗(yàn)證及外力加速度估計(jì)方法48-61
• 5.1 四旋翼無人機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建48-50
• 5.2 實(shí)際數(shù)據(jù)采集及實(shí)驗(yàn)分析50-54
• 5.3 基于決策樹的機(jī)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法54-55
• 5.4 基于四旋翼模型的外力加速度估計(jì)方法55-56
• 5.5 加速度計(jì)校正方法56-58
• 5.6 姿態(tài)模塊電路設(shè)計(jì)58-60
• 5.7 本章小結(jié)60-61
• 第六章 導(dǎo)航算法中的位置及速度估計(jì)61-76
• 6.1 基于EKF的導(dǎo)航算法61-67
• 6.1.1 狀態(tài)方程建立61-63
• 6.1.2 觀測(cè)方程建立63-64
• 6.1.3 導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)64-67
• 6.2 基于SIFT的視覺導(dǎo)航67-74
• 6.2.1 基于SIFT算法的位置估計(jì)67-72
• 6.2.2 航向角估計(jì)方法72-74
• 6.3 本章小結(jié)74-76
• 第七章 總結(jié)及展望76-79
• 7.1 本文工作總結(jié)76-77
• 7.2 遺留問題及未來工作77-79
• 致謝79-80
• 參考文獻(xiàn)80-83
• 附錄A83-86
• A.1 SO(3)83
• A.2 四元素求逆公式證明83-84
• A.3 Rodrigues旋轉(zhuǎn)方程84-86
• 附錄B86-87
• B.1 根據(jù)GPS位置數(shù)據(jù)計(jì)算坐標(biāo)值86-87
• 攻碩期間取得的研究成果87-88

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本文編號(hào)：607794