本文選題：姿態(tài)估計　切入點：卡爾曼濾波　出處：《測控技術》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對低成本MEMS器件組合的姿態(tài)檢測系統(tǒng)在運動加速度干擾下姿態(tài)估計精度較差等問題,提出了一種基于旋轉矩陣卡爾曼濾波器(KF)的姿態(tài)解算方法。為了克服四元數(shù)法觀測方程為非線性的缺點,該方法以旋轉矩陣部分元素建立狀態(tài)方程,并對量測加速度采用狀態(tài)反饋估計的運動加速度進行補償,減小了外部加速度的干擾,然后通過構造水平觀測向量降低了計算復雜度,并給出了量測噪聲協(xié)方差的推導。最后設計了卡爾曼濾波器對量測信息實現(xiàn)融合。動靜態(tài)測試表明,該方法消除了累計誤差,與無跡卡爾曼濾波(UKF)相比,提高了在運動加速度干擾下的姿態(tài)估計精度。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor precision in attitude motion acceleration interference estimation of low cost MEMS device integrated attitude detection system, proposes a rotation matrix Calman filter (KF) based on the attitude calculation method. In order to overcome the four element method for nonlinear measurement equation of the shortcomings, the method to establish the state equation of rotation matrix elements. And the measured acceleration the acceleration state feedback estimation compensation, reduce the interference of the external acceleration, then by constructing level observation vector reduces the computational complexity, and gives the derivation of measurement noise covariance matrix. Finally we design Calman filter to measure information fusion. The static and dynamic tests show that the method can eliminate the cumulative error, and no trace of Calman filter (UKF) compared to increase in the acceleration under the disturbance of the attitude estimation accuracy.

【作者單位】： 華東理工大學信息科學與工程學院;
【分類號】：TH-39;TN713

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本文編號：1561739