基于互补滤波的飞行器姿态解算

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互补滤波算法姿态解算

互补滤波算法是一种常用的姿态解算方法，广泛应用于飞行控制系统、惯性导航系统和姿态测量装置等领域。该算法通过融合加速度计和陀螺仪

的测量数据，实现对目标物体的姿态估计。下面将详细介绍互补滤波算法

的原理和应用。

一、互补滤波算法原理

互补滤波算法主要基于两个观察结果：加速度计测量的重力矢量与陀

螺仪测量的角速度。加速度计测量的重力矢量可以提供一个参考方向，而

陀螺仪测量的角速度可以提供连续更新的姿态角度信息。互补滤波算法通

过将这两个信息进行互补，实现对目标物体的姿态解算。

互补滤波算法的核心思想是将陀螺仪测量的角速度逐步累加，计算出

目标物体的旋转角度，并将该角度作为姿态角。由于陀螺仪的测量存在漂

移等误差，随着时间的增加，角度积分的误差会越来越大。为了避免这个

问题，互补滤波算法通过加速度计测量的重力矢量进行补偿。

具体地，互补滤波算法使用一个权衡参数α（取值范围为0到1）来

控制加速度计和陀螺仪的权重。在每次更新姿态角时，新的姿态角为上一

次的角度加上陀螺仪积分得到的角度乘以α，再加上加速度计测量的角

度乘以1-α。

姿态角更新公式如下：

θ(n) = α * (θ(n-1) + Δθ(n)) + (1-α) * θ_acc(n)

其中，θ(n)为当前的姿态角，θ(n-1)为上一次的姿态角，Δθ(n)

为陀螺仪积分得到的角度变化，θ_acc(n)为加速度计测量的角度。

二、互补滤波算法应用

飞行器的姿态控制需要实时获取飞行器的姿态信息，并根据预设的姿态稳定控制侧滑、上升/下降等动作。互补滤波算法可以通过融合加速度计和陀螺仪的测量数据，快速准确地获取飞行器的姿态信息。

姿态解算方法（1）_一种互补滤波方法

姿态解算⽅法（1）_⼀种互补滤波⽅法

姿态解算⽅法（1）_ ⼀种互补滤波⽅法

本⽂内容主要是参考《An efficient orientation filter for inertial and inertial/magnetic sensor arrays 》此篇论⽂，由于其在普通飞控中的⼴泛运⽤，所以这⾥简单记录学习感受以期后续详细思索。当然也是因为这篇⽐较易懂，正好可以锻炼⼀下我捉襟见肘的表述能⼒。写到这⾥可能已经开始被骂了。⼏个较好的博⽂链接如下：

（1）

（2）

这是在博客园的第⼀篇博⽂，想来⾃⼰⼀直攒在电脑⾥的东西，不仅容易被弄没了，也没办法被⼤家纠错批评，故也就不在乎好坏把想到的都写下来。

⾔归正传，⾸先，需要了解下四元数的知识，这在维基（3）和（1）中都有很好的解释了，这⾥为了争取篇幅讲述算法核⼼部分就不再赘述。

（3）

⾓加速度的事

那么进⼊关于姿态确定的部分。三轴陀螺仪模块可以测量传感器所在平⾯的⾓加速度，⼀般来说MPU6050模块返回的是三个⾓速度值。如果初始姿态是已知的，时间的计量⼜是准确的，那么就可以积分出姿态了。可惜的是⾓速度的测量准确度实在是不能积分出⼀个准确的位置值。不过这⾥还是说⼀下这个积分过程。

sω=0ωxωyωz

S E ˙q=

ˆq⊗Sω

sω为传感器获得的⾓速度值，再次提醒这⾥的值可能是不准确的。

ˆq是表⽰传感器相对于地⾯坐标系的SO（3）变换四元数的估计，这⾥⽤于表⽰传感器姿态的估计。⊗是四元数的⼀种运算⽅式，在上⽂的参考⽂献中可以找得到的。

差分的形式可以表⽰为：

基于互补滤波的飞行器姿态解算

姿态解算

一、主线

姿态表示方式：矩阵表示，轴角表示，欧拉角表示，四元数表示。

惯性测量单元IMU（Inertial Measurement Unit）：MPU6050芯片，包含陀螺仪和加速度计，分别测量三轴加速度和三轴角速度。注意，传感器所测数据是原始数据，包含了噪声，无法直接用于飞行器的姿态解算，因此需要对数据进行滤波。

滤波算法：非线性互补滤波算法，卡尔曼滤波算法，Mahony互补滤波算法。

二、知识点补充

加速度计和陀螺仪

加速度计：加速度计,可以测量加速度,包括外力加速度和重力加速度,因此，当被测物体在静止或匀速运动（匀速直线运动）的时候,加速度计仅仅测量的是重力加速度,而重力加速度与R坐标系（绝对坐标系）是固连的,通过这种关系,可以得到加速度计所在平面与地面的角度关系也就是横滚角和俯仰角。把加速度传感器水平静止放在桌子上，它的Z轴输出的是1g的加速度。因为它Z轴方向被重力向下拉出了一个形变。可惜的是，加速度传感器不会区分重力加速度与外力加速度。所以，当系统在三维空间做变速运动时，它的输出就不正确了，或者说它的输出不能表明物体的姿态和运动状态。

陀螺仪：陀螺仪测量角速度。陀螺仪模型如图1所示，陀螺仪的每个通道检测一个轴的旋转。

图1[引自网络]

上图中，Rxz是R在XZ面上的投影，与Z轴的夹角为Axz。Ryz是R在ZY面上的投影，与Z轴的夹角为Ayz。陀螺仪就是测量上面定义角度的变化率，换句话说，它会输出一个与上面这些角度变化率线性相关的值。

加速度计工作原理介绍（摘自网络）

大多数加速度计可归为两类：数字和模拟。数字加速度计可通过I2C，SPI或USART方式获取信息，而模拟加速度计的输出是一个在预定范围内的电压值，你需要用ADC（模拟量转数字量）模块将其转换为数字值。不管使用什么类型的ADC模块，都会得到一个在一定范围内的数值。例如一个10位ADC模块的输出值范围在0-1023间。假设我们从10位ADC模块得到了以下的三个轴的数据：

一种航姿参考系统的互补滤波姿态解算方法[发明专利]

专利名称：一种航姿参考系统的互补滤波姿态解算方法专利类型：发明专利

发明人：葛磊,王建政,王亚凯,马仁冬,师兰芳

申请号：CN202010464589.6

申请日：20200527

公开号：CN111551175A

公开日：

20200818

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明涉及一种航姿参考系统的互补滤波姿态解算方法，其中，包括：采集陀螺仪输出、加速度输出和磁强计输出，并进行归一化；利用第一组加速度计数据进行水平对准，计算俯仰角θ、滚转角γ和本体系到水平系的姿态转换矩阵利用第一组磁强计数据进行方位对准，计算初始航向角采集陀螺仪输出、加速度输出和磁强计输出数据；利用加速度和磁强计输出数据计算陀螺仪误差计算当地导航系磁场强度参考值计算加速度输出在导航系的投影值f，计算加速度叉乘结果f，计算磁矢量叉乘结果计算误差计算陀螺仪数据误差修正值利用陀螺仪的输出修正后进行姿态更新；根据更新后的姿态信息计算姿态角。

申请人：北京计算机技术及应用研究所

地址：100854 北京市海淀区永定路51号

国籍：CN

代理机构：中国兵器工业集团公司专利中心

代理人：张然

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三轴稳定姿态计算

三轴稳定姿态计算是一种在航空航天、导航和导弹等领域中广泛使用的计算方法。它能够确定物体在三个方向上的姿态，即俯仰、横滚和偏航角，并帮助控制系统实现稳定悬停和精确导航。本文将介绍三轴稳定姿态计算的原理、方法和应用，希望能给读者带来有指导意义的启示。

首先，我们来了解一下三轴稳定姿态计算的原理。三轴稳定姿态计算主要基于多个传感器的数据，包括加速度计、陀螺仪和磁力计。加速度计用于测量物体在三个方向上的加速度，陀螺仪用于测量物体的旋转速度，而磁力计则用于测量物体所处的磁场方向。通过将这些传感器的数据进行组合和处理，我们可以计算出物体的俯仰、横滚和偏航角。

三轴稳定姿态计算的方法有多种，其中最常见的是基于互补滤波算法。互补滤波算法根据传感器的特性进行权衡，将不同传感器的数据进行融合，从而得到更准确的姿态信息。具体而言，加速度计可以精确测量物体的重力方向，而陀螺仪能够检测到物体的角速度变化，通过结合这两种数据，可以得到更准确的姿态角。磁力计则可以用来补偿陀螺仪的漂移误差，从而提高姿态计算的精度。

三轴稳定姿态计算在行业中有着广泛的应用。在航空航天领域，它可以用于无人机和飞行器的姿态控制，实现稳定飞行和导航。在导航和地理信息系统中，它可以用于汽车和船只的定位和导航，提供准

确的姿态信息。在导弹和火箭技术中，它可以帮助导弹和火箭保持稳定的飞行轨迹，确保其准确命中目标。此外，三轴稳定姿态计算还可以应用于摄影和影视制作中，实现稳定的拍摄效果。

总之，三轴稳定姿态计算是一种重要的计算方法，它通过多个传感器的数据融合来确定物体的姿态角。基于互补滤波算法的计算方法能够提高姿态计算的精度和稳定性。这种计算方法在航空航天、导航和导弹等领域具有广泛的应用，能够实现稳定悬停、精确导航和准确命中目标等功能。希望本文对读者有指导意义，能够增加对三轴稳定姿态计算的认识和理解。

欧拉角的求取与互补滤波器在姿态解算中的应用

李天助

（1）根据欧拉定理：刚体绕固定点的位移也町以是绕该点若干次有限转动的合成。

（2）在欧拉转动中，将参考坐标系（绝对坐标系，实验室参考系，是静止不动的，地理坐标系，也是就是正北正东和垂直地面，由于相对很小的四轴飞行器而言，地球可以看成是一个无限大的平面。其原点是飞行器的旋转中心，也就是说E彳J : &次进行欧拉转动时：个旋转轴的交点就是其原点？如果是的话，那么这两个原点就是重合的了。）转动三次得到載体坐标系（也称为机坐标系，其原点是飞行器載体的中心）。

图参考坐标系与我体坐标系的关系

图如何通过三次绕载体坐标系三个轴来进行参考坐标系到载体坐标系的转换

（此图中的旋转过程好似与绕分立的三个柚旋转的过程有点不一样）

欧拉角确定的姿态矩阵是三次坐标转换矩阵的乘积。（将英分解为三次绕以载体坐标轴的二个轴为旋转轴的旋转，总旋转的介成就是三次分立旋转矩阵的乘积。通过阅读以卜的分析也就可以知道这是合理的，因为这是一个分步的过程，所以使用相乘。）

这些坐标转换矩阵都有如下标准形式：

0 o

cos 8 0 一 C0S0 Sill# 0" &(©) = 0

COS0 sin0 &(0)= W 0 1 0 & (以

_S1I10 cos?/ 0 0 ■ 一sin© cos 。 SLI10 ■ 0 cos 8 ■ 0 ■ 0 1 ■

公式⑴

上而的三个旋转矩阵分别是绕x 、y 、z 轴旋转得到的，其代体的推算过程是通过投影和来实现

的。（具体推导过程可以参见周建龙等人编写的《几何与代数》中P118页例3.19）。

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

義撮■集■錐键测控技术

2018年第37卷第6期

• 81 •

基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算

陈华胄，谌海云

(西南石油大学电气信息学院，四川成都610500)

摘要:在四旋翼无人机中，姿态传感器采用捷联式惯导惯性检测单元（IM U)，其中包括加速度计、陀螺仪、电子罗盘和空气压力高度计。这些传感器在工作过程中存在温度漂移以及噪声干扰，为了得到准确的姿态数据，首先建立了传感器四元数模型，在频域中设计互补滤波器，并设计了P I自适应补偿系数，对传感器数据进行融合、补偿和修正，有效地避免了系统模型误差对姿态估计的影响。修正后的角速度通过一阶龙格-库塔法、四元数算法完成飞行器的姿态解算。传统互补滤波器在噪声大时滤波效果不理想，故加入P I控制，形成一种效果更好的自适应滤波算法，根据仿真结果，该算法滤波后的信号比传统互补滤波的结果更加平滑，更接近理想波形。

关键词：四旋翼飞行器；互补滤波;姿态解算；四元数

中图分类号:TP13 文献标识码:A 文章编号：1000 -8829(2018)06-0081-04

d o i：10.19708/j. ck js. 2018.06.018

Attitude Algorithm of Quadrotor Based on Adaptive Complementary Filtering

C H E N H ua-zh ou, C H E N H ai-yu n

(School o f E le c tric a l and In fo rm a tio n, Southwest Petroleum U n ive rsity, Chengdu 610500, China)

基于互补滤波AHRS姿态解算算法总体介绍

绕参考坐标系的z轴转动角
绕新坐标系的y轴转动角
绕新坐标系的x轴转动角
称为欧拉转动角
3.3 四元数四元数姿态表达式是一个四参数的表达式。它的基本思路是：一个坐标
系到另一个坐标系的变换可以通过绕一个定义在参考系中的矢量的单次转动来实现。
四元数用符号q表示，它是一个具有4个元素的矢量，这些元素是该矢量方向和转动大小的函数。
为
q的虚部。
四元数的共轭为
1.2 四元数的表示方式
一、四元数
1.1 四元数定义
q q ,q q q q q q 设 q
0
i
1
j
2
k
3
,
,
01
, R
23
其中，i，j，k满足
i^2=j^2=k^2=-1
ij=-ji=k, jk=-kj=i, ki=-ik=j
则称数q为四元数，
而q0称为四元数q的实部，
称
为q的虚部。
四元数的共轭为
1.2 四元数的表示方式
一、四元数
1.1 四元数定义
q q ,q q q q q q 设 q i j k , ,
, R
0
1
2
源自文库
3
01 2 3
其中，i，j，k满足
i^2=j^2=k^2=-1
ij=-ji=k, jk=-kj=i, ki=-ik=j

基于改进互补滤波算法的姿态解算

发布时间：2022-08-26T06:39:02.333Z 来源：《中国科技信息》2022年4月第8期作者：孙宝增[导读] 本文主要是将可穿戴设备分别佩戴于运动员不同的部位，对由三个传感器采集的数据进行融合处理，求解高山滑雪运动员的动作姿态角变化。由于每种仪器都有自己的优缺点，通过调整加速度计孙宝增

江南机电设计研究所贵阳 550009

摘要：本文主要是将可穿戴设备分别佩戴于运动员不同的部位，对由三个传感器采集的数据进行融合处理，求解高山滑雪运动员的动作姿态角变化。由于每种仪器都有自己的优缺点，通过调整加速度计、磁力计采样得到的姿态角和陀螺仪采样得到的姿态角之间的权重，通过改进的互补滤波算法进行数据融合，求解出最终的姿态角，姿态角包含横滚角、俯仰角、偏航角三个角度，可以为我国高山滑雪运动员训练提供参考。

关键字:互补滤波算法；姿态解算；数据融合;姿态角。1引言

可穿戴设备由加速度计、陀螺仪、磁力计组成，分别配戴于运动员的胸部、腰部、右大腿、左大腿、右足、左足6个部位，便可测得运动员这6个部位的三维九轴数据[1]。各个传感器有着自己的优缺点，存在误差，利用比较合适的算法将多个传感器采集到的数据进行数据融合，是目前研究工作的重点[2]。

在目前的研究中，主要是采用陀螺仪为主体，对陀螺仪求解的姿态角“信任度”比较高[3]。但是在求解过程中，陀螺仪在短时间内十分精准，但长期积分求解过程只出现积分累计误差，导致精度变差[4]。在姿态解算的过程中，利用三个传感器之间的性质互补性，为了提高解算精度将数据进行融合，这也就成为姿态解算的研究的主要方向[5]。2基于互补滤波算法的姿态解算

基于四元数互补滤波的无人机姿态解算_吕印新

第 38 卷第 2 期 2014 年 3 月 燕山大学学报 Journal of Yanshan University Vol. 38 No. 2 Mar. 2014 文章编号：1007-791X (2014) 02-0175-06 基于四元数互补滤波的无人机姿态解算 吕印新 1，肖前贵 2, *，胡寿松 1 2. 南京航空航天大学无人机研究院，（1. 南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016；江苏南京 210016）摘要：针对无人机低成本姿态解算这一基本问题，考虑到传统姿态算法运算量大、不易调试，采用微惯性单 元（MEMS）测量无人机原始姿态数据，采用基于四元数的互补滤波算法，有效降低姿态解算的运算量，实现 MEMS 各传感器的信息融合。从理论上证明了基于四元数的互补滤波器的稳定性，分析了滤波器的性能。采用无人机真实数据验证了算法的有效性，解算得到的俯仰角、滚转角精度小于 1°，航向角精度小于 2°。与传统姿态算法比较，本算法简单有效、运算量小、易于调试。关键词：姿态；四元数；互补滤波；稳定性分析中图分类号：V243.5 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1007-791X.2014.02.015 0 引言 微小型无人机具有成本低、隐蔽性好、生存能 EKF 算法。然而 EKF 存在 3 大缺陷：1）在一般情况下计算雅可比矩阵是不容易实现的过程，而且 2) 其计算量很大；当线性化假设不成立时，线性化会导致滤波器极度不稳定；3) 实际应用中，噪声难以符合白噪声的要求 [2-3]。文献 [4-5] 利用粒子滤波解决了系统非线性、非白噪声对姿态解算的影响，然而此方法计算量较大，不适合低成本航姿系统的应用。互补滤波器算法简单可靠，对惯性器件的精度要求较低，在飞行器姿态解算中的应用愈加广泛。文献 [6-7] 分别给出了欧拉角、方向余弦矩阵形式下的互补滤波，然而在飞行器存在运动加速度的时候，姿态解算的误差较大。文献 [8] 利用空速计对加速度计进行补偿以得到真实的重力信息。然而空速计本身精度有限，补偿后的加速度输出严重偏离真实重力矢量。本文采用四元数的形式分析并设计了互补滤波器，利用四元数的旋转特性构造反馈量，有效减少计算量同时避免姿态解算中的奇异性问题。从理论上分析了互补滤波器的稳定性，并给出了证明过程。在无人机存在运动加速度时，引入 GPS 速度信息导出载体加速度，还原重力场在机体轴的真实分量。最后给出了基于四元数的互补滤波器的具体实施步骤，并结合无人机真实飞行数据进行了试验验证与误差分析。 力强等特点，近年来无论是在军事领域还是在科学研究、生态保护、经济建设等民用领域得到越来越多的应用。姿态测量是无人机实现姿态控制的前提，是导航系统不可分割的一个重要组成部分，直接影响无人机的生存能力。随着微机械惯性技术的发展，利用微机械陀螺、加速度计以及磁力计（MARG）构造微小型低成本航姿系统已成为近年来的研究热点之一。无人机姿态可通过三轴陀螺积分获得，陀螺具有较好的动态响应特性，短期内精度较高，但用于姿态解算时候会产生累计误差最终导致姿态发散；加速度计可用于无人机的倾角测量，但它同时对重力加速度和运动加速度敏感，载体做长时间机动运动时上述姿态测量系统会产生较大的测量误差。因此，研究具有高可靠性、高精度的 IMU 多传感器数据融合算法一直是中外学者关注的焦点。扩展卡尔曼滤波器算法（EKF）是一种高精度的在飞行器中应用非常广泛的姿态解算算法，文献 [1] 设计了基于微机械陀螺/ 加速度计/ 磁力计的 收稿日期：2013-07-10 基金项目：江苏省科技支撑计划项目（BE2010190） 作者简介：吕印新（1989-），男，山东枣庄人，硕士研究生，主要研究方向为组合导航；*通信作者：肖前贵 (1952-)，男，湖南衡阳人，研究员，主要研究方向为无人机飞行控制与制导技术，Email：skyfly@nuaa. edu. cn。

基于改进互补滤波器的低成本微小飞行器姿态估计方法

ｏｆＭｉｃｒｏＡｉｒＶｅｈｉｃｌｅ（ＭＡＶ）ｕｎｄｅｒａｌｌｄｙｎａｍｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｅｘｐｌｉｃｉｔｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙｉｆｌｔｅｒｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎ
例增益和积分增益具有较好的自适应性。对比实验表明，姿态角估计误差能保持在 ± ２。之内，与现有的典型滤波算法相比，该方法在算法效率和估计误差方面具有良好的综合性能，并适合用低成本的微惯性测量单元实现微飞行器的
精确姿态估计。关键词：微飞行器；姿态估计；互补滤波器；重力场；增益调整
摘
要：针对微飞行器（ＭＡＶ）在不同机动状态下如何获得对重力加速度的有效估计这一问题，提出一种具有增
益调节机制的显性互补滤波器，对微飞行器类似周期性盘旋等典型状态，利用陀螺仪的测量和指示空速的估计构建
了向心加速度补偿机制，使得基于重力加速度估计的互补滤波器能获得较为精确的姿态估计，并克服了传统互补滤波器对姿态估计进行重构的缺点。在比例积分补偿环节中，对俯仰角和横滚角的估计赋予不同的截止频率，使得比

python 互补滤波扩展卡尔曼滤波解算姿态

Python 互补滤波扩展卡尔曼滤波解算姿态

一、介绍

在航空航天领域以及其他相关领域，姿态解算是一个重要的问题。姿态解算是指通过传感器（如陀螺仪、加速度计、磁力计等）采集到

的数据，计算出飞行器或者其他对象的姿态（即俯仰、偏航、横滚角度）。在实际的应用场景中，通常需要使用滤波算法对传感器数据进

行处理，从而得到更加准确和稳定的姿态信息。本文将介绍如何使用Python 编程语言实现互补滤波和扩展卡尔曼滤波算法，来解算姿态。

二、互补滤波算法

1. 什么是互补滤波算法

互补滤波算法是一种简单而有效的滤波算法，常用于姿态解算中。它的原理很简单，即将两种不同的数据（通常是陀螺仪数据和加速度

计数据）进行加权平均，从而得到更加稳定和准确的姿态信息。

2. 互补滤波算法的实现

在 Python 中实现互补滤波算法非常简单。我们需要获取陀螺仪和加速度计的原始数据。我们可以使用如下的公式来计算互补滤波的

输出：

angle = alpha * (angle + gyroRate * dt) + (1 - alpha) * accAngle

其中，angle 表示最终的姿态角度，gyroRate 表示陀螺仪的角速度，dt 表示采样时间间隔，accAngle 表示由加速度计计算得到的角度，alpha 表示权重系数。

3. 互补滤波算法的优缺点

互补滤波算法具有简单、低成本、易实现的优点，适用于一些资源有限的场景。但是它也有一些缺点，比如对参数的选择比较敏感，需要经过一定的调试和优化。

三、扩展卡尔曼滤波算法

1. 什么是扩展卡尔曼滤波算法

基于自适应显式互补滤波的姿态解算方法

摘要：本文提出了一种基于自适应显式互补滤波（ASECF）的姿态解算方法。该方法利用加速度计、陀螺仪和磁力计组成的惯性测量单元获取姿态角度，并利用ASECF算法对姿

态角度进行优化估计。仿真和实验结果表明，该方法具有较好的精度和鲁棒性，能够有效

应对各种干扰因素。

关键词：姿态解算，自适应显式互补滤波，惯性测量单元，加速度计，陀螺仪，磁力

计

1. 引言

姿态解算是指通过各种传感器获取物体的运动状态，如角度、角速度、加速度等，从

而确定物体的姿态。目前，常见的姿态解算方法有基于卡尔曼滤波、基于扩展卡尔曼滤波、基于粒子滤波等。然而，这些方法需要对系统进行较为复杂的建模和优化，且对噪声的敏

感度较高，容易出现收敛困难和精度不足等问题。

2. ASECF算法原理及优点

ASECF算法是一种基于滤波器的估计方法，其主要思想是对系统状态进行加权求和，

使得权重的变化能够自适应地响应系统状态的变化。ASECF算法的核心是互补滤波（CF），其主要优点有以下几个方面：

1） CF算法具有良好的鲁棒性和实时性，不需要进行复杂的模型建模和优化。

2） CF算法对噪声的敏感度较低，适用于各种干扰因素严重的环境下。

3） CF算法可以适应多种系统状态的变化，包括加速度计偏移、地磁场干扰等。

基于CF算法，ASECF算法引入了一个自适应的权重因子，用于根据系统状态的变化自适应调节滤波权重。具体地，ASECF算法将滤波器的输出与系统状态偏差之间的误差作为

权重因子，通过权重因子的自适应调整提高滤波精度和鲁棒性。

基于四元数互补滤波的无人机姿态解算

本文提出了一种基于四元数互补滤波的无人机姿态解算方法。该方法通过对四元数的互补滤波来对无人机的姿态进行估计，实现了对无人机运动状态的实时监测和控制。同时，本文还对该方法进行了实验验证，结果表明该方法具有较高的精度和实用性。

关键词：四元数；互补滤波；无人机姿态解算；估计；监测

一、引言

随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用等领域的应用越来越广泛。然而，无人机的飞行控制与稳定性问题一直是无人机技术的瓶颈之一。其中，无人机姿态解算技术是实现无人机飞行控制的关键技术之一。无人机姿态解算指的是通过传感器采集的数据，对无人机的姿态进行估计和推算，以实现对无人机运动状态的实时监测和控制。

传统的无人机姿态解算方法主要基于欧拉角和旋转矩阵等数学

模型，但这些方法存在着欧拉角奇异性和旋转矩阵计算复杂等问题，导致无法满足实际应用需求。因此，近年来，越来越多的研究者开始探索基于四元数的无人机姿态解算方法。

四元数是一种具有四个实数分量的数学对象，可以用来表示旋转、姿态等信息。相比于欧拉角和旋转矩阵等传统数学模型，四元数具有计算简单、不存在奇异性等优点，因此在无人机姿态解算领域得到了广泛应用。而互补滤波是一种常用的信号处理方法，可以对多个信号进行加权平均，从而得到更加准确的结果。因此，本文提出了一种基

于四元数互补滤波的无人机姿态解算方法，以解决传统方法存在的问题。

二、基于四元数互补滤波的无人机姿态解算方法

1.四元数表示姿态

四元数可以用来表示旋转、姿态等信息，其具有简单的计算方式和不存在奇异性等优点。因此，本文采用四元数来表示无人机的姿态信息。

基于四元数互补滤波的无人机姿态解算

这种无人机姿态解算方法是基于四元数互补滤波（Quaternion Complementary Filter），它是一种用于计算3D无人机在空中姿态的高效算法。四元数表达方式可以将任意三维方向和位移编码成四元数形式，因此可以以此为基础来计算无人机的姿态。四元数互补滤波由两个主要过程组成：预测和更新。在预测步骤中，算法通过使用加速度计和陀螺仪的读数来预测无人机的姿态，这帮助消除噪声，缩短响应时间等。在更新步骤中，将传感器的观测与预测的比较，以校准预测中的偏差，以最终确定无人机的姿态。四元数互补滤波算法使无人机能够实时准确地跟踪三维空间中的姿态变化，让无人机能够以更自信地方式操纵飞行活动。

飞行器自主控制中姿态稳定算法的使用教程与实验分析

飞行器自主控制中姿态稳定算法的使

用教程与实验分析

一、引言

飞行器的自主控制是现代航空领域的重要研究课题之一，其中姿态稳定算法是保证飞行器在飞行过程中能够保持稳定飞行姿态的关键。本文将详细说明飞行器自主控制中姿态稳定算法的使用教程，并通过实验分析其性能表现。

二、姿态稳定算法概述

姿态稳定算法是根据飞行器的动力学特性和陀螺仪、加速度计等传感器数据，对飞行器进行姿态控制调节的算法。其目的是使飞行器保持特定的飞行姿态，如平稳飞行、悬停等。

常见的姿态稳定算法包括PID控制、互补滤波、卡尔曼滤波等。在选择具体算法时，需要考虑飞行器的动力学特性、传感器的精度和可靠性等因素。

三、飞行器自主控制中姿态稳定算法的使用教程

1. 硬件准备

首先，需要准备一台飞行器模型，可以是无人机或其他飞

行器。根据飞行器的需求，安装好陀螺仪、加速度计等传感器，并确保其正常工作。

2. 算法选择

根据飞行器的动力学特性和控制要求，选择合适的姿态稳

定算法。常见的选择包括PID控制算法、互补滤波算法等。

在实际应用中，可以根据具体情况进行算法的优化和改进。

3. 参数调节

根据飞行器的动力学特性和传感器的精度，调节算法中的

参数。对于PID控制算法，包括比例系数、积分系数和微分

系数等；对于互补滤波算法，包括陀螺仪数据和加速度计数据的权重分配等。通过反复测试和调整，使飞行器能够稳定地保持目标姿态。

4. 系统实现

根据选择的算法和调节的参数，实现飞行器姿态稳定控制

系统。可以使用MATLAB、Python等编程语言来编写控制算

法和界面程序。

5. 实验验证

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