基于四元数方法地姿态解算
四元数姿态解算原理
四元数姿态解算原理咱们先来说说姿态解算为啥这么重要。
你想啊,在好多地方都得知道一个物体的姿态,就像咱们玩遥控飞机的时候,如果不知道飞机在空中是啥姿势,是头朝上还是朝下,是横着飞还是斜着飞,那这飞机可就没法好好控制啦。
在机器人领域也是一样的,机器人得知道自己的胳膊、腿是啥姿势才能准确地干活呀。
那四元数是啥呢?简单来说,它就像是一种很特别的数学小工具。
四元数有四个部分,就像四个小伙伴一起合作来描述姿态。
这和咱们平常熟悉的用角度来描述姿态不太一样哦。
平常的角度描述有时候会遇到一些麻烦事儿,比如说会有万向节锁这种讨厌的问题。
就好比你想转动一个东西,结果发现有些方向转着转着就转不动了,就像被锁住了一样,多让人头疼呀。
但是四元数就很聪明啦,它能巧妙地避开这些问题。
想象一下四元数是一个小魔法盒。
这个小魔法盒里面的四个部分相互配合着来表示物体的旋转状态。
比如说有一部分像是负责说物体绕着x轴转了多少,另一部分负责绕y轴,还有的负责绕z轴,最后一部分就像是一个协调员,把前面三个部分协调得妥妥当当的。
在姿态解算的时候呢,就像是一场精彩的接力赛。
传感器会给我们一些数据,这些数据就像是接力赛的第一棒。
比如说加速度计能告诉我们物体受到的加速度,陀螺仪能告诉我们物体旋转的速度。
但是这些数据可不能直接就告诉我们物体的姿态呢,它们还需要经过四元数这个神奇的“加工厂”加工一下。
四元数会根据这些传感器的数据不断地更新自己。
就像它在说:“加速度计给了我这个信息,陀螺仪给了我那个信息,那我就调整一下我自己来表示新的姿态啦。
”这个调整的过程就像是它在做一种很精细的舞蹈动作,每个部分都在按照一定的规则动来动去。
而且四元数在计算姿态的时候特别稳定。
就像一个稳重的老大哥,不管外面的数据怎么波动,它都能比较准确地算出姿态来。
不像有些方法,数据稍微有点风吹草动就慌了神,算出的姿态就乱七八糟的。
再说说四元数在图形学里的应用吧。
你玩游戏的时候有没有想过那些超级酷炫的3D模型是怎么旋转的呀?很多时候就是靠四元数来搞定姿态的。
四元数及姿态解算
q1
q2
q3
q1 q2 q0 q3 q3 q0 q2 q1
q3 p0
q2 q1
p1
p2
M
'(q) P
q0 p3
(2-2)
(2-3) (2-4) (2-5) (2-6)
由此可知,四元数的乘法不满足交换律,除非四元数还原为纯数字。
第三讲 四元数及姿态解算
一、 四元数的起源
在古希腊的亚里斯多德时代就已经有了力的矢量分解了,即力可以分解为
F
ai
bj
(1-1)
但那个时代并不意味着 i j 。在此之前人们就已经有了对纯粹数字的认识和相应的运算
规则,但是纯数字和矢量是没有混在一起表示物理量的,1879 年高斯撰写了一篇未曾发表的 文章,其中提到了 a bi 的含义,可以看出他试图建立一个三分量的代数( a ,bi , a bi )。
t 0
dt 2
0
x y
z
x y 0 z z 0 y x
z
y
x
0
(4-2) (4-3) (4-4) (4-5)
在(4-5)的基础上,剔除所有的零元,则有
q0 (t) q1(t)
d dt
q1
(t
)
q2
(t
1r0
0r1
3r2
2r3
1 0
32rr00
3r1 2r1
0r2 1r2
mahony姿态解算算法
mahony姿态解算算法在机器人技术领域,姿态解算算法(Attitude Estimation Algorithm)是一项非常重要的技术。
随着无人机、自动驾驶车辆和机器人等应用的不断发展,对于准确的姿态解算算法有着更高的需求。
本文将介绍一种被广泛应用的姿态解算算法——Mahony姿态解算算法。
二、算法原理Mahony姿态解算算法是一种基于四元数的滤波算法,在惯导系统中实现姿态解算。
该算法通过运动传感器(如陀螺仪和加速度计)读取数据,并利用基于四元数的滤波器估计出系统的姿态。
具体步骤如下:1. 初始化四元数和其他参数,包括采样周期、姿态误差修正比例系数等。
2. 通过陀螺仪来预测当前时刻的姿态,并将预测的姿态作为初始值。
3. 利用加速度计数据计算出当前时刻的测量姿态。
4. 利用四元数滤波器对预测姿态和测量姿态进行融合,得到最终的姿态解算结果。
三、算法优势Mahony姿态解算算法具有以下优势:1. 精度高:该算法能够以较高的精度估计出系统的姿态,尤其适用于需要高精度姿态解算的应用场景。
2. 实时性好:Mahony算法采用了滤波器的设计,能够实时更新姿态数据,适用于对实时性要求较高的系统。
3. 低计算量:相比其他姿态解算算法(如卡尔曼滤波器),Mahony算法的计算量较低,能够在计算资源受限的设备上高效运行。
四、应用领域Mahony姿态解算算法广泛应用于以下领域:1. 无人机导航:在无人机中,准确的姿态解算算法是实现稳定飞行和导航的关键。
Mahony算法能够提供准确的姿态信息,帮助无人机实现精确的飞行控制。
2. 自动驾驶:在自动驾驶车辆中,准确的姿态解算算法可用于车辆的定位和导航。
Mahony算法可以提供高精度的姿态信息,帮助车辆实时获取准确的位置和方向。
3. 机器人运动控制:Mahony算法在机器人运动控制中也有广泛应用,能够实时估计机器人的姿态,并提供姿态反馈控制,从而实现精确的运动控制。
本文介绍了Mahony姿态解算算法的原理、优势以及应用领域。
四元数解算姿态角
四元数解算姿态角
四元数是一种表示姿态角的数学工具,它可以用来描述飞行器、机器人等物体在三维空间中的姿态。
在实际应用中,我们需要通过传感器获取物体的加速度、角速度等信息,然后使用四元数解算出物体的姿态角。
四元数与欧拉角不同,它不仅可以避免万向锁问题,而且可以方便地进行姿态角的插值、积分等操作。
其基本原理是将姿态角表示为一个四元数,然后通过四元数的运算来更新姿态角。
四元数具有独特的乘法规则,即两个四元数相乘时,结果仍为一个四元数。
同时,四元数还具有单位长度和逆元等性质,这使得它可以方便地进行运算。
通过四元数解算姿态角,我们可以得到物体的欧拉角、旋转矩阵等信息,从而实现对物体的姿态控制。
在实际应用中,四元数解算姿态角已成为飞行器控制、机器人导航等领域的重要技术之一。
总之,四元数解算姿态角是一种高效、精确的方法,可以用来描述物体在空间中的姿态,为现代科技的发展提供了有力支持。
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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 UniversityVol. 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 12. 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.2014.02.0150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。
四元数算法在姿态矩阵解算中的研究
2019年第3期 信息通信2019(总第 195 期)INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum.N o 195)四元数算法在姿态矩阵解算中的研究陈国通,范圆圆,孙敬(河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄050018)摘要:SIN S是直接利用计算机来模拟载体的姿态矩阵,然后根据模拟出的姿态矩阵解算出载体的姿态和航向信息。
姿 态矩阵的计算是捷联惯导算法中最重要的一部分,也是捷联式系统所特有的。
所以,对于姿态矩阵的研究是非常必要的,文章以四元数算法为基袖,主要研究整体-四元数和分解-四元数算法。
通过建立线性化误差模型,将这两种算法的精 度进行比较分析和仿真对比,结果表明分解-四元数算法比整体-四元数算法精度更高。
关键词:SINS.姿态矩阵;整体-四元数;分解-四元数中图分类号:TN927 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2019)03-0046-03Research on Quaternion Algorithm in Attitude Matrix SolutionChen Guotong,Fan Yuanyuan,Sun Jing(College of Information Science and Engineering,Hebei University o f Science and Technology,Shijiazhuang050018, China) AbstractrSE^S directly uses the computer to simulate the attitude matrix o f t he earner,and then calculates the attitude and heading information o f t he carrier based on the simulated attitude matrix.The calculation of t he attitude matrix is the most important part o f t he strapdown inertial navigation algorithm and is unique to the strapdown system.Therefore,the study of attitude matrix is very necessary.Based on the quaternion algorithm,this paper mainly studies the whole-quaternion and decomposition-quaternion algorithm.By establishing a linearized error model,the accuracy o f the two algorithms is compared and analyzed.The results show that the decomposition-quaternion algorithm is more accurate than the global-quaternion algorithm.K ey words:SINS;attitude matrix;whole-quaternion;decomposition-quaternion〇引言捷联惯导系统(strap-down inertial navigation system,SINS)是惯性导航系统(Inertial navigation system,INS)的一[6] SLIMANI K,BENEZETH Y,SOUAMI F.Human interaction recognition based on the co-occurrence o f visual words[C]//Proceedings o f IEEE Conference on Computer Msionand Pattern Recognition Workshops.Columbus,Ohio,U SA: IEEE,2014:461-466.[7] NAM G YU CHO,SE HO PARK,JEONG SEON PARK.Compositional interaction descriptor for human interaction recognitiont^.Neurocomputing,2017,(267) 169-181.[8] JUNEJO I,DEXTER E,LAPTEV I.Cross-view action recognition from temporal self-similarities[C]//European Conference on Computer Vision.Berlin:Springer-Verlags2008: 293-306.[9] WRIGHT J,YANG A,GANESH A.Robust face recognition via sparse representation[C]//IEEE Trans,on Pattern Analysis and Machine Intelligence.IEEE,2009:354-371. [10] HUANG Zhi-wu,WANG Rui-pings SHAN Shi-guang.Facerecognition on large-scale video in the wild with hybrid Eu-clidean-and-Riemannian metric learning [J].Mixture Research Article Pattern Recognition,2015,48(10): 3113-3124.[11] VAHDAT A,G A O B,RANJBAR M.A discriminative keypose sequencemodel for recognizing human interactions[C]/ /Proceedings o f t he IEEE International Conference on Computer Vision Workshops.IEEE,2011:1729-1736.[12] RYOO MS.Human activity prediction:early recognition ofongoing activitiesfrom streaming videos[C]//Proceedings of 种。
四旋翼飞行器 四元数和欧拉角的关系 与 姿态解算
四旋翼飞行器四元数和欧拉角的关系与姿态解算下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。
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四元数 四旋翼飞行器姿态解算
四元数四旋翼飞行器姿态解算四元数是用来描述空间旋转的数学工具,在飞行器姿态解算中具有重要的应用。
四旋翼飞行器是一种采用四个电动马达驱动的多旋翼飞行器,通过调节四个马达的转速实现飞行器的姿态控制。
在四旋翼飞行器的飞行过程中,需要实时获取飞行器的姿态信息,以便进行飞行控制。
四元数作为一种有效的姿态描述方法,被广泛应用于四旋翼飞行器的姿态解算中。
四元数是一种具有四个元素的数学结构,通常表示为q = w + xi + yj + zk,其中w、x、y、z分别表示四元数的实部和三个虚部。
四元数可以表示为一个旋转矩阵,通过四元数乘法运算可以实现空间旋转的复合。
在四旋翼飞行器的姿态解算中,通常使用四元数来描述飞行器的姿态状态。
四旋翼飞行器的姿态解算涉及到四元数的插值、积分和旋转等计算。
在飞行器的姿态控制过程中,需要将传感器获取的姿态信息进行融合处理,得到飞行器的姿态状态。
四元数插值可以实现飞行器姿态信息的平滑过渡,提高飞行的稳定性和平顺性。
四元数积分可以实现对飞行器姿态状态的更新,保持飞行器的正确姿态。
四元数旋转可以实现飞行器的姿态控制,使飞行器按照指定的姿态进行飞行。
在四旋翼飞行器的姿态解算中,需要考虑传感器误差、系统延迟和控制精度等因素。
传感器误差会影响到飞行器的姿态感知精度,需要通过滤波算法和校准方法来降低误差影响。
系统延迟会导致飞行器姿态状态的延迟更新,需要通过合理的控制策略来补偿延迟效应。
控制精度是指飞行器姿态控制的准确性,需要通过优化控制算法来提高飞行器的稳定性和精确性。
总的来说,四元数是一种有效的姿态描述方法,被广泛应用于四旋翼飞行器的姿态解算中。
通过四元数插值、积分和旋转等计算,可以实现对飞行器姿态状态的准确解算和控制。
在实际的飞行应用中,需要综合考虑传感器误差、系统延迟和控制精度等因素,全面提高飞行器的姿态解算精度和控制性能。
四旋翼飞行器的姿态解算是飞行控制领域的重要课题,将带来对未来飞行器飞行性能的提升和发展。
imu 4元素姿态解算
imu 4元素姿态解算
IMU 4元素姿态解算是一种通过使用惯性测量单元(IMU)来推导出机体的姿态信息的算法。
IMU通常由加速度计和陀螺仪组成。
加速度计用于测量物体在三个轴向的线性加速度,而陀螺仪则用
于测量物体在三个轴向上的角速度。
通过这些测量值,可以推导出机
体在三维空间内的姿态。
在IMU 4元素姿态解算中,姿态是通过四元数来表示的。
四元数
是一种数学工具,由实部和三个虚部组成,可以用于描述旋转。
解算过程涉及到将加速度计和陀螺仪的测量值与旋转矩阵相结合。
旋转矩阵通过将四元数转换为旋转矩阵的形式来表示姿态。
然后,通
过使用已知的姿态来更新四元数,以获得更准确的姿态估计。
IMU 4元素姿态解算在机器人技术、无人机和虚拟现实等领域具
有广泛应用。
它可以提供准确的姿态信息,帮助实现精确的运动控制
和导航。
总的来说,IMU 4元素姿态解算是一种使用加速度计和陀螺仪测
量值,并结合四元数和旋转矩阵的算法,用于推导出机体的姿态信息。
它在多个领域中都具有重要的应用价值。
一种新型基于四元数的姿态解算算法研究
一种新型基于四元数的姿态解算算法研究近年来,随着技术的发展,越来越多的智能装备开始出现在我们的日常生活中。
其中,机器人成为了一个备受关注的领域,也成为了智能装备的一种重要形态。
然而,要想让机器人正常运行,需要解决许多问题,其中姿态解算算法是其中的一项重要问题。
姿态解算算法是指通过传感器获取机器人的姿态信息,并将其转化为计算机能够理解的形式。
经过姿态解算后,机器人能够更加精确地掌握自己的姿态信息,从而更加准确地完成各种任务。
现有的姿态解算算法包括欧拉角法、旋转向量法和四元数法。
而本文研究的新型姿态解算算法则是一种基于四元数的算法。
四元数法在欧拉角法和旋转向量法的基础上发展而来,具有很多优点。
首先,四元数具有紧凑、高效的表示方式,能够更加方便地进行姿态解算。
其次,四元数法可以避免万向锁问题,从而更加稳定和精确。
因此,基于四元数的姿态解算算法在机器人控制、航空航天等领域得到了广泛应用。
本文在此基础上进一步探索了一种新型的基于四元数的姿态解算算法,旨在提高机器人的控制精度和稳定性。
首先,我们建立了一个四元数姿态解算模型。
该模型考虑了机器人在空间中的位移、旋转等因素,并将其转化为四元数的形式。
通过对四元数进行运算和变换,我们可以更加精确地计算出机器人的姿态参数。
接着,我们基于四元数姿态解算模型,提出了一种新型的姿态解算算法。
该算法在计算机程序中实现,能够自动获取机器人的传感器数据,并进行姿态解算。
该算法的主要优点在于精度高、稳定性好、适用性广。
最后,我们通过实验验证了该算法的可行性和有效性。
在机器人进行各种动作时,我们测量了其姿态数据,并将其与算法计算出的姿态数据进行比较。
结果表明,该算法具有高精度、高稳定性,能够有效提高机器人的控制精度。
综上所述,基于四元数的姿态解算算法在机器人控制、航空航天等领域具有重要意义。
本文提出的新型姿态解算算法具有高精度、高稳定性,有望成为未来机器人设计与控制领域的重要发展方向。
基于四元数互补滤波的无人机姿态解算
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。
四元数可以表示为:q = a + bi + cj + dk其中,a、b、c、d为实数分量,i、j、k为三个虚数分量,满足: i = j = k = ijk = -1四元数可以表示旋转、姿态等信息,其中,a为实部,b、c、d为虚部,表示旋转轴和旋转角度。
基于四元数的姿态解算器或欧拉角解算器算法
基于四元数的姿态解算器或欧拉角解算器算法四元数姿态解算器和欧拉角姿态解算器都是用于表示三维空间中的旋转。
四元数是一种扩展了复数的数学概念,可以表示三维空间中的旋转,而欧拉角是一种用三个角度表示旋转的方法。
这两种方法都可以用于计算物体在三维空间中的姿态。
1. 四元数姿态解算器算法:
四元数由一个实部和一个虚部组成,可以表示为q = w + xi + yj + zk,其中w、x、y、z是实数,i、j、k是虚数单位。
四元数的运算包括加法、减法、乘法和共轭等。
四元数姿态解算器的算法步骤如下:
a) 初始化四元数q = [1, 0, 0, 0],表示初始时刻物体的姿态。
b) 读取陀螺仪的角速度数据,将其转换为四元数形式。
c) 使用四元数乘法更新物体的姿态。
d) 将更新后的四元数转换为欧拉角,以便进行其他计算或显示。
2. 欧拉角姿态解算器算法:
欧拉角是用三个角度表示旋转的方法,通常包括绕x轴的滚动角(roll)、绕y轴的俯仰角(pitch)和绕z轴的偏航角(yaw)。
欧拉角的运算包括加法、减法和乘法等。
欧拉角姿态解算器的算法步骤如下:
a) 初始化欧拉角θ = [0, 0, 0],表示初始时刻物体的姿态。
b) 读取陀螺仪的角速度数据,将其转换为欧拉角形式。
c) 使用欧拉角乘法更新物体的姿态。
d) 将更新后的欧拉角用于其他计算或显示。
需要注意的是,欧拉角在某些情况下可能会出现万向节死锁(gimbal lock)现象,这时需要使用四元数来表示旋转。
而在实际应用中,通常会将四元数和欧拉角结合起来使用,以便在不同场景下进行灵活切换。
四元数姿态解算和卡尔曼滤波
四元数姿态解算和卡尔曼滤波在四元数姿态解算和卡尔曼滤波领域,姿态解算是一个重要的问题。
姿态解算主要是通过传感器来获取物体在空间中的方位信息,其中四元数是一种广泛应用的姿态表示方法。
而卡尔曼滤波是一种常用的姿态解算算法。
四元数是一种用来表示旋转的数学工具,它由一个实部和三个虚部组成。
通过四元数,我们可以方便地描述物体在三维空间中的旋转和方位。
在姿态解算中,我们常常使用四元数来表示物体的姿态。
四元数具有很好的性质,比如可以方便地进行插值和运算,因此在姿态解算中得到了广泛的应用。
卡尔曼滤波是一种常见的姿态解算算法。
它主要通过融合多传感器的数据来进行姿态解算。
卡尔曼滤波利用传感器提供的测量值和先验知识,通过递推的方式对系统状态进行估计和修正,从而得到更准确的姿态信息。
在实际应用中,四元数姿态解算和卡尔曼滤波常常结合起来使用。
通过四元数来表示物体的姿态,然后利用卡尔曼滤波对姿态进行优化和修正。
这种组合可以有效地提高姿态解算的准确性和稳定性。
在具体的实现过程中,四元数姿态解算和卡尔曼滤波需要考虑多个因素,比如传感器类型、传感器误差、姿态模型等。
需要根据实际情况选择合适的算法和参数,以获得最佳的姿态解算效果。
总而言之,在姿态解算和卡尔曼滤波领域,四元数是一种重要的姿态表示方法,而卡尔曼滤波是一种常用的姿态解算算法。
它们的结合可以有效提高姿态解算的准确性和稳定性。
在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的算法和参数,以获得最佳的姿态解算效果。
通过不断的研究和实践,我们相信四元数姿态解算和卡尔曼滤波在未来会有更广泛的应用。
mpu6050四元数姿态解算结果
MPU6050是一款常用的三轴陀螺仪和三轴加速度计模块,它可以用于测量和解算飞行器的姿态角,是无人机和其他飞行器项目中常用的传感器之一。
在解算飞行器的姿态角时,使用四元数解算是一种常见且有效的方法。
本文将介绍MPU6050四元数姿态解算的结果,包括其原理、算法和实际应用。
一、MPU6050的工作原理1.1 三轴陀螺仪MPU6050的三轴陀螺仪可以测量飞行器围绕X、Y、Z轴的角速度,其工作原理是利用霍尔传感器测量角速度对应的旋转矢量。
通过积分得到飞行器当前的姿态角速度。
1.2 三轴加速度计MPU6050的三轴加速度计可以测量飞行器在X、Y、Z轴的加速度,其工作原理是利用加速度对应的位移变化,计算得到飞行器的加速度。
1.3 传感器融合MPU6050将三轴陀螺仪和三轴加速度计的数据进行融合,通过卡尔曼滤波等算法得到更为准确的姿态角度。
二、四元数解算姿态角2.1 四元数原理四元数是一种数学工具,用来描述旋转和姿态变换。
在飞行器姿态控制中,通常使用四元数来表示飞行器当前的姿态角。
四元数可以简洁地表示旋转,且在插值和积分运算中具有优势。
2.2 四元数解算算法MPU6050使用四元数解算算法,根据三轴陀螺仪的角速度数据来更新四元数,从而得到飞行器当前的姿态角。
四元数解算算法运用了加速度计和磁力计的数据,使得姿态角的计算更为准确和稳定。
2.3 解算结果MPU6050四元数解算的结果是飞行器当前的姿态角,包括俯仰角、横滚角和偏航角。
这些角度是飞行器在空间中的姿态,对于飞行器的稳定飞行和姿态控制具有重要意义。
三、MPU6050四元数姿态解算的实际应用3.1 无人机姿态控制在无人机项目中,MPU6050四元数姿态解算可以用于无人机的姿态控制。
通过实时更新无人机的姿态角,可以使无人机保持稳定飞行和响应操控信号。
3.2 姿态稳定相机MPU6050四元数姿态解算还可以应用在姿态稳定相机上。
通过获取相机的姿态角,可以使相机在运动中保持稳定,获得更加清晰和稳定的图像。
四元数姿态解算
四元数姿态解算1. 欧拉角法:欧拉角法(又称三参数法)是欧拉在1776 年提出来的,其原理是动坐标系相对参考坐标系之间的位置关系可以用一组欧拉角来描述。
解算欧拉角微分方程只需要解三个微分方程,与其它方法相比,需要求解的方程个数少一些但在用计算机进行数值积分时,要进行超越函数(三角函数)的运算,从而加大了计算的工作量。
用此方法求解得到的姿态矩阵永远是正交矩阵。
在进行加速度信息的坐标变换时变换后的信息中不存在非正交误差,得到的姿态矩阵不需要进行正交化处理。
当载体的纵摇角(俯仰角)为90 °时,将出现奇点,因此该方法不能进行全姿态解算,其使用存在一定的局限。
2. 方向余弦法:方向余弦法(称九参数法)用矢量的方向余弦来表示姿态矩阵的方法。
绕定点转动的两个坐标系之间的关系可以用方向余弦矩阵来表示。
方向余弦矩阵是随时间变化的,其变化规律的数学描述就是方向余弦矩阵的微分方程,方向余弦矩阵的即时值就可以通过求解该微分方程而得到。
该方法求解姿态矩阵避免了欧拉角法所遇到的奇点问题,可以全姿态工作。
但方向余弦矩阵具有九个元素,所以需要解九个微分方程,计算工作量较大,在工程上并不实用。
3. 三角函数法:三角函数法(又称六参数法)是将绕定点转动的两个坐标系之间的关系用三次转动等效地表示,将三次转动角度的正、余弦函数来表示姿态函数。
该方法虽然避免了欧拉角法的缺点,可以全姿态工作,但需要解六个微分方程,计算量也不小,工程上并不实用。
4. Rodrigues参数法:Rodrigues 数法是法国数学家Rodrigues 在1840 年提出的,该方法所描述的姿态是唯一的,并且具有简洁、直观的优点,其微分方程结构简单,无多余约束,计算效率优于当前广泛使用的四元数法。
由于Rodrigues 参数法存在旋转角有奇异值的缺陷,因此限制了其在工程上的应用。
Schaub 和Junkin 对该方法的缺陷,改进后仍然存在奇异值。
但是Rodriguess 参数法仍不失为解算姿态的有效途径。
mahony姿态解算算法
mahony姿态解算算法1. 简介mahony姿态解算算法是一种常用的姿态解算算法,用于估计飞行器或机器人的姿态(即方向和角度)。
它可以通过读取传感器数据,如陀螺仪、加速度计和磁力计,来计算飞行器或机器人的姿态。
本文将详细介绍mahony姿态解算算法的原理、算法流程和应用领域。
2. 原理mahony姿态解算算法基于四元数(Quaternion)表示姿态。
四元数是一种扩展了复数的数学工具,可以用来表示旋转。
mahony姿态解算算法通过融合陀螺仪、加速度计和磁力计的数据,来估计飞行器或机器人的姿态。
3. 算法流程mahony姿态解算算法的流程如下:3.1 数据预处理首先,需要对传感器数据进行预处理。
对于陀螺仪数据,需要进行单位转换,并进行零偏校准。
对于加速度计和磁力计数据,需要进行单位转换,并进行坐标系转换。
3.2 估计姿态使用四元数表示姿态,初始化初始姿态为单位四元数。
然后,根据陀螺仪数据,利用四元数的微分方程更新姿态。
3.3 状态估计利用加速度计和磁力计数据,结合mahony姿态解算算法的状态估计公式,估计飞行器或机器人的姿态。
3.4 姿态校准由于陀螺仪存在零偏误差,需要进行姿态校准。
mahony姿态解算算法通过校准陀螺仪的零偏误差,提高姿态估计的精度。
4. 应用领域mahony姿态解算算法在飞行器和机器人领域有广泛的应用。
以下是一些应用领域的示例:4.1 无人机姿态控制无人机需要准确地估计自身的姿态,以便进行稳定的飞行和精确的控制。
mahony姿态解算算法可以通过融合陀螺仪、加速度计和磁力计的数据,实时估计无人机的姿态,从而实现精确的姿态控制。
4.2 智能机器人导航智能机器人需要准确地感知自身的姿态,以便进行导航和路径规划。
mahony姿态解算算法可以通过融合陀螺仪、加速度计和磁力计的数据,实时估计机器人的姿态,从而实现精确的导航和路径规划。
4.3 虚拟现实技术虚拟现实技术需要准确地追踪用户的头部姿态,以便实现沉浸式的虚拟现实体验。
基于四元数自补偿四旋翼飞行器姿态解算_马敏
b
b wx 0 wzb b wy
T11 T12 T13 n C 记 b T21 T22 T23 ,故当已知姿态变换矩阵 T31 T32 T33
时,根据式(1)、式(5)可以求出当前姿态的四元数 以及欧拉角,其中四元数求解方程如下:
w w w 0
b z b y b x
b wx
( 1 0 )
( 6 )
其中的 wx 、 wy 和 wz 分别为姿态解算单元陀螺 仪测得的机体坐标系下x、y和z轴的角速度[5]。 设T为采样周期,那么四元数微分方程的一阶 龙格-库塔法计算式为: ( 1 1 ) 每个采样周期读取陀螺仪、加速度计和电子 罗盘的数据,对上式进行迭代运算,即可实现四 元数随时间的更新,进而求得3个姿态角。而在实 际中常值偏差是变化的,即在一次启动后随着陀 螺仪、加速度计和电子罗盘运转的时间的增长, 惯性测量器件的常值偏差也缓慢的变化到导航系 统精度无法允许的程度。 2.2 四元数自补偿算法研究 在传统的惯性导航系统中,惯性测量元件与 运载体固连,它们之间没有相对运动。四元数自 动补偿方法是将安装有陀螺仪、加速度计和电 子罗盘的惯导系统相对机体坐标系旋转,使惯性 器件常值偏差沿着机体系敏感轴方向呈周期性变 化。可有效抑制零位误差对系统的影响。 由于自补偿算法在三个轴方向具有相同的应
2 2 2 q0 q12 q3 q2 2(q1q2 q0 q3 ) 2(q1q3 q0 q2 ) b 2 2 2 Cn 2(q1q2 q0 q3 ) q0 q2 q3 q12 2(q2 q3 q0 q1 ) (5) 2 2 2 2(q1q3 q0 q2 ) 2(q2 q3 q0 q1 ) q0 q12 q3 q2
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基于四元数方法的姿态解算方法分析摘要:载体的姿态解算算法是实现捷联式惯性导航系统精确导航的核心技术之一。
分析了欧拉法、方向余弦法、四元数法求解姿态矩阵的优缺点,采用四元数法与方向余弦法两种解算方法分别计算载体姿态,两种方法的计算结果之差与理论真值比较以得到解算的相对误差,从而验证了四元数法的正确性和有效性。
最后,指出提高采样频率和采用高阶计算算法能进一步减小姿态解算误差。
数字化仿真与转台试验结果表明,本文提出的载体姿态解算法具有良好的实时性。
1引言捷联惯导是一种自主式的导航方法。
该方法将陀螺仪和加速度计直接安装在载体上,省掉机电式导航平台,利用计算机软件建立一个“数学平台”来代替机电平台实体[1]。
由于其结构简单且抗干扰能力强,目前已成为航空航天、航海、机器人、智能交通等领域的研究热点之一。
姿态解算是捷联式惯性导航系统的关键技术,通过姿态矩阵可以得到载体的姿态和导航参数计算需要的数据,是捷联式惯导算法中的重要工作。
载体的姿态和航向体现了载体坐标系与导航坐标系之间的方位关系,确定两个坐标系之间的方位关系需要借助矩阵法和力学中的刚体定点运动的位移定理。
通过矩阵法推导方向余弦表,而刚体定点运动的位移定理表明,定点运动刚体的任何有限位移都可以绕过定点的某一轴经过一次转动来实现。
目前描述动坐标相对参考坐标系方位关系的方法有多种,可简单地将其分为3类,即三参数法、四参数法和九参数法「1-2]。
三参数法也叫欧拉角法,四参数法通常指四元数法,九参数法称作方向余弦法。
欧拉角法由于不能用于全姿态飞行运载体上而难以广泛用于工程实践,且实时计算困难。
方向余弦法避免了欧拉法的“奇点”现象,但方程的计算量大,工作效率低。
随着飞行运载体导航控制系统的迅速发展和数字计算机在运动控制中的应用,控制系统要求导航计算环节能更加合理地描述载体的刚体空间运动,四元数法的研究得到了广泛重视。
本文全面分析了3种解算方法的特点,通过对比四参法与九参法的计算结果以验证四元数法的正确性和有效性,基于数值仿真和转台实验相结合的分析方法得到进一步减少姿态解算误差的有效途径,为捷联式惯性导航技术的工程实践提供参考。
(就是这部分内容需要程序解算,不会搞)2姿态矩阵的计算方法由于载体的姿态方位角速率较大,所以针对姿态矩阵的实时计算提出了更高的要求。
通常假定捷联系统“数学平台”模拟地理坐标系,即导航坐标系;而确定载体的姿态矩阵即为研究载体坐标系(6)和导航坐标系(E)的空间转动关系,一般用载体坐标系相对导航坐标系的三次转动角确定,习惯上俯仰角和偏航角用B 和必表示,滚转角用Y 表示。
目前主要的研究方法为:欧拉法、方向余弦法与四元数法。
图1为捷联式惯性导航原理图。
图1 捷联惯导导航原理图2. 1欧拉角微分方程式一个动坐标系相对参考坐标系的方位可以完全由动坐标系依次绕3个不同的轴转动的3个角度来确定。
如把载体坐标系作为动坐标系,把导航坐标系作为参考坐标系,则姿态角即为一组欧拉角,按一定的转动顺序得到导航坐标系到载体坐标系的关系。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡b EbZ b EbY bEbXωωωγγθγγθθγθγθψθγcos sin 0cos sin cos cos 0sin cos sin sin cos (1)根据欧拉角微分方程,由角速度可以求解3个姿态角。
欧拉角微分方程式只有3个,但每个方程()ωx x f xsin ,cos = 都含有三角函数的运算,计算速度慢,且方程会出现“奇点”,方程式退化,故不能全姿态工作。
2. 2方向余弦矩阵微分方程式当一个坐标系相对另一个坐标系做一次或多次旋转后可得到另外一个新的坐标系,前者往往被称为参考坐标系或固定坐标系,后者被称为动坐标系,他们之间的相互关系可用方向余弦表来表示。
方向余弦矩阵微分方程式可写为载体坐标系相对导航坐标系旋转角速度的斜对称矩阵表达式,方向余弦表是对这两种坐标系相对转动的一种数学描述。
b EbE b E b C C Ω= (2) 式中,b Eb Ω为载体坐标系相对导航坐标系旋转角速度的斜对称矩阵表达式。
用方向余弦法计算姿态矩阵,没有方程退化问题,可以全姿态工作,但需要求解9个微分方程()()ωx C x C ijij = ,计算量较大,实时性较差,无法满足工程实践要求。
2. 3四元数微分方程式四元数的数学概念是1843年由哈密顿首先提出的,它是代数学中的内容之一。
随着捷联式惯性导航技术的发展,为了更简便地描述刚体的角运动,采用了四元数这个数学工具,用它来弥补通常描述刚体角运动的3个欧拉角参数在设计控制系统时的不足。
四元数可以描述一个坐标系或一个矢量相对某一个坐标系的旋转,四元数的标量部分表示了转角的一半余弦值,而其矢量部分则表示瞬时转轴的方向、瞬时转动轴与参考坐标系轴间的方向余弦值。
因此,一个四元数既表示了转轴的方向,又表示了转角的大小,往往称其为转动四元数。
工程上一般运用范数为1的特征四元数,特征四元数的标量部分表示转角的一般余弦值,其矢量部分表示瞬时转轴n 的方向。
比如式(3)表示矢量R 相对参考坐标系旋转一个转角θ,旋转轴二的方向由四元数的虚部确定,γβαcos cos cos 、、表示旋转轴n 与参考坐标系轴间的方向余弦值。
''qRq R = (3)式中:R 为某矢量;γθβθαθθλλcos 2sincos 2sin cos 2sin 2cos321321====+++=p p p kp j p i p q四元数姿态矩阵微分方程式只要解4个一阶微分方程式组即可,比方向余弦姿态矩阵微分方程式计算量有明显的减少,能满足工程实践中对实时性的要求。
3基于四元数法的姿态解算验证四元数法的正确性和有效性是将算法应用于工程实践的首要前提,在算法正确性的前提下应保证解算误差符合工程实践的需要。
3. 1四元数法正确性和有效性的验证本文根据四元数法与方向余弦法两种解算方法进行计算,通过对比两种方法的计算结果,验证四元数法的正确性和有效性。
四元数法姿态矩阵计算的步骤如下:(1)初始四元数的确定,如式(4)其输人为初始的姿态角。
()()()()⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---+=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡2sin 2sin 2cos 2cos 2cos 2sin 2sin 2cos 2sin 2cos 2sin 2cos 2cos 2sin 2sin 2sin 2cos 2cos 2sin 2sin 2sin 2cos 2cos 2cos 0000000000000000000000000000321γθψγθψγθψγθψγθψγθψγθψγθψλp p p (4) (2)四元数标量部分与矢量部分321p p p 、、、λ的实时计算,输人信号为陀螺仪的数字输出信号dt ib tt t ωθ⎰∆+=∆,其中i 为z y x 、、。
计算方法采用二阶龙格库塔法,如式(5)()()()()()()()()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+⨯+=++Ω=Ω+=Ω=21212/K K T t q T t q Y T t K t q t T t q Y t q t K b b b (5) (3)姿态矩阵的实时计算,确定姿态矩阵bE C ,输入为()()()()n p n p n p n 321、、、λ。
计算公式如式(6)。
()()()()()()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--+-++--+--+--+=222123213223113223212223212313212322212222222p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p p C bE λλλλλλλλλ (6)(4)载体姿态角计算,以确定姿态角γψθ、、,输人为()()()()()n T n T n T n T n T 3323131211、、、、计算公式如式(7)()()()()()()⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-=n T n T n T n T n T 3323111213arctan arctan arcsin θθθ (7) 方向余弦法姿态矩阵的计算与四元数法的区别主要是姿态矩阵的描述不同,其描述如式(8)所示。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-++--=γθγψγθψγψγθψγθγψγθψγψγθψθθψθψcos cos sin cos cos sin sin sin sin cos sin cos sin cos cos cos sin sin sin cos sin sin sin cos sin cos sin cos cos b E C (8)其解算方向余弦矩阵微分方程为Ω=bEbE C C ,得到方向余弦矩阵bE C 后可提取姿态角。
验证工作均以二阶龙格库塔法展开计算。
(1)针对单轴输入,两种解算方法的计算结果与数值理论值对比,比较其相对误差。
计算条件为:陀螺仪输出角速率。
=s /50,采样时间取为s T 01.0=、,该采样频率工程实践可行;各通道独立解算,初始角为 90-,终止角为90。
以滚转通道为例,图2为四元数法解算结果,图3为方向余弦法解算结果。
单轴数值计算结果说明:根据上述的计算条件,单轴输人下,四元数法与方向余弦法的计算结果都是正确的,即姿态解算算法在单轴输入情况下是正确的;姿态解算的相对误差数量级为%102-左右,且四元数法与理论真值的相对误差更小。
(2)针对三轴输人,两种解算方法之差与数值理论值对比,以比较两种方法的相对误差; 计算条件为:载体三通道陀螺仪输出为角速率s /60=ω;载体三通道陀螺仪输出为正弦角速率,幅值60=A ,频率Hz f 4.0=;采样时间s T 01.0=,工程实践可行;各通道独立解算,初始角均为同样以滚转通道为例,图4为匀速输人下两种方法的相对误差,图5为正弦输人下两种方法的相对误差。
三轴数值计算结果说明:三轴输入下,根据上述的计算条件,匀速与正弦输入下四元数法与方向余弦法的计算结果都是正确的,两种解算方法之差与理论真值比较的相对误差很小,相对误差的数量级为10-%左右。
因为正弦输人时每步计算的角增量小,所以相对误差要稍小些。
上述理论分析和数值仿真结果表明,四元数姿态解算算法在三轴输人情况下是正确的,且其计算精度高、理论完善,并具有良好的工程实践价值。