基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算_梁延德
互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用
万晓凤;康利平;余运俊;林伟财
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2015(034)002
【摘要】针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统.由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究.结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计.
【总页数】4页(P8-11)
【作者】万晓凤;康利平;余运俊;林伟财
【作者单位】南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031;南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031;南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031;南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031
【正文语种】中文
【中图分类】TP274.2
【相关文献】
1.基于自适应互补滤波的四旋翼飞行器姿态解算 [J], 陈华胄;谌海云
2.基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算 [J], 梁延德;程敏;何福本;李航
3.基于非线性互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态信息融合处理 [J], 孙菁宇;高国伟;潘宏生;毛瑞燕
4.基于互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态和高度解算 [J], 肖宇
5.卡尔曼滤波在四旋翼飞行器姿态解算中的应用 [J], 杭成;朱海霞;许毅立;苑家玮因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种基于改进四元数二阶互补滤波的飞行器姿态解算方法[发明专利]
![一种基于改进四元数二阶互补滤波的飞行器姿态解算方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/b2bd4a4b284ac850ac024261.png)
专利名称:一种基于改进四元数二阶互补滤波的飞行器姿态解算方法
专利类型:发明专利
发明人:周翟和,钟雨露,伏家杰,曾庆喜,孔德明,田祥瑞,游霞,陈燕
申请号:CN201810285907.5
申请日:20180329
公开号:CN108827299A
公开日:
20181116
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提出的一种基于改进四元数互补滤波的飞行器姿态快速收敛方法,属于数字滤波和多传感器数据融合技术领域,主要作用于飞行器姿态解算系统中,使之获得准确的姿态角便于进行后续姿态控制。
该方法采用加速度计和磁力计的误差值经过PI调节后对陀螺仪进行补偿和校正,并在飞行器的启动阶段自适应的调节滤波器截止频率,用补偿后的陀螺仪数据去更新四元数并归一化,再用更新后的四元数计算出姿态变换矩阵并解算出姿态角。
本发明不仅具有传统互补滤波不需对噪声精确建模的优点,而且飞行器初始姿态收敛速度快,获得精确姿态角,同时减少滤波算法计算量,实现飞行器的快速平稳启动,增强其稳定性能。
申请人:南京航空航天大学
地址:211106 江苏省南京市秦淮区御道街29号
国籍:CN
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基于非线性互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态信息融合处理

传 感 器世 界 2 0 1 7 . 0 4
V o1 . 2 3 NO O 4 1 b t a l 2 6 2
e S e a r C n &U e V e l O D m e n 团囝团圈
得 较 好 的 滤 波 效 果 , 使得 姿 态 解 算 误差 较大 。
此 , 本 文 在 互 补滤 波 的 基 础 上 ,通 过 对
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阴旋翼 在布局形式 上属于 非共轴式 碟形飞 行器,
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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:===586,630,561AdcRx AdcRy AdcRz每个ADC 模块都有一个参考电压,假设在我们的例子中,它是3.3V 。
四旋翼无人机姿态解算方法、装置及终端设备[发明专利]
![四旋翼无人机姿态解算方法、装置及终端设备[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/3130733b240c844768eaee3b.png)
专利名称:四旋翼无人机姿态解算方法、装置及终端设备专利类型:发明专利
发明人:张琳琳,梁建术,周浩玉
申请号:CN202010673805.8
申请日:20200714
公开号:CN111831962A
公开日:
20201027
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明提供了一种四旋翼无人机姿态解算方法、装置及终端设备,该方法包括:获取四旋翼无人机的陀螺仪数据和加速度计数据,并对陀螺仪数据和加速度计数据进行滤波处理;基于滤波处理后的陀螺仪数据进行四元数姿态更新,得到四元数转换矩阵,基于四元数转换矩阵对滤波处理后的加速度计数据进行误差计算,得到加速度计误差;对加速度计误差进行滤波处理,对滤波处理后的误差进行PI调节,得到误差补偿量;根据误差补偿量对滤波处理后的陀螺仪数据中的姿态角进行补偿,基于补偿后的姿态角进行四元数姿态更新,得到四旋翼无人机的解算姿态角。
本发明提供的四旋翼无人机姿态解算方法、装置及终端设备能够提高四旋翼无人机姿态角解算的准确性。
申请人:河北科技大学
地址:050000 河北省石家庄市裕翔街26号
国籍:CN
代理机构:石家庄国为知识产权事务所
代理人:秦敏华
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基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算

。 该过程要
用到载体坐标系到导航坐标系的旋转矩阵 R , 本文采用方
r xx r xy r xz cos θ cos ψ r r r = cos θsin ψ Rn yx yy yz b = r zx r zy r zz - sin θ
- ωx d t . 1
ωy d t
( 2)
在 d t 趋近于 0 时, 由式( 2 ) 可得旋转矩阵的导数, 即 n b Rn = R , ( 3) b b Ω nb
0 Ω = ωz ωx . 0
yx xx zy zz
互补滤波器融合这三种传感器的数据, 提高测量精度和系 统的动态性能。 ^ 表示互 R 以 R 表示飞行器真实姿态的方向余弦矩阵, R0 代表由加速度 补滤波器计算输出的姿态方向余弦矩阵, u H 表示 传感器和数字罗盘观测到的姿态方向余弦矩阵, R O 的高频观测噪声, R c 代表由陀螺仪数据 则 Ro = R + uH , u L 表示 R c 中的低频累积误差, 计算得到的姿态, 则 Rc = R + uL 。 取 GL ( s ) = C( s) , GH ( s ) = 1 - GL ( s ) = s + C( s)
与目前常用的卡尔曼滤波算法相比采用互补滤波器算法的求解器能显著降低对处理器速度和精度的要求有效融合了捷联惯性测量单元的传感器数据实现了小型四旋翼飞行器的高精度姿态解算
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传感器与微系统( Transducer and Microsystem Technologies)
2011 年 第 30 卷 第 11 期
基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算
1 梁延德 ,程 1 1 敏 ,何福本 ,李
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)06-0081-04d o i:10.19708/j. ck js. 2018.06.018Attitude Algorithm of Quadrotor Based on Adaptive Complementary FilteringC 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)Abstract:The strapdown inertial navigation inertial m easurem ent unit (IM U) is u sed as attitude sensor in quadrotor, which in cludes accelerom eter, gyroscope, electronic com pass and barom eter. T hese sensors have temperature drift and noise disturbance during operation. In order to obtain accurate attitude data, a quaternion m odel of the sensor w as establish ed firstly, and a com plem entary filter and PI adaptive com pensation factors were designed in frequency dom ain, and the sen so rs’ data were coalesced, com pensated and corrected, which effectively avoid the im pacts of system model error on attitude estim ating. The corrected angular velocity was used to achieve the attitude calculation of the aircraft through the R unge-K utta method and the quaternion algorithm. The traditional complementary filters are not ideal for filtering when the noise is strong, a more effective adaptive filtering algorithm is designed when adding the PI control. According to the sim ulation result, the filtered signal of the algorithm is smoother than the traditional complementary filtering signal and is closer to the ideal waveform. Key words:quadrotor; com plem entary filtering; attitude algorithm; quaternion四旋翼飞行器的姿态通过以下物理量来描述:翻 滚角(P)、俯仰角(的、偏航角(^ )和高度U)。
四旋翼飞行器姿态解算算法试验研究

四旋翼飞行器姿态解算算法试验研究卢艳军; 陈雨荻; 李元龙【期刊名称】《《电光与控制》》【年(卷),期】2019(026)011【总页数】6页(P45-50)【关键词】四旋翼飞行器; 梯度下降与互补滤波融合算法; 自适应互补滤波【作者】卢艳军; 陈雨荻; 李元龙【作者单位】沈阳航空航天大学沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】V249.10 引言四旋翼飞行器由于结构简单、成本低廉且具有垂直升降和悬停等机动优势,广泛应用于军事和民用领域。
在四旋翼飞行器的飞行控制系统中,姿态信息的实时获取和精确解算尤为关键[1],目前常见的姿态解算有梯度下降算法[2]、互补滤波算法[3]和卡尔曼滤波算法[4-5]等,不同算法在不同情况下的解算效果不同。
本文针对自适应互补滤波算法和梯度下降与互补滤波融合算法,基于自主研发的IMU系统平台,分别进行静态和动态两种情况下的解算效果测试与对比分析。
1 四元数法的姿态解算1.1 姿态坐标系根据捷联惯性导航原理建立两个基本坐标系,机体坐标b系与导航坐标n系,如图1所示。
图1 导航坐标系与机体坐标系Fig.1 Navigation coordinate system and body coordinate system飞行器的姿态角是机体坐标b系相对于导航坐标n系的方向关系。
OXnYnZn为导航坐标系,Xn,Yn和Zn轴分别指向东、北和天向;机体坐标系为OXbYbZb,Xb轴沿机体横轴指向右,Yb轴沿机体纵轴指向前,Zb轴垂直指向机体上方,构成右手坐标系。
旋转矩阵按照Z-X-Y的转动顺序,得到由导航坐标系转到机体坐标系的变换矩阵为[6](1)式中:φ表示滚转角;ψ表示偏航角;θ表示方位角。
1.2 四元数基本概念四旋翼飞行器在飞行中的姿态角通过机体坐标系与导航坐标系的转换来获得。
四元数的姿态旋转表示方法在实际运用过程中避免了欧拉角万向节死锁问题,所以采用四元数方法表示姿态角,既能实现准确快速地跟踪姿态角变化,又能减小解算过程中的计算量,保证了姿态解算算法的髙效率和高精度。
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Attitude estimation of a quadrotor aircraft based on complementary filter
LIANG Yande1 ,CHENG Min1 ,HE Fuben1 ,LI Hang2
( 1. School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023 , China; 2. School of Innovation Experiment, Dalian University of Technology, Dalian 116023 , China) Abstract: Aiming at the basic problem of attitude estimation of a small quadrotor, a detailed analysis of the attitude estimation process is done and the difficult issues during this process are proposed. A solver used to realize attitude estimation is designed based on complementary filter algorithm, using the lowcost inertial measurement unit. Experimental results show that the solver designed based on complementary filter algorithm can significantly effectively fuse sensor data and realize high reduce the requirements of precision and speed for the processor, precision attitude estimation. Key words: attitude estimation; quadrotor; inertial measurement unit; complementary filter 0 引 言 应用非常广泛的姿态解算算法
yx xx zy zz
互补滤波器融合这三种传感器的数据, 提高测量精度和系 统的动态性能。 ^ 表示互 R 以 R 表示飞行器真实姿态的方向余弦矩阵, R0 代表由加速度 补滤波器计算输出的姿态方向余弦矩阵, u H 表示 传感器和数字罗盘观测到的姿态方向余弦矩阵, R O 的高频观测噪声, R c 代表由陀螺仪数据 则 Ro = R + uH , u L 表示 R c 中的低频累积误差, 计算得到的姿态, 则 Rc = R + uL 。 取 GL ( s ) = C( s) , GH ( s ) = 1 - GL ( s ) = s + C( s)
[2 ]
。MEMS 陀螺仪具有温度漂移特性, 加速度传感器
会受到飞行器飞行过程中机体振动的影响, 同时电子罗盘 是一种磁阻传感器, 容易受到外部磁场的干扰 。因此, 如何 融合 IMU 多传感器的数据, 滤除外部干扰, 得到高可靠性、 高精度的姿态数据, 是一项非常具有挑战性的工作 。 扩展卡尔曼滤波器算法是一种高精度的在飞行器中
( 4)
式( 4 ) 中的 ω x , ω y 和 ω z 分别为 IMU 的陀螺仪测得的 y, z 轴的角速度。以较短时间间隔读 载体坐标系下机体 x, 取陀螺仪的数据, 通过公式( 2 ) 即可实现方向余弦矩阵随 MEMS 陀螺仪会发生温度漂移, 同时积 时间的传递。然而, 分运算有累积误差, 如果不加以补偿, 在短时间内就会积累 很大的姿态误差, 导致四旋翼飞行器控制失效 。所以, 必须 融合各种传感器的数据, 进行误 采用一定的姿态解算算法, 差补偿以实现精确的姿态解算 。 3 基于互补滤波器的姿态求解器设计
[6 ] I
收稿日期: 2011 —04 —21
第 11 期
梁延德, 等: 基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算
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载体的旋 转 中 心; 载 体 坐 标 系 原 点 为 飞 行 器 载 体 的 中 心。 飞行器飞行过程中, 参考坐标系保持不变, 载体坐标系 相对参考坐标系经过一次或者多次旋转之后, 得到新的载 体坐标系, 新旧载体坐标系之间可以用旋转矩阵表示 。 由
k I 的大小决定了消除静态 小决定互补滤波器的截止频率,
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传 感 器 与 微 系 统
[5 ]
第 30 卷 实验测试 为了验证所设计的姿态求解器的性能, 将采用该算法的
偏差的时间, 通常 k I 的大小为 k P 的 0 标系下重力加速度矢量 g 的 方向, 以校正横滚和俯仰姿态角; 数字罗盘测量在参考坐标 系下的航向角 ψ, 以校正飞行器的偏航姿态角 。 由于加速 度传感器与数字罗盘的响应时间是不相同的 k P 和 k
旋翼飞行器研究的关键问题之一 。姿态解算的精度和速度 将直接影响飞行控制算法的稳定性 、 可靠性和实现的难易 程度, 所以, 姿态解算是飞行控制实现的前提 。 随着 MEMS 技术和计算机技术的发展, 小型飞行器姿态的测量普遍采 用低成本的捷联惯性测量单元 ( inertial measurement unit, IMU) , 其主要由低成本陀螺仪 、 加速度传感器和电子罗盘 组成
[4 ] n b
。 该过程要
用到载体坐标系到导航坐标系的旋转矩阵 R , 本文采用方
r xx r xy r xz cos θ cos ψ r r r = cos θsin ψ Rn yx yy yz b = r zx r zy r zz - sin θ
R b 随时间的传递 和 d θ 趋近于 0 , 转动的次序变得不重要, 公式如下
1 R ( t + dt) = R ( t) d ψ -dθ
n b n b
-dψ 1 d
- d 1
dθ
1 ωz d t = R ( t) - ωy d t
n b
- ωz d t 1 ωx d t
Fig 1
图1
互补滤波器模型
Model of complementary filter
C( s) 如果取固定常数 k p , 则设计的低通滤波器与高通 滤波器的截止频率 f T = kp 。在大于 f T 的高频段, 陀螺仪对 2π
解算结果起主要作用; 在小于 f T 的低频段, 数字罗盘和加 速度传感器对解算结果起主要作用 。 此时, 对式( 5 ) 进行 可得其在时域中的表达式如下 拉普拉斯反变换,
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传感器与微系统( Transducer and Microsystem Technologies)
2011 年 第 30 卷 第 11 期
基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算
1 梁延德 ,程 1 1 敏 ,何福本 ,李
航
2
( 1 . 大连理工大学 机械工程学院, 辽宁 大连 116023 ; 2 . 大连理工大学 创新实验学院, 辽宁 大连 116023 ) 摘 要: 针对小型四旋翼飞行器姿态解算这一基本问题, 详细分析了姿态解算的过程, 提出了其中的难点 问题。应用低成本捷联惯性测量单元, 设计了一种基于互补滤波器算法的姿态求解器 。 经过实验验证表 明: 与目前常用的卡尔曼滤波算法相比, 采用互补滤波器算法的求解器能显著降低对处理器速度和精度的 要求, 有效融合了捷联惯性测量单元的传感器数据, 实现了小型四旋翼飞行器的高精度姿态解算 。 关键词: 姿态解算; 四旋翼飞行器; 惯性测量单元; 互补滤波器 中图分类号: V 249 文献标识码: A 文章编号: 1000 —9787 ( 2011 ) 11 —0056 —03
·
^ =k ( R -R ^) + R ^Ω . R p o
( 6) kI 。 k P 的大 s
3. 1
互补滤波器解算原理
陀螺仪动态响应特性良好, 但计算姿态时, 会产生累积
3. 2
姿态求解器设计
为了消除静态偏差, 在此取 C ( s ) = k P +
误差。数字罗盘和加速度传感器测量姿态没有累积误差, 但动态响应较差。因此, 它们在频域上特性互补, 可以采用
- ωx d t . 1
ωy d t
( 2)
在 d t 趋近于 0 时, 由式( 2 ) 可得旋转矩阵的导数, 即 n b Rn = R , ( 3) b b Ω nb
0 Ω = ωz - ωy
b nb
- ωz 0 ωx
ωy - ωx . 0
- cos sin ψ + sin sin θcos ψ cos cos ψ + sin sin θsin ψ sin cos θ
其中, ψ 为偏航角; 为横滚角; θ 为俯仰角, 飞行器的 姿态以该 3 个姿态角加以描述。在得到随时间变化的方向 通过公式( 1 ) 即可得到 3 个姿态角 余弦矩阵后, [ - π, π] ( rr ), [ - π, π] ( rr ),
[1 ] [3 ]
, 但是为其建立稳定可靠
小型四旋翼飞行器由于具有广阔的军事和民用前景, 使其成为了当前的研究热点 。 其中, 姿态解算是此类四
的更新方程是比较困难的, 而且其计算量很大, 对处理器的 运算速度和精度要求很高, 不适合应用于小型四旋翼飞行 器的嵌入式微控制器( MCU ) 中。 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。因此, 本文设计了基于互补滤波器算法的四 实现了长时间稳定地输出高精 旋翼飞行器的姿态求解器, 度姿态数据, 满足了四旋翼飞行器飞行控制的要求 。 1 飞行器姿态描述 为了描述四旋翼飞行器的俯仰( pitch ) 、 偏航( yaw ) 、 横 滚( roll) 的姿态信息, 需要引入空间三维坐标系, 用空间矢 量变换方法加以描述。 由于四旋翼飞行器飞行高度低, 飞 行速度小, 可以忽略地球自转等因素的影响 。 在空间内仅 定义 2 个不同的三维坐标系, 分别为参考坐标系 O n 、 载体 坐标系 O b 。 参考坐标系又称之为导航坐标系, 坐标原点为