基于互补滤波的飞行器姿态解算

基于四元数二阶互补滤波的四旋翼姿态解算伏家杰;周翟和;尹辉;陈燕【摘要】姿态解算是四旋翼飞行器的关键技术,其精度直接影响飞行器控制的可靠性和稳定性.针对当前常用一阶互补滤波算法中阻带衰减速率慢和陀螺仪常值漂移产生的稳态误差问题,通过增加积分环节,设计了一种基于四元数的二阶互补滤波算法,能更好地利用加速度计和磁力计的稳态信息有效补偿陀螺仪常值漂移,从而减少姿态解算的累积误差.仿真结果表明,该算法具有更好的稳定性,提高了系统的姿态解算精度.通过飞行器真实飞行数据对算法进行了实验验证,结果显示姿态的俯仰角、横滚角精度<1°,偏航角精度<2°,能很好地满足飞行器控制系统对姿态解算的精度要求.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2019(048)002【总页数】5页(P169-172,176)【关键词】姿态估计;四元数;互补滤波;四旋翼飞行器;MEMSIMU【作者】伏家杰;周翟和;尹辉;陈燕【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211106;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211106;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211106;南京航空航天大学自动化学院,江苏南京211106【正文语种】中文【中图分类】V211.80 引言四旋翼飞行器姿态解算的精度和速度将直接影响飞行器控制算法的稳定性、可靠性和实现的难易程度。

所以姿态解算是四旋翼飞行器控制实现的前提[1-2]。

随着微机电技术和计算机技术的发展，由于陀螺仪和加速度计组成的低成本惯性测量单元(IMU)具有体积小、重量轻、功耗低、性价比高等特点，在四旋翼飞行器姿态的测量系统得到普遍应用[3-4]。

本文研究的四旋翼飞行器姿态测量传感器主要由低成本微机电系统(MEMS)陀螺仪、加速度计和磁力计组成。

本文采用嵌入式微控制器和低成本IMU组成姿态测量系统，采用四元数方法描述系统运动模型，提出了一种基于四元数的二阶互补滤波算法。

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。

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=0ωxωyωzS E ˙q=12SEˆq⊗Sωsω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。

SEˆq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：δS E qω,t=12SEˆqt−1⊗SωtSE qω,t=S E ˆqt−1+δSE qω,tΔtΔt是两次预测之间的时间差，准确的说是传感器上⼀次数据和这⼀次数据获取时间差。

其他的部分和连续的形式对应就不多说了。

基于场⽅向观测的姿态求解⾸先把姿态观测问题看做是⼀个求尽可能满⾜观测结果的姿态的优化问题。

基于改进型显性互补滤波的MENS姿态解算付雷;章政;余义【摘要】针对单一的传感器无法准确进行姿态估计以及低成本MENS器件易发散的问题,提出了一种改进显性互补滤波算法.该算法利用加速度计校正陀螺仪漂移引起的姿态误差,并在数据融合之前对加速度原始数据进行巴特沃斯低通滤波,同时设置缓存区保存更新后的四元数向量,减小加速度通过低通滤波器之后产生的延时对姿态估计的影响,提高姿态解算的实时性.搭建了基于STM32单片机的四旋翼飞行器试验平台,试验结果表明,该算法能减小加速度延时对姿态估计的影响,在保证了姿态解算高精度的基础上,提高了姿态解算的实时性.【期刊名称】《自动化与仪表》【年(卷),期】2018(033)011【总页数】6页(P7-12)【关键词】互补滤波;姿态解算;四元数;四旋翼无人机;加速度计校正;低通滤波器【作者】付雷;章政;余义【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉 430080;武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉 430080;武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉 430080【正文语种】中文【中图分类】TP301.6;V279+.2对于移动机器人、飞行器和卫星通信等系统而言，实时、准确的姿态估计是实现各种载体稳定运行的有效前提之一。

目前，由低成本、小型化的微机械陀螺仪、加速度计等惯性测量单元IMU （inertial measurement unit）构成的微机电系统MEMS（micro-electro-mechanical system）姿态估计得到了广泛的研究和应用。

然而在实际应用过程中，单一的IMU易受到噪声、温度漂移及安装误差等多方面因素影响[1]。

因此，将不同的传感器进行优势互补，形成多传感器融合系统用于保证载体姿态的精度和实时性。

1 多传感器融合系统的研究现状低成本STM32处理器的四旋翼飞行器试验测试平台，将所设计的算法进行静态试验和动态试验，以验证所设计系统的有效性。

２ １ 陀螺数 学模 型 ．
ＭＥ ＭＳ陀螺仪的漂 移误 差 由常值 漂移 、 时变 漂移 以及
随机 漂移 组成 。可采用 Ａ ｌ ｌ ｎ方 差分 析法 对其 进行分 析 。 ａ
从 图 １与 图 ２可知 ， 随着 电机 转速 增加 ， 动频 率加 振
Ａｌｎ 差是一种基 于时域的分 析方法 ， ｌ 方 ａ 能够容 易地对各种 类型误差源和整个 噪声统 计特性 进行 细致 的表征 与辨识 ，
０ Ｏ１
００ ．０ ０ １ ０ ２ ０ ３ Ｏ
声 等影响使以上姿态解算 方法 失效 ， 了在各种 飞行 状态 为
ＯＯ ．０ ０
１ ０
２ ０
３ Ｏ
频率 ／ ｚ Ｈ
频率 ／ｚ Ｈ （） ｂ 滤波后
（） ｆ ｒｆｔｒｎ ｂ ａ ｅ ｉ ｅｉｇ ｔ ｌ
获得准确的姿态信息 ， 可将上述 ２ 种姿态估计信息相融合 。
与实现的基 础上 ， 行飞行器平台实验验证。研究结果表 明 ２种算法均有效 ， 进 且互 补滤波器相对经典 Ｋ — ｌ ａ
ｍ ｎ滤波器更为简单 、 效。 ａ 有
关键词 ：姿态测量 ； 展 Ｋ ｌ ａ 扩 ａ ｎ滤波器 ；互补滤波器 ； ｌｎ方差 ｍ Ａｌ ａ 中图分类号 ：Ｖ ４ ． ；Ｔ ３ １８ ２ ７ １ Ｐ ９ ． 文献标 识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ —７ ７ ２ １ ） １０４ －４ ０ ０ ９８ （ ０ １ １－ １９０
ａｔ ｕ ｅ ｄ ｔｒ ｎ ｔ ｎ ｆｒ ａ ｈ ｌ ｏ ｔｒ Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｌ ｇｅ ｎ ｉ ｌｍｅ ｔｔ ｎ ｏ ｈ ｔ ｏ ａｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｗ ｌ ｔ ｔ ｄ ｅｅ ｍｉａｉ ｅｉ ｐｅ ． ｈ ｔｏ ｏｏ ｉｓ ａ ｄ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｆ ｔ ｅ ｗ ｌｏ ｔ ｍｓ ｒ ｅ ｌ ｉ ｏ ｏ ｃ ｏ ｉ

栽体指向上方。
航 坐标 系为 地 理 坐 标 系。坐标 系 变换 以 刚 体 定 点 转 动 为基 础 ，
载 体 坐标 系转 换 到 导 航 坐标 系的过 程 可 以 分 解 为 绕 三 个 轴 的
三 次旋 转 。
２ 四元数姿态算 法
２ ． １ 四元 数
四 元 数 是 最 简单 的超 复数 ，能 够 非 常 方 便 的表 示 坐标 系
出载 体 坐标 系相 对 于 导航 坐 标 系的旋 转 。
Ｐ ｘ Ｑ（ ｐ ０ ＋ ｐ １ ｉ ＋ ｐ ２ ｊ ＋ Ｐ ３ ｋ ） ｘ （ ｑ ｏ ＋ ｑ １ ｉ ＋ ｑ ２ ｊ ＋ ｑ ３ ｋ ）
＝
（ ｐ ０ ｑ ｏ － Ｐ １ ｑ ｌ — Ｐ ２ ｑ ２ － Ｐ ３ ｑ ３ ） ＋ （ ｐ ０ ｑ ｌ ＋ ｐ ｌ ｑ ｏ ＋ ｐ ２ ｑ ３ － Ｐ ３ ｑ ２ ） ｉ
＋ （ ｐ ０ ｑ ２ ＋ ｐ ２ ｑ ｏ ＋ Ｐ ３ ｑ １ 一 Ｐ ｌ ｑ ３ ） ｊ ＋ （ ｐ ０ ｑ ３ ＋ ｐ ３ ｑ ｏ ＋ Ｐ １ ｑ ２ － Ｐ ２ ｑ １ ） ｋ（ ４ ）
２ ． ２ 四元数 姿态 算法
四 元 数 算 法 的 实质 是 用 四元 数 运 算表 示 载体 坐 标 系 ｂ向
导 航 坐标 系 ｎ的 旋 转 。载 体 坐 标 系 由导航 平 台机体 轴确 定 ， 导
（ １ ） 地 理 坐标 系： 地 理 坐 标 系 的 原 点 选 在 导 航 平 台 的 质 心． Ｚ轴 沿 当地 参 考 椭球 的 法 线指 向 天 顶 ， Ｘ 轴 在 当地 水 平 面 且 沿 当地 纬 度 指 向 东 ． Ｙ 轴 沿 当地 子 午 线指 向北 。 （ ２ ） 栽 体 坐标 系 ： 对 于栽 体 而 言 ， 原 点在 栽 体 质 心 ， Ｘ 轴 指 向栽体右方 ， Ｙ 轴指 向 栽 体前 方 ， 并在载体对称面 内， Ｚ轴垂 直

Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｎｉ ｒ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｏ ｆ ｈ ｏ ｗ ｔ ｏ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｇ ｒ ａ ｖ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｏ ｆ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ Ａ ｉ ｒ Ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ（ ＭＡ Ｖ） ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ，ａ ｎ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｅ ｘ ｐ ｌ ｉ ｃ ｉ ｔ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｙ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ
Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ Ｙ Ｉ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ７ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ７ ． ２ ０ ７ ８
基 于 改进 பைடு நூலகம் 补滤 波 器 的低 成 本 微 小 飞行 器 姿 态 估 计 方 法
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ２ ７ ３＋． ５
文献标 志码 ： Ａ
Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｒ ｙ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ａ ｔ ｔ ｉ ｔ ｕ ｄ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
ｍｉ ｃ ｒ ｏ ａ ｉ ｒ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｕｓ ｉ ｎｇ ｌ ｏ ｗ－ ｃ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ｉ ａ ｌ ｍｅ ａ ｓ ｕｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｕ ｎｉ ｔ ｓ

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。

3. 基于ASECF的姿态解算方法本文利用ASECF算法对惯性测量单元输出的三轴角度进行优化估计，从而实现姿态解算。

具体地，姿态角度的更新可以分为以下几个步骤：1）利用加速度计和磁力计计算出姿态角度的初值；3）利用ASECF算法对角度进行优化估计。

在ASECF算法中，权重因子的计算可以采用以下公式：$\alpha_k = \frac{\bar{x}_k^T P_{k|k-1} \bar{x}_k}{\bar{x}_k^T P_{k|k}\bar{x}_k}$其中，$\bar{x}_k$为滤波器的输出，$P_{k|k-1}$为先验估计协方差矩阵，$P_{k|k}$为后验估计协方差矩阵。

Mpu6050姿态解算原始数据Mpu6050是一种六轴惯性测量单元（imu），可用于测量物体的姿态、加速度和角速度。

姿态解算是利用imu采集的原始数据，通过算法计算出物体的姿态信息，包括滚转角、俯仰角和偏航角。

在实际应用中，姿态解算可以用于飞行器、机器人、虚拟现实等领域。

Mpu6050姿态解算原始数据是实现姿态解算的基础，本文将介绍如何获取Mpu6050的原始数据，并简要说明姿态解算的算法原理。

一、Mpu6050原始数据获取1. 硬件连接Mpu6050可以通过i2c或spi接口与微控制器进行通信。

一般来说，通过i2c接口连接更为常见。

接线时需注意电源、地线、时钟和数据线的连接正确性。

2. 寄存器配置Mpu6050内部有多个寄存器，其中包括原始数据的存储寄存器和配置寄存器。

在读取原始数据之前，需要对寄存器进行相应的配置，包括选择量程、设置采样率、使能加速度计和陀螺仪等。

3. 数据读取完成寄存器配置后，就可以通过i2c或spi接口读取Mpu6050的原始数据。

包括加速度计的三轴加速度值和陀螺仪的三轴角速度值。

读取的数据为16位的有符号整数，需进行转换和处理才能得到具体的物理量值。

二、Mpu6050姿态解算算法1. 姿态解算算法原理Mpu6050姿态解算算法主要基于互补滤波原理。

通过将加速度计和陀螺仪的原始数据进行滤波和融合，得到较为稳定和准确的姿态信息。

具体而言，加速度计可用于测量物体的倾斜角度，但对于快速旋转的运动无法提供准确的角速度信息；而陀螺仪能够提供精确的角速度信息，但会受到积分漂移等影响。

结合两者的优势，可以得到更准确的姿态信息。

2. 算法实现姿态解算算法的实现一般有两种方式，一种是基于互补滤波的欧拉角解算，另一种是基于四元数的姿态解算。

前者简单易懂，适合入门者学习，但对于快速旋转的情况效果不佳；后者则更为复杂，但能够有效克服欧拉角解算的局限性。

三、Mpu6050姿态解算原始数据的应用1. 飞行器在飞行器的姿态控制中，姿态解算可以用于测量飞行器相对于水平面的姿态角，从而实现稳定飞行和精确操控。

基于互补滤波算法的倾斜RTK姿态解算
刘坤之;唐诗华;张炎;李灏杨;吕富强
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2022(22)24
【摘要】针对目前倾斜RTK(real time kinematic)由于姿态解算角度偏差大,导致
测量精度较差的问题,提出了一种基于差分进化(differential evolution, DE)算法的向量外积补偿的互补滤波算法。

所提算法对传感器中的高低频信号进行向量外积补偿,通过比例积分(proportion integration, PI)补偿器完成数据融合,利用DE算法
寻求补偿器的最优参数,实现最佳姿态估计。

通过惯性传感器搭载全站仪模拟倾斜RTK使用环境,进行动静态仿真实验。

实验结果表明:所提算法可以有效地得到高精度姿态角,且姿态角精度高于传统的拓展卡尔曼滤波算法,满足倾斜RTK的使用环境。

【总页数】7页(P10402-10408)
【作者】刘坤之;唐诗华;张炎;李灏杨;吕富强
【作者单位】桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】P228
【相关文献】
1.互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用
2.基于互补滤波算法的四旋翼飞行器姿态和高度解算
3.基于四元数二阶互补滤波的四旋翼姿态解算
4.基于
Mahony滤波算法的姿态解算与应用研究5.基于Mahony滤波算法的姿态解算与应用研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

mahony 互补滤波算法1.引言1.1 概述概述部分的内容可以简要介绍mahony 互补滤波算法的背景和其在姿态估计和导航等领域的应用。

以下是可能的概述部分的内容：“随着现代技术的迅猛发展，传感器的普及促使了姿态估计和导航领域的快速发展。

在这些领域中，准确地测量和估计物体的姿态和方向至关重要。

然而，由于传感器的不完美和环境噪声的干扰，导致了姿态估计的困难。

为了克服这些挑战，研究者们提出了各种滤波算法。

其中，mahony 互补滤波算法成为近年来备受关注的一种算法。

mahony 互补滤波算法是一种基于互补滤波原理的姿态估计算法，通过结合加速度计和陀螺仪的测量数据来实现姿态的估计。

本文将深入探讨mahony 互补滤波算法的原理和应用。

首先，我们将介绍该算法的基本原理，包括其核心思想和数学模型。

然后，我们将探讨mahony 互补滤波算法在姿态估计和导航领域的广泛应用。

通过对相关研究和实际应用案例的分析，我们将评估该算法的性能和优势。

最后，我们将总结mahony 互补滤波算法的优势，并展望其未来的发展方向。

希望通过本文的阐述，读者能够深入了解和掌握mahony 互补滤波算法，并能够将其应用于实际项目中，提高姿态估计和导航的准确性和稳定性。

”1.2文章结构在文章的结构部分，将会对本文的组织和内容进行介绍。

本文主要围绕mahony互补滤波算法展开，采用以下结构进行叙述。

首先，在引言部分（Chapter 1），我们将对本文的概述进行阐述。

通过简要介绍mahony互补滤波算法的背景和相关应用，引发读者对该算法的兴趣。

接着，我们将给出文章的详细结构，为读者提供一个整体框架。

最后，明确本文的目的，明确讨论mahony互补滤波算法的目标或解决的问题。

接下来，正文部分（Chapter 2）将以Mahony互补滤波算法的原理为主要内容进行叙述。

我们将对这个算法的基本原理进行详细的解释，包括其核心概念、数学模型和主要公式。

基于改进互补滤波器的低成本微小飞行器姿态估计方法阎世梁;王银玲;张华【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.%Concerning the issue of how to achieve effective estimation of gravitational acceleration for attitude estimation of Micro Air Vehicle (MAV) under all dynamic conditions,an improved explicit complementary filter was proposed in combination with stepped-gain schedule.In order to validate the nonlinear complementary filter in the case when a MAV circled for an extended period,a centripetal acceleration mode was built using gyroscopes and indicated airspeed data,which resulted in precise estimation based on the estimation of gravitational acceleration and avoided reconstructing an estimation of the attitude.In the phase of Proportional-Integral (PI) compensation,the proportional gain and integral gain can achieve better adaptability by assigning different cut-off frequency value to the estimation of pitch and roll angles respectively.The experimental results show that the attitude angleestimation can be maintained under the range of ± 2°.Compared with the typical filter algorithm,a better performance was achieved with respect to the efficiency and estimation error,so the algorithm proposed in this paper can be applied to accurate attitude estimation for MAV with low-cost inertial measurement units.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2013(033)007【总页数】5页(P2078-2082)【关键词】微飞行器;姿态估计;互补滤波器;重力场;增益调整【作者】阎世梁;王银玲;张华【作者单位】西南科技大学工程技术中心,四川绵阳621010;电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;西南科技大学工程技术中心,四川绵阳621010;西南科技大学工程技术中心,四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TP273+.50 引言无人飞行器(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)近年来在侦查监控、搜索救援及自然灾害评估等军事与民用领域得到广泛应用。

2018年第6淛y信息疼甲文章编号=1009 -2552 (2018)06 -0049 -04 D O I：10.13274/ki.hdzj.2018. 06.010基于改进互补滤波的小型无人机MEMS姿态解算史小杰，芦利斌，金国栋，谭力宁(火箭军工程大学，西安710025)摘要：针对小型无人机姿态解算中MEMS器件的误差导致的姿态精度问题，利用MEMS加速度计和陀螺仪组成的小型低成本姿态测量单元，基于欧拉角法对小型无人机姿态角进行计算更新，并且提出一种改进型互补滤波算法精确姿态角。

实验结果表明，对比于传统的互补滤波，文中提出的改进型互补滤波算法的收敛性和平滑性更好，能有效对小型无人机的姿态进行跟踪和测量，降低了 MEMS姿态测量单元的误差影响。

关键词：小型无人机；MEMS器件；欧拉角；改进型互补滤波；姿态中图分类号：TP274; V279 文献标识码：ASmall UAV MEMS attitude algorithm based on the modifiedcomplementary filterSHI Xiao-jie，LU Li-bin，JIN Guo-dong，TAN Li-ning(Rocket Force University of Engineering，X i*an 710025，China)Abstract:For the error caused by the attitude accuracy problem ol MEMS devices ol attitude algorithm ol small unmanned aerial vehicle(UAV)，a small low cost attitude measurement unit was used，which consists ol MEMS accelerometer and gyroscope.Euler angle method was used to calculate and update small UAV*s attitude angle，and a kind ol modilied complementary filter was put forward to make attitude angle more precise.The experimental results show that compared with the traditional complementary lilter，the modilied complementary lilter algorithm*s convergence and smoothness is better in this paper，this algorithm can effectively track and measure small UAV’s attitude，and reduce the error inlluence ol MEMS attitude measurement unit.Key words:small unmanned aerial vehicle;MEMS device;Euler angle;modilied complementary lilter；attitude0引百随着小型无人机[|]技术的快速发展，其逐渐广 泛应用于军事、民用领域[2]。