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基于EKF的四旋翼姿态解算仿真与设计金舒灿;胡越黎;张贺【期刊名称】《电子技术应用》【年(卷),期】2017(0)9【摘要】With the development of electronic technology,the processing speed of the control chip on the quadrotor is faster and faster,and it also helps us to apply the more complicated attitude algorithms.Extended Kalman Filter (EKF) has also been applied in the field of UAV attitude algorithms.The mathematical model of the sensor and the EKF based on quadrotor are deduced and MATLAB simulation is carried out in this paper.The simulation results show that the extended Kalman filter can obtain the better attitude data.Finally,the attitude algorithms is verified on the actual unmanned aerial vehicle.%随着电子技术的发展,四旋翼上的控制芯片处理速度越来越快,使得运行较复杂的姿态处理算法成为可能.扩展卡尔曼滤波(EKF)在无人机姿态解算领域也得到了应用.推导了四旋翼的传感器和EKF的数学模型,并对其进行了MATLAB仿真.仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波器能解算出比较好的姿态数据.最后在实际无人机上进行了验证.【总页数】6页(P127-131,136)【作者】金舒灿;胡越黎;张贺【作者单位】上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072;上海大学微电子研究与开发中心,上海200072;上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200072【正文语种】中文【中图分类】TN911.72;V249.32【相关文献】1.基于VxWorks的小型四旋翼飞行器半实物仿真平台设计 [J], 李瑞;史莹晶;李青松2.基于ANFIS⁃P ID的四旋翼姿态控制系统设计与仿真 [J], 朱超;张红欣;陈磊3.基于Matlab/FlightGear的四旋翼无人机仿真实验平台设计 [J], 张明家; 冯秀4.基于SolidWorks的小型四旋翼无人机设计及仿真 [J], 杨学文; 马瑞阳; 李志艺5.基于MATLAB的四旋翼无人机飞控PID仿真设计 [J], 邵霖文;廖芳;丁黎明;舒薇;何志谦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
国内图书分类号：TM921工程硕士学位论文四旋翼无人机着陆过程中姿态控制技术研究硕士研究生：赵晓东*师：***申请学位级别：工程硕士学科、专业：电气工程所在单位：电气与电子工程学院答辩日期：2021年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学Classified Index: TM921Dissertation for the Master Degree in EngineeringResearch on Attitude Control Technology of Quadrotor UAV during LandingCandidate：Zhao XiaodongSupervisor：Wu XiaogangAcademic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality：Electrical EngineeringDate of Oral Examination：March, 2021University：Harbin University of Science and Technology哈尔滨理工大学工程硕士学位论文四旋翼无人机着陆过程中姿态控制技术研究摘要由于四旋翼无人机具有体积小、控制方式灵活和可悬挂不同负载的特点，是一个通用的飞行平台。
所以在航拍、测绘、信号中继等领域有广泛的应用。
但是由于四旋翼无人机质量轻、体积小，所以四旋翼无人机容易受环境因素干扰。
所以四旋翼无人机的飞行控制有一定难度。
本文将四旋翼无人机在着陆过程中的姿态控制作为研究对象，在研究经典的PID飞行控制理论基础上提出更好的的四旋翼无人机着陆过程中姿态控制方法。
并以此为目标开展一系列工作。
首先，定义地面坐标系用于描述四旋翼无人机和地面移动机器人的位姿，通过一定规则在四旋翼无人机上建立合适的机体坐标系。
通过公式推导得到坐标系之间的变换矩阵，进而得到四旋翼无人机每时每刻在地面坐标系下的位姿。
基于扩展卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态估计方法作者：段敏赵凌周莹来源：《现代信息科技》2022年第04期摘要：為提高四旋翼无人机姿态参数获取的准确性，确保后续姿态控制精度，采用STM32F407微控制器以及多传感器构成姿态测量系统。
对各传感器原始误差进行校准，应用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行基于陀螺仪的状态预测和基于加速度计/磁力计的测量校正，融合信息并估计出3姿态角，与3自由度姿态算法验证系统测量出的姿态角真实值对比，3个角度的平均误差为0.7°，相对于基于单一陀螺仪积分和基于加速度计/磁力计的姿态解算，误差分别下降了3.034°和0.174°，该方法可有效提高EKF估计精度。
关键词：扩展卡尔曼滤波;四旋翼无人机;姿态估计中图分类号：TP368;V279 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）04-0007-05Attitude Estimation Method for Quad-rotor UAV Based on Extended Kalman FilterDUAN Min， ZHAO Ling， ZHOU Ying（The College of Post and Telecommunication of WIT， Wuhan 430073， China）Abstract： In order to improve the accuracy of attitude parameters acquisition of quad-rotor UAV and ensure the subsequent attitude control accuracy， STM32F407 microcontroller and multi-sensor are used to form an attitude measurement system. The original error of each sensor is calibrated. The extended Kalman filter （EKF） is used for gyro-based state prediction andaccelerometer/magnetometer-based measurement correction. The information is fused and the three attitude angles are estimated. Compared with the real value of the attitude angle measured by the 3-DOF attitude algorithm verification system， the average error of the three angles is 0.7°， compared with the attitude solution based on single gyro integral and the attitude solution based on accelerometer/magnetometer， the errors are reduced by 3.034° and 0.174° respectively. This method can effectively improve the accuracy of EKF estimation.Keywords： extended Kalman filter; quad-rotor UAV; attitude estimation0 引言四旋翼无人机因其成本低廉、维护操作简单、可替代人力完成特殊任务等优点，近年来被广泛应用于军用和民用领域[1，2]。
基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究共3篇基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究1近年来，随着无人机技术的发展，四旋翼飞行机器人已经成为了无人机领域不可或缺的重要组成部分。
而要想让四旋翼飞行机器人发挥更好的作用，就需要对其位姿估计与导航进行研究。
基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究，是一项目前正在快速发展的研究领域。
这种研究方法利用计算机视觉技术，使用摄像头采集四旋翼飞行机器人周围的环境信息，并对其进行处理分析，以实现对机器人位置和方向的估计。
而且相较于其他传感器，视觉传感器具有无需额外硬件、成本低廉、信息量丰富等优势，因而备受关注。
目前，视觉位姿估计的方法主要有两种：基于单目3D重建和基于双目视觉方法。
前者是通过将单个摄像头从不同角度获取的图像进行三维建模，从而推算出机器人的位姿；后者则是将两个摄像头的图像信息结合起来，以实现更加准确的位姿估计。
在基于单目3D重建的位姿估计中，研究人员已经成功实现了对四旋翼飞行机器人的位置和方向估计。
例如，将机器人周围的环境模型化，并使用模型匹配算法进行位姿估计的方法已被广泛运用。
同时，也有学者尝试运用追踪与定位技术，对飞机实时进行位姿估计。
在基于双目视觉的位姿估计中，研究人员主要采用了立体匹配算法，将两个摄像头采集的图像信息进行匹配，得出机器人位姿。
由于两个摄像头的相对位置固定，因此通过双目视觉可以更快地获得更加准确的位姿信息。
除了位姿估计外，基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人导航研究也十分重要。
导航系统是无人机实现自主控制的关键组成部分，有效的导航系统可以保证无人机的稳定飞行和精确定位。
而基于视觉的导航系统具有高度的灵活性和可靠性，可以通过自主学习和深度神经网络的方法，实现对不同环境的适应性调整。
总的来说，基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究在未来将会变得越来越重要。
利用视觉传感器的信息，可以大大提高无人机系统的导航和控制能力，促进无人机系统的发展综上所述，基于视觉的微小型四旋翼飞行机器人位姿估计与导航研究是当前研究的热点之一。
基于无迹卡尔曼滤波的四旋翼无人飞行器姿态估计算法朱岩;付巍【摘要】In order to resolve the problem of attitude estimation for four rotor unmanned aircraft ,unscented kalman filter (UKF) attitude estimation algorithm was proposed .Firstly ,Euler method was employed to de-scribe the aircraft attitude solution model ,and based on the solution model ,the aircraft system state equation and observation equation were established .Secondly ,UKF was used to obtain the attitude angles .The theory analysis and simulation results show that ,compared with the spacecraft attitude angle information obtained by extended Kalman filter algorithm ,although calculation time of UKF is slightly longer than that of extended kalman filter (EKF) ,the calculation accuracy and convergencerate of UKF is significantly higher than that of EK F .%针对四旋翼无人飞行器姿态测量问题，提了一种基于无迹卡尔曼滤波的飞行器姿态估计算法。
硕士学位论文基于改进KCF算法的四旋翼无人机视觉跟踪系统设计DESIGN OF VISION TRACKING SYSTEM FOR QUADROTOR UA V BASED ON IMPROVED KCFALGORITHM褚天鹏哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP273学校代码：10213国际图书分类号：681.5 密级：公开工程硕士学位论文基于改进KCF算法的四旋翼无人机视觉跟踪系统设计硕士研究生：褚天鹏导师：张立宪教授申请学位：工程硕士学科：控制工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TP273U.D.C: 681.5Dissertation for the Master Degree in Engineering DESIGN OF VISION TRACKING SYSTEM FOR QUADROTOR UA V BASED ON IMPROVED KCFALGORITHMCandidate：Chu Tian PengSupervisor：Prof. Zhang LixianAcademic Degree Applied for：Master of Engineering Speciality：Control Science and Engineering Affiliation：School of AstronauticsDate of Defence：June, 2018Degree-Conferring-Institution：Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要四旋翼无人机是一种性能优良的飞行器，自由度高，所以机动性强，能实现机体坐标系下x和y方向的单独控制，可定点悬浮。
因其优良的性能应用领域极其广泛。
本文基于四旋翼无人机研究了视觉跟踪系统的设计，包括视觉跟踪算法和位置控制算法，最后在实物平台进行了无人机端和地面站端的设计。
