基于互补滤波的飞行器姿态解算

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。

在飞行器的姿态控制中，将陀螺仪测量的角速度作为连续更新的角度信息，用于控制飞行器的姿态稳定。

同时，通过加速度计测量的重力矢量可以提供一个参考方向，以补偿陀螺仪测量的角速度的误差。

1.初始化姿态角为加速度计测量的角度。

2.按照一定的时间间隔，读取加速度计和陀螺仪的测量数据。

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 。

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。

（转）一种常见的四轴飞行器姿态解算方法分析全国各地已经陆续开放低空管制，北京也将在2015年全面开放低空领域，这对低空飞行器将是一个十分重大的好消息!低空飞行器也将迎来一个新的发展春天。

实际上，近年四轴飞行器发展相当迅速，国内的航拍水平越来越高，顺丰及亚马逊已在尝试将无人机用于快递行业。

越来越多的人开始关注并研究四轴飞行器。

本文将分析一种常见的四轴飞行器姿态解算方法，Mahony的互补滤波法。

此法简单有效，希望能给学习四轴飞行器的朋友们带来帮助。

关于姿态解算和滤波的理论知识，推荐秦永元的两本书，一是《惯性导航》，目前已出到第二版了;二是《卡尔曼滤波与组合导航原理》。

程序中的理论基础，可在书中寻找。

下面开始进入正题：先定义Kp，Ki，以及halfT 。

Kp，Ki，控制加速度计修正陀螺仪积分姿态的速度halfT ，姿态解算时间的一半。

此处解算姿态速度为500HZ，因此halfT 为0.001#define Kp 2.0f#define Ki 0.002f#define halfT 0.001f初始化四元数float q0 = 1, q1 = 0, q2 = 0, q3 = 0;定义姿态解算误差的积分float exInt = 0, eyInt = 0, ezInt = 0;以下为姿态解算函数。

参数gx，gy，gz分别对应三个轴的角速度，单位是弧度/秒;参数ax，ay，az分别对应三个轴的加速度原始数据由于加速度的噪声较大，此处应采用滤波后的数据void IMUupdate(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az){float norm;float vx, vy, vz;float ex, ey, ez;将加速度的原始数据，归一化，得到单位加速度norm = sqrt(ax*ax + ay*ay + az*az);ax = ax / norm;ay = ay / norm;az = az / norm;把四元数换算成“方向余弦矩阵”中的第三列的三个元素。

基于四元数二阶互补滤波的四旋翼姿态解算
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
【关键词】姿态估计；四元数；互补滤波；四旋翼飞行器；MEMS IMU
基金项目：国家自然科学基金项目(61174102)；江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2015003-06)
0 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。

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通过加速度计求解横滚角、俯仰角，通过磁力计求解出偏航角，通过陀螺仪求解出横滚角、俯仰角、偏航角。

利用互补滤波算法将加速度计、磁力计、陀螺仪求解的姿态角进行数据融合，求解出最终的姿态角。

2.1利用加速度计得到横滚角与俯仰角当运动员处于静止时期，根据第二牛顿定律，运动员只受重力，加速度计测得的是重力加速度，设静止状态下加速度计测量到的加速度向量为，对做归一化处理，有。

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扩展卡尔曼滤波算法是卡尔曼滤波算法的一种扩展，常用于非线性系统的状态估计。

在姿态解算中，由于传感器的非线性特性，扩展卡尔曼滤波算法通常能得到更加准确的姿态信息。

2. 扩展卡尔曼滤波算法的实现扩展卡尔曼滤波算法涉及到一些复杂的数学推导和矩阵运算，在Python 中可以使用一些成熟的库来实现。

通常，我们需要将系统的动力学模型线性化，然后使用卡尔曼滤波算法进行状态估计。

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。

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。

互补滤波姿态解算互补滤波姿态解算是一种常用的姿态解算方法，它通过融合加速度计和陀螺仪的数据，实现对物体的姿态角度的准确估计。

本文将详细介绍互补滤波姿态解算的原理、优点以及应用领域，以便读者了解并运用该方法。

首先，我们来了解一下互补滤波姿态解算的原理。

加速度计可测量物体在三个轴上的加速度，而陀螺仪则可以测量物体在三个轴上的角速度。

互补滤波姿态解算的思想就是通过融合这两种传感器的数据，将加速度计的低频信息和陀螺仪的高频信息相互补充，从而得到更准确的姿态角度。

具体而言，加速度计可以提供物体的方向指示，但由于重力加速度的干扰以及传感器本身的噪声等原因，其输出存在误差。

而陀螺仪则可以提供物体的角速度信息，但由于积分累积误差（称为“漂移”），其输出会随时间累积引入较大的偏差。

互补滤波姿态解算利用了这两种传感器各自的优势，通过加速度计估计与陀螺仪测量值的差异，对陀螺仪的输出进行修正，从而实现对姿态角度的准确估计。

互补滤波姿态解算具有多个优点，使其成为广泛应用的方法之一。

首先，相比于其他姿态解算方法，互补滤波具有计算简单、实现方便的特点，可适用于各种嵌入式设备和传感器系统。

其次，互补滤波姿态解算采用了加速度计和陀螺仪的互补特性，使得姿态角度的估计更加准确和稳定。

此外，互补滤波姿态解算还可以通过调整两种传感器数据的重要性权重来适应不同的应用需求，具有一定的灵活性。

互补滤波姿态解算在各个领域都有广泛的应用。

在航空航天领域，互补滤波姿态解算可以用于飞行器的姿态控制、导航和飞行参数估计等关键任务。

在智能机器人领域，互补滤波姿态解算可以用于机器人的运动控制、环境感知和自主导航等方面，提高机器人的操作精度和稳定性。

此外，互补滤波姿态解算还可以应用于虚拟现实、运动追踪、体感游戏等领域，为用户提供更加沉浸式和真实感的体验。

综上所述，互补滤波姿态解算是一种基于加速度计和陀螺仪的姿态解算方法，通过融合两种传感器的数据，实现对物体姿态角度的准确估计。

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。

基于互补滤波器的四旋翼飞行器姿态解算梁延德;程敏;何福本;李航【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2011(030)011【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.%Aiming at the basic problem of attitude estimation of a small quad-rotor, 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 low-cost inertial measurement unit. Experimental results show that the solver designed based on complementary filter algorithm can significantly reduce the requirements of precision and speed for the processor, effectively fuse sensor data and realize high precision attitude estimation.【总页数】4页(P56-58,61)【作者】梁延德;程敏;何福本;李航【作者单位】大连理工大学机械工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学机械工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学机械工程学院,辽宁大连116023;大连理工大学创新实验学院,辽宁大连116023【正文语种】中文【中图分类】V249【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.互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用 [J], 万晓凤;康利平;余运俊;林伟财3.互补滤波器在四元数法姿态解算中的应用 [J], 张允华4.STM32控制器的姿态解算互补滤波器设计 [J], 贺文涛;杨睿;秦睿5.基于四元数的四旋翼飞行器姿态解算研究 [J], 盛广润;高国伟;张伯源因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

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
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