基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机的姿态解算

摘要：

为了提高四旋翼无人机姿态解算的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter,SCKF)的多传感器数据融合策略.基于加速度计、磁力计和陀螺仪输出的数据,采用了四元数的姿态解算方法,避免了单一传感器获得的姿态角误差过大的问题,解决了扩展卡尔曼滤波(extend Kalman filter,EKF)精度低以及无迹卡尔曼滤波(unscent-ed Kalman filter,UKF)、容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)协方差矩阵正定性丧失的问题.设计了基于pixhawk飞控板的实验方案.通过实验数据表明,与传统的EKF、UKF、CKF算法相比,SCKF的精度最高.且与UKF、CKF算法相比,SCKF具有计算时间少、数值计算稳定性强等优势.

关键词：姿态解算、容积卡尔曼滤波、无人机、四元数、数据融合

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.75(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61763012

在线出版日期：2019-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：248-253