基于STM32的四旋翼姿态精确测量：四元数+互补卡尔曼滤波

本篇文章主要探讨了基于四元数与卡尔曼滤波技术的四旋翼飞行器姿态估计方法。作者设计了一款采用嵌入式处理器STM32的低成本四旋翼无人机，其核心在于利用加速度计和陀螺仪来测量飞行器的加速度和角速率。姿态估计是实现无人飞行器自主控制的关键，尤其是对于四旋翼这种具有优良机动性能的飞行器。 文章采用四元数法来描述飞行器的姿态，这是一种高效且灵活的数学工具，能够有效地处理旋转运动。在数据采集过程中，通过结合互补滤波算法，对测量数据进行实时校正，以减少传感器的时变漂移问题。这种方法能够有效地抑制姿态误差的积累，提高测量精度。 然而，仅依靠互补滤波可能不足以处理随机噪声干扰，因此作者引入了卡尔曼滤波算法。卡尔曼滤波是一种优化的估计方法，它结合了传感器测量和预测模型，能够动态调整噪声协方差，有效降低噪声对姿态估计的影响。这使得在高速飞行状态下，即使加速度计在动态环境下也能提供相对准确的姿态角信息。 硬件设计上，选择STM32F103作为导航核心处理器，其集成度高，功耗低，适合于小型无人机应用。MPU6050被选为传感器模块，集成了加速度计和陀螺仪，提供了所需的数据输入。这种设计不仅保证了系统的轻量化和节能，还为姿态估计提供了关键的数据来源。 本文提出了一种融合四元数、互补滤波和卡尔曼滤波的综合姿态估计算法，旨在提高低成本四旋翼飞行器的自主控制性能。通过实际飞行平台的验证，这种方法证明了在实际应用中具有较高的准确性和稳定性。这项研究对于推进无人飞行器技术在各个领域的应用，如灾害救援、航空摄影及特殊环境监测等具有重要意义。