APM EKF2：ekf优化与互补滤波在无人机姿态控制中的应用

本文主要探讨了APM EKF2（Extended Kalman Filter 2）相对于传统EKF（Extended Kalman Filter）在无人机导航系统中的改进研究。APM EKF2是由jingwenyi于2017年10月17日发表的文章，针对无人机自主飞行控制中的关键算法优化。 首先，文章指出EKF的核心思想在于数据融合，它处理的是飞机的实际状态，但并不直接输出姿态、速度和位置。相比之下，EKF2引入了互补滤波的思想，它不再仅依赖于EKF的融合状态，而是为每个惯性测量单元（IMU）单独启动一个EKF滤波器。这使得状态融合的频率有所提升，从EKF的约50Hz提升到imu预测的400Hz，提高了实时性。 文章详细介绍了EKF2的主要结构变化。在EKF中，飞机的姿态信息直接由某个结构体反映，而在EKF2中，飞机的姿态主要通过output_elements结构体来表示。这种设计使得姿态的实时估计更为精确，并且能够实时校正由于IMU预测误差造成的姿态、速度和位置偏差。 作者还深入分析了readIMUData()函数，该函数负责读取和处理来自IMU的数据。在EKF2中，这个函数根据IMU的使用情况，灵活地获取加速度计和陀螺仪的积分速度和角度，确保了传感器数据的准确输入。同时，通过使用imu_pos_offset和比例、PI反馈等方法，对姿态、速度和位置的误差进行实时修正。 APM EKF2在无人机导航系统中引入了互补滤波技术，提升了状态估计的精度和实时性，增强了系统的鲁棒性和稳定性。这对于植保无人机这类需要高精度定位和控制的无人飞行器来说，是一项重要的技术改进，有助于提高飞行效率和任务执行质量。