基于MEMS的无人机姿态卡尔曼滤波算法研究

本文《基于卡尔曼滤波的小型无人机姿态估计算法研究》由聂鹏等作者于2013年12月发表在《沈阳航空航天大学学报》上，主要探讨了如何在小型无人机的导航系统中应用卡尔曼滤波技术来提高姿态估计的精度。研究的核心内容是构建了一个融合了微机电系统(MEMS)陀螺仪、加速度计和磁强计的综合姿态测量系统。陀螺仪用于提供角速度信息，加速度计则通过测量加速度来推断飞行器的运动状态，磁强计则用于校正由于地球磁场影响导致的误差。 作者们采用了四元数表示法来处理旋转矩阵，因为四元数能有效地处理旋转和旋转组合问题，避免了角度飘移的问题。他们通过建立基于四元数的卡尔曼状态方程，考虑了陀螺仪噪声误差，并利用加速度计和磁强计的测量数据，运用梯度下降法来优化四元数估计。这种方法允许实时更新和预测无人机的姿态，从而实现高精度的姿态解算。 在实验部分，作者使用实际的惯性测量单元（IMU）数据对滤波器进行了测试，结果显示，经过卡尔曼滤波处理后的航向角，成功地抑制了姿态角的不稳定发散，达到了小于3°的误差水平。这表明该算法对于小型无人机的姿态控制具有显著的实用价值，有助于提升飞行器的稳定性和导航性能。 本文的关键点包括：扩展卡尔曼滤波算法的应用、四元数在姿态估计中的优势、误差模型的建立与处理、以及实际IMU数据的验证。整体来看，这项研究对于提高无人机自主导航能力，特别是在小型无人机领域，具有重要的理论和实践意义。