一种估计无人机姿态的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种估计无人机姿态的方法，所述方法包括：通过互补滤波器对加速计在t时刻的姿态估计值

【技术实现步骤摘要】
一种估计无人机姿态的方法及系统
本专利技术涉及无人机
，具体而言，涉及一种估计无人机姿态的方法及系统。
技术介绍
随着无人机在快递运输、救灾、环境监测和电力巡检等各个领域的广泛应用，其准确的飞行姿态测量变得越来越重要。当前无人机通常使用由陀螺仪和加速度计组成的低成本惯性测量单元(IMU)进行飞行姿态测量，但低成本陀螺仪具有积分累积误差，且加速度计在动态姿态测量中，容易受到高频噪声的影响，导致无人机冬天姿态测量精度较低。针对上述问题，国内外许多学者进行了大量的研究工作。目前，主流姿态估计方法是基于卡尔曼滤波和互补滤波，或是两种结合。线性卡尔曼滤波可以降低滤波器的复杂度，但是姿态估计准确度不高。互补卡尔曼滤波需要计算大量的三角函数，并且在计算中容易产生奇异值。扩展卡尔曼滤波，无损卡尔曼滤波，粒子滤波等也被用于姿态估计，在一定程度上提高了姿态估计的准确性。但是，卡尔曼滤波容易出现发散问题，且噪声模型设计和协方差计算等也存在一些理论和实际问题。相关技术中的互补滤波由于增益是定量且不能动态调整，因此当无人机移动太快而外部干扰太大时，估计精度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种估计无人机姿态的方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过互补滤波器对加速计在t时刻的姿态估计值

【技术特征摘要】
1.一种估计无人机姿态的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过互补滤波器对加速计在t时刻的姿态估计值和陀螺仪在t时刻的姿态估计值进行融合处理，得到t时刻的无人机姿态估计值其中，kt是所述陀螺仪在t时刻的姿态估计值的发散速率β的加权系数，1-kt是所述加速计在t时刻的姿态估计值的收敛速率的加权系数；
通过所述加速度计在t时刻的误差ea,t对所述姿态估计值的发散速率β实时调整，β＝2-||ea,t||。


2.如权利要求1所述的方法，其中，采用梯度下降法获取所述加速计在t时刻的姿态估计值梯度方向的步长为μt，所述互补滤波器的采样时间为Δt，
其中，所述通过互补滤波器对加速计在t时刻的姿态估计值和陀螺仪在t时刻的姿态估计值进行融合处理，得到t时刻的无人机姿态估计值包括：
确定所述姿态估计值的收敛速率
根据所述陀螺仪在t时刻的姿态估计值的加权发散速率与所述加速计在t时刻的姿态估计值的加权收敛速率，确定所述互补滤波器融合处理的加权系数，


3.如权利要求2所述的方法，其中，加速度计在t时刻的加速度测量值bat用四元数bat＝[0axayaz]表示，其中，ax、ay、az分别表示在无人机坐标系中x轴、y轴、z轴的加速度测量值分量，所述加速度测量值bat归一化后的加速度向量用表示，
其中，所述采用梯度下降法获取所述加速计在t时刻的姿态估计值包括：
基于所述加速度向量和t时刻从无人机坐标系变换到导航坐标系的归一化方向向量构建目标函数其中，为无人机坐标系中归一化向量的参考方向，为导航坐标系中重力向量g的归一化向量，为的共轭四元数
通过梯度下降法确定所述目标函数的最小值，并将最小值作为所述加速计在t时刻的姿态估计值


4.如权利要求3所述的方法，其中，所述通过梯度下降法确定所述目标函数的最小值，包括：
根据梯度下降法，对迭代求解，确定所述加速计在t时刻的姿态估计值
其中，为所述互补滤波器在t-Δt时刻融合得到的无人机姿态估计值，Δt为所述互补滤波器的采样时间，为所述目标函数的梯度值，J表示雅可比行列式，为所述陀螺仪在t时刻的姿态估计值的时间导数，α为比例因子。


5.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
基于陀螺仪在t时刻的角度漂移值bωd,t对陀螺仪在t时刻的角速度测量值bωt进行补偿，得到补偿后的角速度值bωc,t；
基于所述补偿后的角速度值bωc,t和互补滤波器在t-Δt时刻融合得到的无人机姿态估计...

【专利技术属性】
技术研发人员：车洪磊，史聪灵，王刚，李建，钱小东，任飞，
申请(专利权)人：中国安全生产科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11