一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法，属于无人机控制技术领域。用来解决现有的无人机姿态滤波解算方法精度低，难以实现飞行器稳定飞行和控制的问题。本发明专利技术提出了一种对滤波参数噪声协方差进行自适应调整的方法，对本不确定的两个噪声协方差Q和R进行自适应估计。通过将小批量梯度下降法原理引入到UKF算法中，使得UKF算法中的Q和R从经验估计值变为最优值，噪声的实时估计精度和稳定性得以提升，极大提高了传统UKF算法的姿态解算精度和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机控制，特别涉及一种新型的多旋翼无人机姿态解算滤波方法。

技术介绍

1、姿态信息是导航系统中最关键的参数之一，姿态测量系统在航空航天、无人机、机器人和运动跟踪等领域具有广泛的应用。姿态解算是飞行器进行导航定位的基础，要想实现稳定飞行和控制，必须保证姿态解算的精度。

2、多旋翼无人机的姿态解算通过搭载加速度计、陀螺仪以及磁力计等多种传感器，构建一个姿态解算平台，求解出无人机的实时姿态参数。但通过陀螺仪测量会产生漂移，长期静态性差，短期漂移误差不明显；加速度计测量会产生高频噪声，导致短时精度差；磁力计受外界干扰较大，稳定性较差。随着时间的累积系统自身的误差较大，严重影响解算精度。

3、针对传感器存在的噪声问题，通常采用滤波算法求解姿态信息，降低噪声误差对多旋翼无人飞行器姿态解算的干扰。因此国内外的学者研究了许多的滤波算法。

4、浙江大学杨清泉等人于2018年在journal of navigation期刊发布的名为《afast adaptive-gain complementary filter algor本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法，采用四元数作为状态向量，使用陀螺仪数据建立状态方程对状态向量进行更新，利用加速度数据和磁力计数据立观测方程，校正由陀螺仪漂移造成的姿态角累积误差；利用小批量梯度下降法，对本不确定的两个噪声协方差Q和R进行自适应估计，使其从经验估计值变为最优值；利用改进的无迹卡尔曼滤波方法对无人机姿态进行解算，传播迭代出的最优协方差，进行四元数姿态更新，得到四旋翼无人机的解算姿态角。

2.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法，其特征在于：以姿态四元数为状态向量，结合状态方程和观测方程建立一个状态空间模型，利用加速度计和磁力计得到...

【技术特征摘要】

1.一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法，采用四元数作为状态向量，使用陀螺仪数据建立状态方程对状态向量进行更新，利用加速度数据和磁力计数据立观测方程，校正由陀螺仪漂移造成的姿态角累积误差；利用小批量梯度下降法，对本不确定的两个噪声协方差q和r进行自适应估计，使其从经验估计值变为最优值；利用改进的无迹卡尔曼滤波方法对无人机姿态进行解算，传播迭代出的最优协方差，进行四元数姿态更新，得到四旋翼无人机的解算姿态角。

2.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机的迭代姿态解算滤波方法，其特征在于：以姿态四元数为状态向量，结合状态方程和观测方程建立一个状...

【专利技术属性】
技术研发人员：周国清，周潇，梅树红，谢宗音，罗恒，雷江涛，李彬，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：