基于梯度下降和互补滤波的快速姿态解算算法研究

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姿态测量技术,尤其是针对运动载体的姿态测量技术,在诸如导弹、航空航天、医疗器械、机器人等军用和民用领域都有着非常重要的作用。目前使用最广泛的姿态测量技术是基于捷联式惯性导航系统的姿态解算技术。高精度的捷联惯导系统都十分昂贵,不适合很多低成本需求。随着MEMS技术的发展,MEMS惯性传感器(MEMS加速度计和MEMS陀螺仪)的精度和性能逐步提高,受益于MEMS器件体积小、成本低等优点,基于捷联式惯导技术的小体积、低成本姿态测量系统成为了可能。近年来,对小体积、小重量、低价格的中低精度的消费级和工业级的捷联式姿态测量系统的研究热度越来越高。本文以InvenSense公司生产的集成了3轴陀螺仪和3轴加速度计的6DOF的整合性MEMS器件MPU6050为硬件基础,基于捷联惯导技术设计了一个嵌入式的低成本的双轴姿态测量系统,设计了一种以互补滤波方法为基础的陀螺仪与加速度计数据融合算法,并使用梯度下降方法对参与融合的数据进行预优化处理,以提高融合精度。一个捷联式姿态测量系统,它的敏感器件至少由三个陀螺仪和三个加速度计构成。本文首先概述了MEMS加速度计和MEMS陀螺仪的研究现状,并阐述了捷联惯导的基本概念。然后在几种常用坐标系的基础上,引出了姿态旋转矩阵和三个姿态角(俯仰角、横滚角和航向角)的概念,并介绍了几种常用的姿态更新算法以及它们的优缺点。接着在四元数法的基础上,设计了基于梯度下降和互补滤波的快速数据融合算法,并与使用最广泛的基于卡尔曼滤波的融合方法进行对比。最后以飞思卡尔的K10单片机为数据处理器,给出各硬件模块的设计方案以及理由,完成硬件设计,给出程序流程图,介绍原始数据的滤波方法,以及所用到的部分参数和通讯协议,完成程序调试。使用实验室现有的条件,对本文设计完成的双轴姿态测量模块进行实验验证。分别进行动态实验和静态实验,结合matlab对实验数据进行分析,实验结果表明:本文设计的双轴姿态测量系统实时性好,输出姿态角稳定,且成本低,具有一定的实用价值,基于梯度下降和互补滤波的快速数据融合方法效果好,且计算量小,速度快,适合于低成本的嵌入式系统。
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