【摘 要】
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针对智能巡检无人机微惯性测量组合(MIMU)的在线对准问题展开研究,旨在通过对鲁棒对准算法的设计克服系统/观测模型误差对对准效能的影响。基于条件极值原理设计了一种适用于
【基金项目】
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国家自然科学基金(61903374)
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针对智能巡检无人机微惯性测量组合(MIMU)的在线对准问题展开研究,旨在通过对鲁棒对准算法的设计克服系统/观测模型误差对对准效能的影响。基于条件极值原理设计了一种适用于MIMU在线对准的鲁棒估计算法,首先对MIMU系统动态方程和量测方程中的模型误差进行了量化分析,其次将模型误差引入鲁棒估计算法的设计过程中,通过等价权值矩阵弥补模型误差对估计结果的不良影响。仿真实验表明,所提算法可以有效提高MIMU在线对准的精度和速度,且在出现模型误差时获得比传统鲁棒估计方法更好的对准效能。
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