多旋翼姿態解算中的改進自適應擴展Kalman算法

       提出了一種改進的Sage-Husa自適應擴展Kalman濾波算法,用於保證多旋翼無人機在噪聲統計特性未知且時變、振動為主要擾動源、姿態角高動態變化等飛行條件下飛行姿態角解算的精度與穩定性.該算法采用微機電係統陀螺儀實時動態解算的姿態角方差估計係統噪聲方差;並采用自適應濾波算法在線估計量測噪聲方差,從而保證濾波的精度與穩定性;同時引入濾波器收斂性判據,結合強跟蹤Kalman濾波算法來抑製濾波發散。

      飛行實驗與分析表明:改進算法解算的俯仰角與橫滾角均方根誤差分別為1.722°和1.182°,明顯優於常規的Sage-Husa自適應濾波算法.實驗還顯示:改進的算法自適應能力強、實時性好、精度高、運行可靠,能夠滿足多旋翼無人機自主飛行的需要,若對參數進行適當修改,還可應用於其它動態性能要求較高的導航信息測量係統中.動態環境具有多變性和不確定性,為將動態環境的不確定性控製在一定範圍內,需要群無人機對其進行持續覆蓋以便完成感知、監視、偵察等任務.提出了一種考慮無人機飛行動力學約束的分布式協同覆蓋算法,無需先驗知識、無需事先進行路徑規劃.各無入機獨立地根據局部感知和局部通信所獲信息進行在線覆蓋決策,使整個群無人機係統湧現出持續覆蓋行為.提出的方法通信次數少,僅需鄰居無人機的位置信息進行合作,且對無人機的前飛航向沒有數量約束.仿真結果表明,此分布式算法可實現群無人機對動態環境的持續覆蓋,算法性能穩定,具有很好的靈活性和可擴展性。

相關標簽:姿態  解算中  改進  適應  擴展  Kalman  算法  
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