CN107063262A - 一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法，包括设定初始姿态四元数和陀螺仪漂移估计值；对陀螺仪和加速度计的输出数据分别进行高通滤波、低通滤波，滤波后将得到的姿态数据转换为姿态角；根据加速度计的解算姿态角，得到一个参考姿态四元数；计算四元数误差量；完成一个滤波周期的计算，得到互补滤波后的四元数，以及对应的无人机姿态角等步骤；本发明可以使无人机姿态角的解算精确度提高。
Description
技术领域
本发明属于无人机控制技术领域，具体涉及一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法。
技术背景
无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)又简称无人机，是一种利用无线电远程遥控及机载的程序控制器操纵的不载人飞机。其最早出现于20世纪20年代，当时被用于作为军事训练中的靶机，此后经过近百年的不断发展，逐渐转向于侦查、攻击等各种多用途领域。由于其相对于载人飞机来说具有成本低、生存能力强、无人员伤亡风险、使用方便等优点，所以不止能在军事上发挥重要作用，在民用领域也具有广阔的应用前景。
姿态测量是无人机实现姿态控制的前提，是导航系统不可分割的一个重要组成部分，直接影响无人机的生存能力。随着微机械惯性技术的发展，利用微机械陀螺、加速度计以及磁力计构造微小型低成本航姿系统已成为近年来的研究热点之一。
传统的无人机姿态控制中，姿态角可以由陀螺仪积分得出，也可以通过加速度传感器测量重力加速度在载体系三轴上的向量分解坐标推导得出。其中陀螺仪解算姿态角高频动态响应特性良好，其输出能够迅速响应姿态角的变化；无高频噪声干扰，输出值平滑；陀螺仪的输出不受外部加速度的干扰，在载体处于剧烈震动的情况下仍能维持稳定的输出。但其也具有一些缺陷：如陀螺仪的零点会随温度及其它外部环境因素的改变而产生漂移、对陀螺仪输出值的积分会产生累计误差，长时间运行后解算误差较大。而利用加速度计解算姿态角低频特性良好，静态输出稳定，没有漂移和累积误差；姿态解算计算量小，在没有外部加速度时(仅有重力加速度)的情况下，能够迅速得出准确的瞬时姿态角数据。其具有如下缺陷：有高频噪声干扰、高频动态特性较差，其输出不能迅速响应姿态角的快速变化、容易受到外部加速度的干扰，如果存在除重力加速度之外的加速度，将无法得出准确的姿态角。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法。
本发明所采用的技术方案是：一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：设定初始姿态四元数和陀螺仪漂移估计值；
步骤2：对陀螺仪和加速度计的输出数据分别进行高通滤波、低通滤波，滤波后将得到的姿态数据转换为姿态角；
步骤3：根据加速度计的解算姿态角，得到一个参考姿态四元数；
步骤4：计算四元数误差量；
步骤5：完成一个滤波周期的计算，得到互补滤波后的四元数，以及对应的无人机姿态角。
与现有方法和技术相比，本发明的有益效果是：利用本发明的方法，可以使无人机姿态角的解算精确度提高；实际测试时，姿态角解算值误差在0.5°以内，与传统的自适应滤波算法，平均滤波算法，卡尔曼滤波算法等解算方法相比，计算量减少，且同等计算速度下精度提高约50％。
附图说明
图1是本发明实施例的本结构图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请见图1，本发明提供的一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法，包括以下步骤：
步骤1，设定初始姿态四元数和陀螺仪漂移估计值
步骤2，对陀螺仪和加速度计输出分别进行高通滤波、低通滤波，滤波后将得到的姿态数据转换为姿态角。
步骤3，根据加速度计的解算姿态角，得到一个参考姿态四元数Q；
Q＝[q0q1q2q3]T；
其中，四元数与姿态角之间关系为：
θ＝arcsin(2(q0q1+q2q3))
其中q为四元数的标量部分，q＝[q1 q2 q3]T为四元数的矢量部分，q0、q1、q2、q3都是未知数，三个姿态角θ、γ、ψ由传感器得到，通过方程求解出q0、q1、q2、q3的值。
步骤4，计算四元数误差量：得到
其中，q＝[q1q2q3]T，四元数是可旋转的，符号上面加^表示一种旋转变换，而矩阵符号上加波浪线表示对应的增广矩阵。
步骤5，将步骤3中得到的代入下式：
其中，Ωg为陀螺仪三轴输出，为算法所估计出的陀螺漂移，kp＞0，ki＞0；
求解微分方程即完成一个滤波周期的计算，得到互补滤波后的四元数，以及对应的无人机姿态角。
本发明的方法：
(1)由无人机上的姿态传感器获取当前姿态信息，其中姿态传感器包括陀螺仪和加速度计；
(2)在数据融合前，对陀螺仪解算值进行高通滤波，以消除陀螺仪输出中含有的噪声，抑制陀螺漂移；
(3)在数据融合前，对加速度计解算值进行低通滤波，滤除噪声干扰和累计增量；
(4)利用陀螺仪对无人机姿态角进行解算时高频特性较好，低频特性较差，而加速度计则是低频特性较好，高频特性较差。因此，对二者进行数据融合之后，可以使无人机姿态解算更加准确；
(5)使用四元数表示无人机姿态，定义导航坐标系到机体坐标系的姿态四元数为Q＝q0q1q2q3。
本发明所用四元数为规范化的模值为1的四元数，并且在每次滤波周期，都对解算得到的四元数进行规范化处理，处理方法如下：
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：设定初始姿态四元数和陀螺仪漂移估计值；
步骤2：对陀螺仪和加速度计的输出数据分别进行高通滤波、低通滤波，滤波后将得到的姿态数据转换为姿态角；
步骤3：根据加速度计的解算姿态角，得到一个参考姿态四元数；
步骤4：计算四元数误差量；
步骤5：完成一个滤波周期的计算，得到互补滤波后的四元数，以及对应的无人机姿态角。
2.根据权利要求1所述的用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于：步骤1中，初始姿态四元数陀螺仪漂移估计值为
3.根据权利要求1所述的用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，步骤3中，参考姿态四元数Q为：
Q＝[q0q1q2q3]T；
四元数与姿态角之间关系为：
θ＝arcsin(2(q0q1+q2q3))；
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</mrow>
其中q0为四元数的标量部分，q＝[q1q2q3]T为四元数的矢量部分，q0、q1、q2、q3都是未知数，三个姿态角θ、γ、ψ由传感器得到，通过方程求解出q0、q1、q2、q3的值。
4.根据权利要求3所述的用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，步骤4中，四元数误差量为：
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其中，q＝[q1q2q3]T，四元数是可旋转的，符号上面加^表示一种旋转变换，而矩阵符号上加波浪线表示对应的增广矩阵。
5.根据权利要求4所述的用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，步骤5中，将步骤3中得到的代入下式：
<mfenced open = "{" close = "">
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其中，Ωg为陀螺仪三轴输出，为算法所估计出的陀螺漂移，kp＞0，ki＞0；
求解微分方程即完成一个滤波周期的计算，得到互补滤波后的四元数，以及对应的无人机姿态角。
6.根据权利要求4所述的用于无人机姿态解算的互补滤波方法，其特征在于，步骤5中，四元数为规范化的模值为1的四元数，并且在每次滤波周期，都对解算得到的四元数进行规范化处理，处理方法如下：
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