卡尔曼滤波在四旋翼飞行器姿态测量中的应用

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1、2011-01兵工自动化30(1)OrdnanceIndustryAutomation·73·doi:10.3969/j.issn.1006-1576.2011.01.022卡尔曼滤波在四旋翼飞行器姿态测量中的应用王帅，魏国（哈尔滨工业大学电气学院，黑龙江哈尔滨150001）摘要：针对简单均值滤波很难满足要求的不足，介绍一种四旋翼飞行器系统飞行姿态测量的新算法。在使用传统的加速度传感器获取数据的基础上，使用卡尔曼滤波的方法，将加速度传感器数据和陀螺仪数据进行融合，以单片机为核心的惯性测量单元进行试验。结果表明，该算法能避免动态噪声对加速度传感器数据的影响，提高四旋翼飞行器

2、姿态测量的精度。关键词：卡尔曼滤波；四旋翼飞行器；姿态测量中图分类号：TP206文献标志码：AApplicationofKalmanFilterinAttitudeMeasurementforFour-RotorAircraftFlightWangShuai,WeiGuo(SchoolofElectrical,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)Abstract:Introduceanewalgorithmusedinafour-rotoraircraftflightattitudemeasurementsyste

3、m,accordingtotheshortageofsimpleaveragefilter.Onthebasisoftraditionalmethodofaccessingdatauseaccelerationsensors,thefusionwithaccelerationsensordataandgyroscopesdatabyKalmanfilter,testingininertialmeasurementunitwithMCU.Theresultsshowthatthemethodcanavoiddynamicnoiseofaccelerationsensor,a

4、ndimprovetheaccuracyofattitudemeasurementofquadrotorhelicopter.Keywords:Kalmanfilter;quadrotorhelicopter;attitudemeasurement0引言1建立飞行器姿态模型四旋翼飞行器是一种垂直起降机，是固联在刚1.1线性系统模型描述性十字交叉结构上，由4个独立电机驱动的螺旋桨线性系统的模型可以描述为：[1-3]组成的6自由度系统。尽管有4个驱动，但因为状态方程：四旋翼飞行器具有6个坐标输出，所以仍然是欠驱x=Ax++Buw(1)kk+1kk动和动力不稳定的系统。为了控制

5、飞行器在飞行过输出方程：程中的稳定性，需要实时的了解飞行器的当前姿态，yC=xz+(2)kkk并调整驱动电机的转速。飞行器姿态角（俯仰角和在上述方程中，A、B和C均为矩阵，k是时间横滚角）在静态时可以通过加速度传感器计算，但系数，x称为系统状态，u是系统的已知输入，y是飞行时，加速度传感器的数据会受到非重力加速度所测量的输出，w和z表示噪声。其中，变量w称[4]的影响，使计算不准确。为进程噪声，z称为测量噪声，它们都是向量，因卡尔曼滤波是一个最优化自回归数据处理算此包含多个元素。x中包含系统当前状态的所有资[5]法。近年来被广泛应用于计算机图像处理方面。讯，但不能被直接测

6、量。因此，要测量向量y，y在四旋翼飞行系统中，需要对陀螺仪和加速度传感[6]是受到噪声z干扰的系统状态x的函数。器所测得的数据进行综合和校正。如果使用简单的1.2姿态模型均值滤波，很难满足精度和实时性上的要求。故通过卡尔曼滤波将加速度传感器和陀螺仪的数据进行使用陀螺仪数据建立四轴飞行器姿态的线性模融合，在计算四旋翼飞行器的实时姿态时很好地抑型如下：制了噪声的干扰作用，以提高测量精度，为自主飞ααkkk+1=+−(udβk)t(3)行控制创造了条件。其中，α是飞行姿态角（俯仰角或横滚角），β收稿日期：2010-06-12；修回日期：2010-09-09项目基金：国家大学生科

7、技创新性实验计划项目“用于危险区域物品清理的四旋翼飞行抓捕手”（091021326）作者简介：王帅（1989-），男，黑龙江人，本科，从事测控技术与仪器研究。·74·兵工自动化第30卷是陀螺仪的误差，u是陀螺仪输出的角速度数据，入到卡尔曼滤波算法中，以进一步减小误差。kdt是采样时间间隔。3试验与结果假设陀螺误差为常量，即实验使用三轴加速度传感器MMA7260，单轴β=β(4)kk+1陀螺仪EWTS82和AVR32单片机UC3B0256组成结合式(3)、式(4)得到状态矩阵方程：姿态测量单元。通过单片机采集传感器数据，并运⎛⎞