姿态测量技术研究现状与发展趋势.doc

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1、姿态测量技术研究现状与发展趋势高伟伟(总结)weiweizhiwa@126.com近年来,对姿态测量技术的研究主要包括姿态测量组合的研究、姿态解算算法的研究以及姿态测量误差补偿方法的研究。(1)姿态测量组合的研究现状与发展趋势在姿态测量组合方面,比较成熟的有加速度计和陀螺仪组合(又称为惯组),现有的惯性姿态测量系统主要采用这种组合方式。近年来还出现了无陀螺惯性测量组合,如九加速度计组合姿态测量等,该组合测姿方案对加速度计抗过载能力、精度和量程方而均有较高的要求,且算法处理复杂。载波相位观测方法的出现使得采用GPS测姿成为可能,该测姿方法需要至少三块GPS接收机才能解算出载体的姿态信息

2、,该方案对开发成本及载体上空间布局有较高要求。此外,在姿态测量组合方面,还出现了三轴磁传感器/加速度计组合、三轴磁传感器/GPS组合、三轴磁传感器/陀螺组合、陀螺与星敏感器组合、多星敏感器组合等。随着新材料、新原理、新工艺的出现,姿态测量组合一方而向小型化、低成本方向发展,以MEMS陀螺和MEMS加速度计为代表的姿态测量组合具有功耗低、体积小、成本低的特点,近年来在民用领域得到了广泛应用,随着MEMS传感器精度的不断提高,部分精度较高的MEMS组合姿态测量装置将逐步应用丁战术武器领域;另一方面,以新型高精度陀螺和加速度计(如原子陀螺、原子加速度计、静电陀螺)为代表,姿态测量组合正逐步

3、向更高精度发展。(2)姿态解算算法的研究现状与发展趋势在选定参考坐标系基础上,姿态解算的FI的是确定动坐标系(载体坐标系)与参考坐标系的数学关联,通常采用姿态矩阵表示。为求得姿态矩阵,需要选取合理的姿态解算方法。传统的姿态解算算法有欧拉角法(又称三参数法)、方向余弦法(又称九参数法)以及四元数法(又称四参数法)。其屮,载体在全姿态运动条件下,欧拉角微分方程在解算过程屮易产生奇异点问题,且三角运算较多,计算复杂,因此欧拉角法仅适合在近似水平姿态条件下的姿态解算,在工程应用小具有一定的局限性。方向余弦法尽管解算过程屮不会出现奇异点问题,可实现全姿态条件下的数学解算,但由于涉及的参数较多,

4、计算复杂,对系统实时性影响较大,不利于工程应用。相比以上算法,四元数法不仅适用于全姿态条件下的姿态解算,而且计算量小,实时性较好,可广泛应用于工程实践屮。针对描述姿态时四元数存在的信息冗余问题,基于修正Rodrigues参数的姿态解算方法近年来也得到了广泛的研究。在四元数法姿态更新基础上,为进一步减小计算负担,提出了一种采用Rodrigues参数的姿态描述方法。针对Rodrigues参数在等效旋转时会出现奇异问题,通过改进可得到了一种修正Rodrigues参数,通过扩大姿态描述范围,消除奇异点,可实现对载体的全姿态描述。以上姿态解算方法主要适用于低动态条件下的姿态解算,在高动态条件下

5、,由于载体姿态变化剧烈,在传感器采样频率有限的条件下,载体角振动和线振动将引起较大的圆锥误差,这对姿态解算算法实时性提出了更高的要求。四元数法对有限转动引起的圆锥误差不能实现有效补偿,为提高高动态条件下的姿态解算精度,*細提出了等效旋转矢量法,在此基础上,又出现了等效旋转矢量多子样算法,如二子样法、三子样法、四子样法以及六子样法等,子样数越多,姿态解算的精度越高,但随Z带来的是较大的计算量。为实现在选择尽量少的子样数条件下,同时保证姿态解算的精度和实时性,有的学者采用系数优化处理方式,如*細等提出的等效旋转矢量三子样多回路迭代算法,该方法通过适半降低姿态四元数更新解算频率,增大导航坐

6、标系更新周期以及姿态更新周期实现系数优化。籽*等提出采用参数解析法对系数进行优化,省去了求解误差四元数的过程。籽*等在确定载体圆锥运动幅值特性基础上,采用最小二乘法对相应加权系数进行估计,得到了一种新的圆锥误差补偿算法。籽*推导了一种五子样二次迭代优化算法,有效减小了圆锥误差对姿态解算精度的影响。此外,针对高动态条件下的姿态解算,还出现了基Hermite插值的姿态解算方法,该方法一定程度上解决了载体高动态特性与传感器采样频率较低的孑盾。在姿态解算算法研究过程屮,主要解决两个问题:解算精度问题与实时性问题,在高动态条件下,这两者的孑盾尤其突出。如何在满足解算精度的同时提高系统实时性,将

7、是姿态解算研究领域一直关注的热点话题。随着高精度姿态测量器件的不断出现,在低动态应用环境下,采用基本的四元数法己经可以达到较高的精度,血在高动态应用环境下,姿态更新过程屮不可交换性误差将严重影响姿态解算精度,因此,如何更好的减小不可交换性误差对姿态解算精度的影响,如何提高高动态条件下的姿态解算效率,将是姿态解算算法研究需要解决的问题。(3)姿态测量误差补偿方法研究现状与发展趋势在对载体姿态进行测量过程屮,由于传感器输出误差、姿态解算算法误差、系统误差积累等

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