基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量_冯智勇

第36卷 第4期西南师范大学学报(自然科学版)2011年8月

Aug 2011Vol 36 No 4 JournalofSouthwestChinaNormalUniversity(NaturalScienceEdition)

文章编号:1000-5471(2011)04-0137-05

基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量

冯智勇, 曾 瀚, 张 力, 赵亦欣, 黄 伟

西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715

摘要:针对在四旋翼飞行器姿态控制中传感器数据存在噪声干扰和测量误差,以致单独使用陀螺仪与加速度计不能得到最优姿态角度的问题,建立陀螺仪和加速度计误差的数学模型,采用卡尔曼滤波方法,实现数据融合,有效地提高了姿态检测系统的检测精度.该方法被成功应用于四旋翼飞行器的飞行姿态角度控制中,验证了其良好的噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.

关 键 词:传感器融合;卡尔曼滤波;动态角度测量;飞行姿态控制

中图分类号:TP274 2文献标志码:A

在四旋翼飞行器的飞行控制过程中,准确而实时地获得飞行器在空中的姿态角度,是决定控制精度和系统稳定性的关键.尽管单一MEMS传感器就可以单独进行姿态角度测量,但是其准确性主要取决于惯性器件的精度,单从改善硬件结构设计和工艺方面很难有大幅度的提高,并且系统误差会随时间积累,不适用于长时间载体姿态的确定.所以,使用单一传感器难以得到相对真实的姿态角度.本文出于对姿态角度测量准确性的考虑,采用对多传感器信号进行融合处理的方法,来获得最优姿态角度[1-2].

基于多传感器的信息融合是一个非常重要的研究内容,只有采用适宜的融合方法才能达到最好的效果.文献[3]采用的加权平均法是一种简单、直观的融合方法,它将传感器信息进行加权平均的结果作为融合值,适用于动态环境,但运算精度不高.文献[4]采用的神经网络方法,具有良好的非线性和有效的自学习能力,但涉及到参数优化和结构模型的选择问题,其结构过于复杂或简单都会对融合精度产生影响.

本文针对由加速度计和陀螺仪建立的姿态角度测量系统,建立其特征模型,采用卡尔曼滤波方法,对来自加速度计和陀螺仪的信号进行融合,解决噪声干扰与姿态最优估计问题,并将此方法应用于四旋翼飞行器的角度测量系统进行验证性试验.

1 系统组成

本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速A/D采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合,得到准确的姿态角度信号,此角度信号再通过PID控制器运算,输出给电子调速器转换成PWM信号,进而对电机进行控制. 收稿日期:2010-06-13

基金项目:国家大学生创新性实验计划资助项目(091063533);中央高校基本科研业务费专项资金重点资助项目(100030-2120131002).作者简介:冯智勇(1987-),男,山西人,本科,主要从事自动化专业方面的研究.

通信作者:黄 伟.

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