基于模糊卡尔曼滤波的姿态估计

摘要：

在人机控制交互领域,通常通过惯性测量单元(IMU)采集手臂姿态原始信息并进行解算融合,从而达到获取人体手臂运动姿态以达到控制机械臂的目的.基于陀螺仪的动态特性和加速度计、磁力计的静态性能,考虑引入卡尔曼滤波进行姿态融合解算,由于卡尔曼滤波模型中的量测过程噪声协方差矩阵的统计特性难以准确获取,提出一种基于T-S模糊控制的卡尔曼滤波姿态估计方法,实现量测协方差矩阵的实时调整.基于ZYNQ7020搭建实验平台对手臂姿态信息进行融合解算,融合解算后的姿态角平均误差和均方误差在0.06和0.16以内,相比卡尔曼滤波降低了92.52％、89.44％,有效提高了姿态角解算精度.

关键词：卡尔曼滤波、模糊控制、FPGA、人机交互、IMU

所属期刊栏目：46

分类号：TH89

资助基金：国家重点研发计划KYC-JC-XM-2018-157

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：120-127