用于三维姿态估计的双矢量并行卡尔曼滤波
基于磁强计、加速度计和陀螺仪的微型航姿参考系统(AHRS)通常采用卡尔曼滤波算法实现传感器间的数据融合.然而,卡尔曼滤波包含的矩阵运算导致其计算复杂度较高,不利于在处理能力有限的单片机上应用.提出一种以地磁矢量和重力矢量为状态变量的双矢量卡尔曼滤波算法,极大地简化了量测模型,有助于降低计算量和避免线性化误差.在AHRS上进行了实验验证,结果表明所提出的双矢量卡尔曼滤波算法在单片机上的运行耗时可比已有的基于四元数的滤波算法减少60%以上,且姿态估计精度优于已有算法.所提出的算法可实现三维姿态的快速、准确估计,改善AHRS姿态输出的实时性.
姿态估计、磁强计、加速度计、陀螺仪、卡尔曼滤波
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TP212(自动化技术及设备)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-09-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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