基于扩展卡尔曼滤波的多旋翼飞行器融合姿态解算算法

• 作者: 丁磊 吴蔚劼 方挺
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 多旋翼飞行器 融合姿态解算 RBF神经网络 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机械、控制与电气
• 页码范围: 240-248
• 页数: 9页
• 分类号: V241.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2018.03.009

摘要

针对多旋翼飞行器飞行时机身振动对加速度计产生的噪声干扰,建立径向基(RBF)神经网络结构模型,提出扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法.采用加速度计解算的姿态角作为输入向量,四元数互补滤波解算的姿态角作为参考向量,通过学习不断调整网络最优权值,得到滤波后的由加速度计解算的姿态角,并将四元数互补滤波算法解算出的姿态角与经RBF神经网络非线性滤波得到的加速度计解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波融合姿态解算,以提高飞行器姿态角的解算精度.实验结果表明:基于RBF神经网络的非线性滤波算法可对加速度计解算的姿态角进行有效滤波,提高飞行器姿态角的解算精度;采用的扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法收敛速度快、稳定性强,能够更准确地实时解算飞行器的当前姿态,验证了该算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁磊	安徽工业大学电气与信息工程学院	26	116	6.0	9.0
2	方挺	安徽工业大学电气与信息工程学院	24	115	5.0	10.0
3	吴蔚劼	西安电子科技大学通信工程学院	1	0	0.0	0.0