[发明专利]一种基于加速度的卡尔曼滤波姿态估计方法及系统在审
申请号: | 201510670207.4 | 申请日: | 2015-10-13 |
公开(公告)号: | CN105300379A | 公开(公告)日: | 2016-02-03 |
发明(设计)人: | 吕印新;张家奇;陈养彬 | 申请(专利权)人: | 上海新纪元机器人有限公司 |
主分类号: | G01C21/16 | 分类号: | G01C21/16;G01C21/20 |
代理公司: | 上海硕力知识产权代理事务所 31251 | 代理人: | 郭桂峰 |
地址: | 200241 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 加速度 卡尔 滤波 姿态 估计 方法 系统 | ||
1.一种基于加速度的卡尔曼滤波姿态估计方法,其特征在于,所述卡尔曼滤波姿态估计方法具体包括以下步骤:
S1建立MEMS陀螺输出yG,t模型:
yG,t=ωt+bt+vG,t
其中,ωt表示t时刻载体的真实转动角速率;bt表示t时刻的偏置项;vG,t表示t时刻的第一高斯白噪声;G表示MEMS陀螺输出模型;
S2建立MEMS加速度计输出yA,t模块:
yA,t=bat-bg+vA,t
其中,bat表示载体坐标系下t时刻的运动加速度;bg表示载体坐标系下重力场向量;vA,t表示t时刻的第二高斯白噪声;A表示MEMS加速度计输出模型;
S3使用AR过程建立地理坐标系下的运动加速度nat模型:
nat=ca·nat-1+vA,t
其中,cα表示衰减系数,且取值范围为0~1;nat-1表示t-1时刻的运动加速度;vA,t表示t时刻的第二高斯白噪声;
S4搭建卡尔曼滤波姿态估计系统进行数据融合,得到卡尔曼滤波姿态估计系统的状态方程
其中,系统误差状态向量表示系统误差状态向量X(t)的导数,表示东向欧拉失准角,表示北向欧拉失准角,表示天向欧拉失准角,bx表示x轴陀螺零偏值,by表示y轴陀螺零偏值,bz表示z轴陀螺零偏值;系统状态转移矩阵表示载体坐标系到地理坐标系的变换坐标矩阵;系统零均值白噪声W(t)=[wgxwgywgz000]T,且W~N(0,Q),Q为系统噪声矩阵,wgx、wgy、wgz分别为陀螺中x、y、z三个轴上的噪声;
S5测量卡尔曼滤波姿态估计系统得到量测方程Z(t);
Z(t)=H(t)X(t)+V(t)
其中,测量向量δgE表示地理坐标系中东向重力场矢量与测量东向重力场矢量的差值,δgN表示地理坐标系中北向重力场矢量与测量北向重力场矢量的差值;测量矩阵测量零均值白噪声V(t)~N(0,R),R为测量噪声矩阵;
S6离散化所述状态方程X(t)和所述量测方程Z(t);
Xk=Fk/k-1Xk-1+Wk-1
Zk=HkXk+Vk
其中,k-1、k分别表示t=k-1时刻和t=k时刻;Fk/k-1为t=k时刻到t=k-1时刻状态一步转移矩阵;Wk-1表示t=k-1时刻零均值白噪声;Hk为t=k时刻的测量矩阵;Vk表示t=k时刻的零均值白噪声;
S7分别对状态一步转移矩阵Fk/k-1和系统噪声矩阵Q(tk)进行二阶近似:
其中,Fk/k-1表示t=k时刻到t=k-1时刻状态一步转移矩阵;I表示单位矩阵;滤波周期T=tk-tk-1;F(tk-1)表示t=k-1时刻的系统状态转移矩阵;
其中,Q(tk-1)表示t=k-1时刻的系统噪声矩阵,F(tk-1)表示t=k-1时刻的系统状态转移矩阵;
S8循环迭代入卡尔曼滤波公式实现载体姿态的修正。
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