[发明专利]一种用于仿生导航的姿态最优化解算方法

说明书

本发明提供一种用于仿生导航的姿态最优化解算方法，属于偏振光导航姿态求解技术领域。该方法利用偏振矢量和重力矢量构建目标误差函数模型，并根据不同运动状态求解最优姿态四元数，以提高复杂机动条件下的姿态解算精度。本发明通过求解偏振方位角误差搜索方向实现无人机航向信息补偿修正，避免直接求解出现的角度模糊性问题。本发明设计的偏振光导航方案解耦航向与水平姿态求解过程，以克服姿态解算的空间位置约束，同时采取搜索因子可变的梯度优化方法，可以根据飞行器不同运动状态实时改变搜索步长大小，提高偏振光导航系统的测量精度和鲁棒性。

技术领域

本发明属于飞行器姿态测量与估计技术领域，涉及一种基于偏振光传感器的航向姿态参考系统(AHRS)，主要是涉及一种搜索因子可变的梯度优化姿态解算方法。

背景技术

航姿参考系统(Attitude and Heading Reference System,AHRS)是导航平台中的关键设备，能够为飞行器提供准确可靠的飞行状态信息。传统的航姿参考系统以惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)作为主要姿态解算部件，在此基础上按照导航平台的性能需求可以有两种扩展方式：一种由惯性测量单元和地磁传感器组成，另一种通过惯性测量单元结合GPS构成。然而上述两种姿态测量方案均存在各自的不足：方案一中的地磁传感器通过检测磁场矢量来确定航向信息，然而其对电磁干扰十分敏感，易受周围电磁场和机载电子设备影响导致航姿解算精度降低；在高机动情况下由于卫星信号传输频率与飞行器运动频率的不一致性显著增强，导致方法二中GPS丢星现象严重，影响航向信息的精确解算。

针对上述地磁传感器和GPS不足，目前已经提出了基于偏振光信息的仿生导航方法，其优势是无误差累积现象、导航信息源独立且有更好的自主性和较强抗干扰能力。现阶段的偏振光导航策略主要有以下两种：(1)在仅利用偏振光传感器情况下实现自主定姿，关键技术是通过量测的偏振方位角来解算航向信息；(2)基于卡尔曼滤波的偏振光辅助定姿方法，核心策略是利用卡尔曼滤波算法实现惯性测量单元和偏振光传感器的数据融合。然而这两种方法均存在一定局限性：方法一在航向信息解算过程中存在偏振方位角模糊性问题，而且航姿解算精度与飞行器水平姿态的误差精度密切相关，水平倾角只有在小角度范围内变化时才能达到较高定向精度，因此极大限制了飞行器的空间姿态解算。方法二将偏振光传感器与惯性测量单元输出值作为滤波器观测量以实现数据融合。其中卡尔曼滤波模型在每次迭代过程中计算量较大，因而需要运算速度足够快的微处理器，否则将无法保证姿态解算的实时性要求，同时由于偏振光传感器的模型误差受多种因素影响，无法在卡尔曼滤波器中准确输入相应误差项，这样进一步制约了该方法对导航精度的提高和系统性能的改善。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提出一种基于偏振光信息的姿态解算最优化方法。偏振光传感器主要利用天空中大气偏振模式实现导航控制功能，具有不易受电磁干扰及测量误差不随时间累积等优势。本发明将偏振光传感器与惯性测量单元结合，为了提高飞行器姿态解算精度提出一种用于仿生导航的最优化计算方法。

本发明采用的技术方案：

一种用于仿生导航的姿态最优化解算方法，利用偏振光传感器和惯性测量单元采集飞行器实时姿态信息，通过偏振矢量和重力矢量建立目标误差函数模型求解最优姿态四元数，同时采取搜索因子可变的梯度优化方法，根据飞行器不同运动状态实时改变搜索步长大小，以提高偏振光导航系统的测量精度和鲁棒性。该方法的具体步骤如下：

步骤一：采集偏振光传感器和加速度计的输出数据，设偏振光传感器在模块坐标系下的量测值为加速度计在载体坐标系下的量测值为将二者作为目标误差函数实测项。其中，P_c^m的上标m表示投影到模块坐标系，下标c表示该变量是偏振光传感器的实测值；的上标b表示投影到载体坐标系，下标c表示该变量是加速度计的实测值。下标x,y,z表示矢量在三个坐标轴上各自分量。