检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华南理工大学自主系统与网络控制教育部重点实验室,广州510640
出 处:《自动化与仪表》2014年第9期57-61,共5页Automation & Instrumentation
基 金:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助(2014CB845301/2/3);2013年度开放基金(1214);国家自然科学基金资助项目(61174053);华南理工大学中央高校基本科研业务费资助项目(2014ZP0021)
摘 要:为了提高无人机控制系统在自控飞行状态下的稳定性,必须提升高度数据的可靠性。文中提出2种方法实现这一目的:首先,通过对比当前主流的几款高度传感器的性能,挑选出一款合适的高度计取代现有高度计,该高度计很好地克服了原有高度计零点漂移大、精度差等缺点;再者,提出了一种自适应的卡尔曼滤波算法来克服现有的滤波算法无法在线调整滤波参数的缺点,该算法引入了一个缩放因子来在线调整滤波参数。通过使用无人机在外场做实验,验证了新高度计的优越性和新算法的有效性。To enhance the flight stability of unmanned aerial vehicle in auto mode,the height data's reliability must be improved. To achieve this goal,two different methods were proposed here. Firstly,one suitable altitude sensor,who was capable of eliminating the old sensor's weakness like big zero drift and poor precision,can be selected from many by comparing their performance. Secondly,a new self-adaption Kalman filtering algorithm was proposed to improve present situation that filtering parameters cannot be adapted on line.This method was realized by introducing a scale factor into the filtering process.By conducting experiments in the open air,the new sensor's advantage and the new algorithm's effectiveness were verified.
分 类 号:TP202.7[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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