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
作 者:李园园 朱书慧[2] LI Yuanyuan;ZHU Shuhui(School of Information Engineering,Zhengzhou Shengda University,Zhengzhou 451191,China;Faculty of Education,Henan University,Kaifeng 475001,China)
机构地区:[1]郑州升达经贸管理学院信息工程学院,河南郑州451191 [2]河南大学教育学部,河南开封475001
出 处:《传感器与微系统》2024年第8期25-29,共5页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:2022年度河南省教师教育课程改革研究项目(2022-JSJYYB-017);2022年度河南省高等学校重点科研项目计划项目(22A880004);2021年郑州升达经贸管理学院教育教学改革研究项目(SDJG-2021-YBZ40)。
摘 要:为了提高无人机(UAV)姿态解算的精度和稳定性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的级联互补滤波(CCF)的姿态解算方法——PCCF。该方法设计了一种新颖的非线性互补滤波器和线性滤波器级联的滤波结构,前者用于校正陀螺仪零偏,后者用于估计姿态角。采用PSO算法自适应地计算级联互补滤波结构的增益参数,避免人工调节或者基于经验的方法容易陷入局部最优解的问题。实验结果表明,相对于传统滤波方法,本文所提出的姿态解算方法能够获得更为精确、可靠的姿态信息,静态时姿态估计误差小于0.1°,动态时姿态估计误差范围为±1°,满足无人机精准导航和稳定飞行对姿态解算的要求。To enhance the precision and stability of unmanned aerial vehicle(UAV)attitude solution,a particle swarm optimization(PSO)-based cascaded complementary filtering(PCCF)attitude solution method is proposed.This method designs a novel structure of cascaded filtering,consisting of a nonlinear complementary filter for gyroscope bias correction and a linear filter for attitude angle estimation.The PSO algorithm is employed to adaptively compute the gain parameters of the cascaded complementary filtering structure,avoiding the issues of manual adjustment or empirical methods prone to fall into local optimal solution.Experimental results demonstrate that compared to traditional filtering methods,the proposed method can obtain more accurate and reliable attitude information,the static attitude estimation error is less than 0.1°,and the dynamic attitude estimation error range is±1°,meeting the requirements of precise navigation and stable flight for UAV.
关 键 词:级联互补滤波 粒子群优化算法 姿态解算 无人机 惯性测量单元
分 类 号:TP212.9[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN609[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.188