基于惯性传感器数据融合的管线三维可视化

受施工技术与管线设计等因素影响,一般管线的三维轨迹通常和设计轨迹有部分误差,而精确了解管线的空间位置又十分重要。提出一种基于Arduino平台的六轴陀螺仪姿态解算与融合及管线轨迹可视化算法。首先从六轴陀螺仪收集加速计数据和角速度数据,分别计算出姿态角,并对加速计解算的姿态角进行滑动加权滤波,将滤波后的姿态角与角速度计解算的姿态角经卡尔曼滤波进行融合,得出高精度的翻滚角、偏航角、俯仰角,最后通过融合后的数据求得采样点坐标,绘制出三维轨迹。实验结果证明:该算法不仅能够有效消除陀螺仪传感器的误差,而且测出的三维轨迹曲线与实际管线轨迹基本吻合,有很高的精确度。     

一种基于改进卡尔曼滤波的姿态解算算法

针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,本文提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效的解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载IMU(InertialSmeasurementSunit)模块的四旋翼飞行器进行了动态和静态的实验,分析对比了最新导航算法、经典卡滤波算法和该融合算法滤波的效果。实验结果表明：本文提出的高阶无源线性互补滤波和EKF相结合的融合算法,无论在静态还是动态的实时性情况下,都能很明显的去除噪声和抑制姿态角的漂移,且提高了姿态角的精度。     

基于最小二乘法MEMS惯性传感器姿态解算算法

针对MEMS惯性传感器在测量时出现误差不稳定和外界磁场变化所造成的姿态角误差较大问题,提出一种基于最小二乘法MEMS惯性传感器姿态解算算法.采用静态六位置法对三轴加速度计标定,对三轴加速度计建立误差模型,利用最小二乘法确定误差参数.根据欧拉角法中倾斜角和航向角分开求解特点,减小磁场变化干扰,再对欧拉角中存在的奇异值问题进行改进,分为一般姿态值和奇异值状态姿态值两种滤波模式.实验结果证明,通过对三轴加速计的标定补偿和欧拉角的奇异值问题改进后得到的姿态角精度高,并且在遇到磁场变化时稳定性优于四元数法,不会出现奇异值.     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

基于VNS-GA的PID和互补滤波控制的自平衡车姿态解算

自平衡车的姿态主要靠传感器来感知,通过传感器感知的角速度和加速度数据自动调整自平衡车的姿态角,从而维持其平衡.采用三轴陀螺仪和三轴加速度计分别采集自平衡车的角速度和加速度,通过互补滤波方法,对2种传感器采集到的数据进行融合,降低噪声和误差;然后,采用本文提出的融合变邻域搜索的遗传算法(VNS-GA)对PID控制器的3个参数进行寻优,从而对互补滤波方法获得的角度进行自适应调整,最终得到较精确的姿态角.为了验证基于VNS-GA的PID控制方法的性能,分别使用基于GA的PID控制方法和基于VNS-GA的PID控制方法来解算自平衡车的姿态角.实验结果表明:基于VNS-GA的PID控制方法得到的姿态角更接近于真实值,性能更好.     

基于信息融合的大飞艇自适应姿态解算算法

现有计算大飞艇姿态角的平衡滤波算法虽然融合了加速度和角速度信息,但其未对加速度的适用条件进行分析,从而导致了积累误差和动态解算准确性问题.针对该算法的不足,提出了根据飞艇的不同运动状态来调整姿态解算算法的融合加速度和角速度数据的自适应姿态解算算法,并通过Matlab实验验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法有效地解决了平衡滤波算法的不足,通过引入SMV(signalmagnitudevector,信号量向量),使大飞艇的运动状态得到了准确判断,从而使积累误差问题得到了有效改善,同时提高了大飞艇的动态解算准确性.     

MPU9250传感器的姿态检测与数据融合

设计了基于MPU9250多轴姿态传感器和MSP430F149单片机的姿态检测系统。利用传感器内部的陀螺仪、加速度计和电子罗盘,可以对3个轴的角速度、加速度、磁感应强度进行测量,进而解算成角度姿态。利用优化的卡尔曼滤波算法对解算的姿态角度进行了融合处理,融合后的数据有效地抑制了噪声,提高了角度姿态检测的准确性。设计的姿态检测系统每秒钟可以完成100次姿态检测与计算,具有体积小、响应快等特点,并应用于自平衡小车的姿态检测。     

基于改进自适应混合滤波算法的输电杆塔倾角测量方法

针对输电杆塔在线监测系统在使用低成本惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)测量杆塔倾角时存在测量精度低、姿态解算易发散、稳定性差的问题,提出一种基于改进自适应混合滤波算法的输电杆塔倾角测量方法。首先建立杆塔姿态解算坐标系,并结合四元数法确定了定姿方案。其次,运用改进型PI互补滤波算法对陀螺仪及加速度计进行信息融合,高低频优势互补,初步提升系统的姿态解算精度。最后将初步去噪后的信息作为Sage-Husa自适应滤波算法的初值,并引入滤波发散判据,在发散时调整误差协方差矩阵,从而对发散进行有效抑制,提高算法稳定性。实验结果表明,该算法可以有效提高测量精度,抑制解算结果的发散。     

基于四元数互补滤波的无人机姿态解算

针对无人机低成本姿态解算这一基本问题,考虑到传统姿态算法运算量大、不易调试,采用微惯性单元(MEMS)测量无人机原始姿态数据,采用基于四元数的互补滤波算法,有效降低姿态解算的运算量,实现MEMS各传感器的信息融合。从理论上证明了基于四元数的互补滤波器的稳定性,分析了滤波器的性能。采用无人机真实数据验证了算法的有效性,解算得到的俯仰角、滚转角精度小于1°,航向角精度小于2°。与传统姿态算法比较,本算法简单有效、运算量小、易于调试。     

一种新的羽毛球拍挥拍轨迹识别方法

为了更加精确地识别羽毛球拍的运动轨迹,提出一种多传感器融合的挥拍轨迹识别方法(TRM,trajectory recognition method).使用放置在球拍拍柄底部的智能设备进行数据采集,该设备由加速度计、陀螺仪和磁力计的多传感器组成.首先,使用加速度计和磁力计对陀螺仪进行修正,改进基于卡尔曼滤波器的四元数姿态解算精度并得到姿态角.其次,使用旋转矩阵去除加速度的重力分量,再对加速度数据进行频域数值积分得到速度和位移,采用最小二乘拟合多项式剔除数值积分过程中产生的累积误差.最后,结合姿态角、速度和位移,识别出挥拍轨迹.实验结果表明,提出的TRM具有良好的有效性.与传统时域积分轨迹识别方法相比,TRM的挥拍轨迹识别率更高.TRM可以更准确地进行羽毛球拍运动轨迹识别.     

基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量

针对在四旋翼飞行器姿态控制中传感器数据存在噪声干扰和测量误差,以致单独使用陀螺仪与加速度计不能得到最优姿态角度的问题,建立陀螺仪和加速度计误差的数学模型,采用卡尔曼滤波方法,实现数据融合,有效地提高了姿态检测系统的检测精度.该方法被成功应用于四旋翼飞行器的飞行姿态角度控制中,验证了其良好的噪声抑制能力,提高了系统对环境变化的适应性.     

尾裙对弹体斜侵彻混凝土薄靶弹道的影响规律研究

为研究尾裙设计在弹体斜侵彻混凝土薄靶后的姿态影响,采用LS-DYNA软件,模拟了不同半锥角尾裙弹以不同初始倾角贯穿混凝土薄靶的过程,分析了侵彻过程中各阶段弹体姿态变化特征,得到了弹体过靶后倾角、攻角和角速度变化规律. 结果表明,尾裙的设计有助于减小弹体的攻角和角速度,有利于保持弹体斜侵彻混凝土薄靶时的弹道稳定.      

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

基于粒子群算法的固定时间多约束无人机轨迹规划

针对粒子群算法在轨迹规划时,将无人机视为质点,未考虑无人机的飞行时间、角度等参数的不足,提出一种数值方法结合粒子群算法的轨迹规划求解方法。首先,考虑到对每个时刻控制变量进行优化会耗费大量的时间,将无人机的飞行时间离散为一定数量的切比雪夫配点,在这些离散的配点处优化控制变量以减小计算负担;其次,将角速度作为控制变量,运用曲线拟合求解出角速度与时间的函数,经过积分求出无人机的角度、位置与时间的函数;再次,将结果代入粒子群优化模型并结合无人机运动学模型进行优化求解,根据分配的时间计算出最终的角速度、角度以及位置坐标;最后,在复杂环境下进行无人机轨迹规划仿真,通过与已有方法的对比,验证所提求解方法的有效性和可行性。结果表明,所提出的轨迹求解方法可以求出包括位置在内的各个运动学参数,规划出光滑的轨迹并且成功避开前进过程中的障碍物。所提方法有效提升了轨迹规划的求解维度,对实现智能自主化飞行有一定的参考价值。     

四区间双插值捷联惯姿算法

提出一种减小捷联惯导系统姿态算法误差的运算方法,该算法运用拉格朗日插值逼近载体系下角速率和姿态四元数,通过求解四元数方程组实现姿态更新.本文在典型圆锥运动和规则进动下,将该算法与常见的四子样旋转矢量算法进行了仿真对比,结果表明,新算法能有效提高姿态求解精度.     

基于捷联惯导的蛇形管道机器人定位算法

为解决蛇形管道探测机器人因处于地下管道，难以定位的问题，本文基于牛顿第二定律为蛇形管道探测机器人设计了一种高精度的捷联式惯性导航定位系统（Strap-down Inertial Navigation System SINS）。本系统搭载九轴惯性测量器件（IMU）对蛇形机器人的加速度及角速率信息进行测量，融合卡尔曼滤波算法对定位系统进行误差补偿，采用四元数法构造捷联式惯性导航系统姿态矩阵进行姿态更新，再积分得到速度和位移。利用MATLAB软件根据上述算法对机器人的速度、位移进行分析计算，并与机器人真实的速度位移做比较，验证算法的可靠性。实验结果表明，该算法的定位误差最大不超过4.7%，能够为管道探测机器人提供准确地速度和位置信息，具有较高的实用价值和意义。     

无安定器航弹刚体运动模型研究

无安定器航弹因不具有传统意义上的飞行稳定性，其飞行过程不同于带尾翼的航弹，现有的以稳定飞行为基础的航弹弹道模型已经无法揭示其运动规律。该文以刚体一般运动理论为基础，引入了斜置坐标系和摆动轴坐标系，提出了航弹摆动角速度矢量轴高低角和方位角、斜置姿态角等概念，确定了姿态角与斜置姿态角之间的转换关系，建立了能够准确反映无安定器航弹空中运动特性的刚体运动模型。仿真计算结果表明：利用该模型求解无安定器航弹的弹道问题，克服了使用常规航弹弹道模型出现的“无界”问题，既可以准确地计算无安定器航弹的质心运动轨迹，还可以准确地描述摆动角速度矢量的变化规律，为全面掌握无安定器航弹的弹道特性奠定了基础。