黄 洋，姜文刚

江苏科技大学 电子信息学院，江苏 镇江 212003

1 引言

基于惯性传感器的机械臂示教系统是通过采集固定于人体手臂各个位置的惯性传感器数据，经过姿态解算与空间位置计算得到机械臂姿态运动轨迹，其核心在于惯性传感器解算姿态角度的精确性。Rehbinder和Hu在其研究姿态解算算法的时候，采用了基于MEMS（微机电传感器）技术的陀螺仪和加速度计传感器组合的姿态解算算法，俯仰角和横滚角得到了一定的校正，但是航向角容易发生漂移。Bachmann在进行三维空间姿态测量的研究中加入了磁力计，由磁力计数据对航向角进行校正。由于姿态测量环境中的随机干扰对MEMS传感器测量精度的影响较大，同时受制于其本身的精度问题，导致经过误差标定的MEMS传感器在采集数据以及之后的姿态解算过程中不可避免的引起姿态角较大的偏差，最终导致姿态数据的漂移。

针对上述问题，参考捷联惯导相关算法[1-2]，设计了一种采用组合传感器测量[3]和组合滤波的姿态解算方法。使用六个惯性传感器单元对载体坐标系的三轴正负轴向分别测量加速度，磁场强度和角速度数据，采用四元数法对姿态角进行求取。将磁罗盘算法和四元数估计法得到的两组姿态角的误差分别作为模糊调节器和PI调节器的输入参数，使用互补滤波[4-5]分别修正两组角速度的输出数据，通过卡尔曼滤波器[6]减小误差，得到更精确的姿态角数据。该方法结合了模糊调节的快速性和PI调节的精确性，通过互补滤波来抑制陀螺仪角速度漂移，保证姿态解算系统的稳定性，在姿态解算过程中通过卡尔曼滤波能有效抑制噪声[7]，通过迭代估计提高姿态角解算的精度。……