王 见,马建林

(1.重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆 400044;2.重庆大学机械工程学院,重庆 400044)

如今姿态测量已经成为一个重要的研究领域,随着现代微机电系统MEMS(Micro Electro Mechanical System)技术的发展,在姿态测量场合应用低成本的捷联惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit)来对姿态进行精确实时测量变得非常普遍。

IMU是以陀螺仪和加速度计等敏感器件组成的导航姿态解算系统,此系统根据加速度计和陀螺仪输出的加速度、角速度等信息解算出载体的角度、速度和位移等参数量[1]。该系统广泛应用于导航、飞控等各种测量领域,由于其加速度和陀螺仪的输出数据受到温度、工作电磁环境、运行时间等各种因素的影响,输出的数据常常带有偏差。通过广大学者对姿态解算方法策略的研究,目前主要的研究方法为:欧拉法、方向余弦法与四元数法。由于欧拉角法不能用于全姿态解算,方向余弦法方程的计算量大,工作效率低,而四元数法能避免上述问题,因此四元数法的研究得到了广泛重视[2]。

对于多数滤波算法由于其本身的局限性,并不能很好的融合多类型传感器测量信息,或者解算中失去过往信号的特征信息。由于互补滤波能较好的融合加速度和陀螺仪数据,滤除信号中加速度计的高频噪声和陀螺仪的低频噪声,结合四元数法,能全姿解算姿态数据,因此广泛用于IMU滤波中。而EKF则能较好解决非线性系统滤波问题,且本身是一种基于状态方程的滤波策略,并通过卡尔曼增益算子将当前测量数据和过去状态关联起来,便可得到更为可靠的矫正数据。……