中航贵州飞机有限责任公司

针对高动态无人机机动加速和发动机高频振动导致MEMS姿态测量精度降低问题，本文研究MEMS加速度计和陀螺仪组成的低成本小型姿态测量系统，提出一种自适应Mahony互补滤波算法，以补偿机动加速度及动态整定互补滤波器PI参数，对传感器数据进行融合、补偿和修正。该方法利用加速度计三轴输出模值，以及对水平计算加速度与当地重力加速度的比较，判断机动加速度并进行补偿，然后通过自适应Mahony互补滤波算法完成姿态实时解算，最后经无人机试验验证得出，所采用的算法收敛性和平滑性较好，降低了MEMS的误差影响，可对无人机姿态进行有效跟踪和测量，为低成本小型姿态测量系统的开发和应用提供实用的方法。

姿态角是用来描述无人机空间指向的重要信息，在导航应用中对姿态信息进行分析显得至关重要。姿态测量系统（Attitude Measurement System，AMS）利用陀螺仪、加速度计等惯性传感器和微处理器等测量飞行器的姿态角。一般而言，在高动态及复杂环境下，姿态测量系统采用机械陀螺仪、光纤陀螺仪或激光陀螺仪获取姿态信息，这种姿态测量系统精度和稳定性高，但成本高、体积大、功耗高且维护复杂，不能满足现代无人机姿态测量系统在低成本、小型化、低功耗、免维护等方面的要求。近年来，随着微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）技术的发展，MEMS惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）在控制领域的应用日趋广泛，尤其是对无人机系统的姿态测量。因此，近年来基于MEMS惯性测量单元的姿态测量系统常用于实时测量和分析高动态无人机的姿态。……