蔡安江，刘凯峰，刘立博，翟彦昭

(西安建筑科技大学机电工程学院，陕西 西安 710055)

1 引言

多旋翼无人机的姿态估计是多旋翼无人机导航及控制的基础，姿态估计的精度极大地影响着无人机导航和控制等方面的精度[1-2]。现有研究人员对于如何使用存在噪声干扰的陀螺仪、加速度计和磁力计数据获得精确的姿态角的问题进行了大量的研究[3-6]。在静止或稳定飞行的状态下，使用加速度计可以很方便地估计出无人机的横滚角和俯仰角，但无人机处于加速或减速状态时，由于外部加速度的存在，会极大地影响横滚角和俯仰角估计的精度，甚至会使测量的横滚角和俯仰角完全无法使用。同理，当环境中存在较大的电磁干扰时，磁力计测得的数据会严重失真，在估计航向角时，也会出现较大误差。针对这个问题，文献[7]提出一种自适应滤波方法，该方法基于扩展卡尔曼滤波算法进行无人机姿态姿态解算，在卡尔曼滤波的校正阶段，以测量的加速度的模与重力加速度绝对值的差值为基数乘以单位矩阵作为加速度计的噪声协方差，以测量的磁场的模与当地地磁矢量绝对值的差值为基数乘以单位矩阵作为磁力计的噪声协方差，当存在较大的外部加速度或干扰磁场时，加速度计或磁力计的噪声协方差会增加，在卡尔曼滤波的解算中会减小对加速度计或磁力计数据的权重，外部干扰越大，加速度计或磁力计数据的权重会越小，在一定程度上可以减小外部干扰。……