無(wú)人機(jī)航姿參考系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及信息融合算法研究.pdf

1、不論是控制或?qū)Ш较到y(tǒng)都需要準(zhǔn)確的飛行姿態(tài)。一般載人的飛機(jī)多使用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)來(lái)提供可靠與準(zhǔn)確的姿態(tài)與導(dǎo)航信息，但是無(wú)人機(jī)(UAV)受于重量、體積與經(jīng)費(fèi)等因素限制，無(wú)法安裝高性能的INS。隨著微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)與嵌入式系統(tǒng)的飛速發(fā)展，使得用低成本小型化航姿參考系統(tǒng)（AHRS）來(lái)提供UAV所需的飛行姿態(tài)成為可能。本文研究一種基于MEMS傳感器與數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的微小型航姿參考系統(tǒng)。
　　 首先綜述了微慣性導(dǎo)航系統(tǒng)

2、、微慣性傳感器及微航姿參考系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展簡(jiǎn)介;分析了信息融合算法的國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r及趨勢(shì)。接下來(lái)研究使用不同的傳感器與算法進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)的特點(diǎn)，提出適用于小型UAV的姿態(tài)估計(jì)方案。為了提升姿態(tài)估測(cè)的性能與可靠度，提出使用基于四元數(shù)的擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)與無(wú)跡卡爾曼濾波器（UKF）進(jìn)行多傳感器信息整合的方法。并通過(guò)仿真對(duì)比確定采用UKF算法進(jìn)行多傳感器信息融合。
　　 以上述為基礎(chǔ)，搭建基于DSP與MEMS器件的硬件

3、平臺(tái)，并在CodeWarrior集成開(kāi)發(fā)環(huán)境下進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)。為了驗(yàn)證AHRS的性能，進(jìn)行靜態(tài)與動(dòng)態(tài)試驗(yàn)。由測(cè)試的結(jié)果得知該系統(tǒng)靜態(tài)測(cè)量誤差約±0.1度;動(dòng)態(tài)測(cè)量平均誤差約±2度。驗(yàn)證了所開(kāi)發(fā)的AHRS能夠提供可接受且穩(wěn)定的姿態(tài)，證明算法和程序的實(shí)用性。
　　 然而，用低成本MEMS器件開(kāi)發(fā)的AHRS容易受震動(dòng)等外界環(huán)境的影響。為了開(kāi)發(fā)一套適用于帶引擎的小型UAV的AHRS，提出一種整合陀螺儀與單天線(xiàn)GPS的姿態(tài)估計(jì)方法。通過(guò)仿真