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⛄ 内容介绍
针对无人机对离地高度有高精度需求,而超声波或毫米波波雷达等距离传感器测量噪声较大的问题,本文提出了基于卡尔曼滤波对两路距离传感器数据融合的最优估计算法.首先,建立了系统状态模型,给出了算法详细执行步骤.然后,进行了算法仿真,通过对比距离传感器测量误差和卡尔曼滤波估计结果,表明本文所设计的算法能有效减小距离测量误差,得到较高精度的离地高度结果,具有一定的工程应用价值.
⛄ 部分代码
% Reference:
clc;
close all;
clear all;
% load simulated data.
load('x.mat'); % ground truth
load('z.mat'); % observation
load('a.mat'); % obstacles
% load real data.
% load('zero_order_arraytest-2-1.bag.mat')
% z = [iu;id];
% N = size(z,2);
% x = [1.7*ones(1,N);zeros(1,N)];
% a = [2.88*ones(1,N); zeros(1,N)];
% Parameters.
Ts = 0.02; % sampling interval
Ho = 3; % height of room
alpha = 0.8; % forgetting factor
N = size(x,2); % number of time steps
Dx = size(x,1)+size(a,1); % dimension of state
Dy = size(z,1); % dimension of observation
M = 4; % number of models
y = [z(1,:)-Ho*ones(1,N);z(2,:)]; % modified observations.
clear z;
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 范巧艳.基于卡尔曼滤波的无人机离地高度估计算法[J].电子设计工程, 2018, 26(21):4.DOI:CNKI:SUN:GWDZ.0.2018-21-029.
[2] 王文丽,何博.基于扩展卡尔曼滤波器的无人机状态估计[J].现代信息科技, 2022(004):006.
[3] 聂鹏,李佩华,李正强,等.基于卡尔曼滤波的小型无人机姿态估计算法研究[J].沈阳航空航天大学学报, 2013, 30(6):5.DOI:10.3969/j.issn.2095-1248.2013.06.012.
