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⛄ 内容介绍
旋翼无人机具有结构紧凑、机动性强、操作灵活等特点,可机载多种设备实现垂直起降、空中悬停等功能,广泛应用于军事、农业、影视等各个领域。但实现旋翼无人机的平稳飞行,需要复杂的传感器、快速的控制器和执行器以及复杂的导航控制算法作为支撑。而位姿信息就像无人机的"眼睛",是无人机实现自主飞行的基础。作为多传感器数据融合系统,INS/GPS组合导航系统可以得到无人机的高精度导航信息.本文提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应数据融合方法,并着重研究了在GPS/IMU组合导航中的应用.根据子系统的新息序列构造各传感器的环境信息,将卡尔曼滤波器调整到最优状态,从而提高组合导航系统的精度.仿真结果证明这种方法提高了数据融合的可靠性和精度.
⛄ 部分代码
classdef InEKF < handle properties mu; % Pose Mean Sigma; % Pose Sigma mu_pred; % Mean after prediction step Sigma_pred; % Sigma after prediction step end methods function obj = InEKF(init) obj.mu = init.mu; obj.Sigma = init.Sigma; end function prediction(obj, u) g = [0; 0; 9.81]; dt = 1 / 10; R_k = obj.mu(1:3, 1:3); v_k = obj.mu(1:3, 4); p_k = obj.mu(1:3, 5); a_k = u(1:3); omega_k = u(4:6); R_pred = R_k * expm(skew(omega_k * dt)); v_pred = v_k + (R_k * Gamma_1(omega_k * dt) * a_k' + g) *dt; p_pred = p_k + v_k * dt + 0.5 * (2 * R_k * Gamma_2(omega_k * dt) * a_k' + g) * dt ^2; H_pred = [R_pred, v_pred, p_pred; zeros(1,3), 1, 0; zeros(1,3), 0, 1]; obj.propagation(H_pred, a_k, omega_k); end function propagation(obj, H_pred, a_k, omega_k) dt = 1 / 10; obj.mu_pred = H_pred; % log linear A = zeros(9); A(1:3, 1:3) = - skew(omega_k); A(4:6, 1:3) = - skew(a_k); A(4:6, 4:6) = - skew(omega_k); A(7:9, 4:6) = eye(3); A(7:9, 7:9) = -skew(omega_k); phi = expm(A * dt); obj.Sigma_pred = obj.Sigma + phi * eye(9) * phi'; end function correction(obj, gps_measurement) b = [0; 0; 0; 0; 1]; H = [zeros(3), zeros(3), eye(3)]; % N just a covariance, so instead of doing the covariance stuff, just a 3 by 3 N = eye(3).*0.5; Y = [gps_measurement'; 0; 1]; nu = obj.mu_pred \ Y - b; S = H * obj.Sigma_pred * H' + N; K = obj.Sigma_pred * H' * (S \ eye(size(S))); % calculate zai zai = K * nu(1:3); zai_hat = zeros(5); phi = zai(1:3); rho1 = zai(4:6); rho2 = zai(7:9); jacobian_phi = eye(3); theta = norm(phi); jacobian_phi = jacobian_phi + (1 - cos(theta)) / theta^2 * skew(phi) ... + (theta - sin(theta)) / theta^3 * (skew(phi)^2); zai_hat(1:3, 1:3) = expm(skew(phi)); zai_hat(1:3, 4) = jacobian_phi * rho1; zai_hat(1:3, 5) = jacobian_phi * rho2; zai_hat(4:5, 4:5) = eye(2); obj.mu = obj.mu_pred * zai_hat; obj.Sigma = (eye(9) - K * H) * obj.Sigma_pred * (eye(9) - K * H)' + K * N * K'; end endend
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 马培圣. 基于MEMS的微小型GPS/SINS组合测姿系统研究[D]. 南京航空航天大学.
[2] 刘洪剑. 旋翼无人机的姿态测量与组合导航算法研究[D]. 湖南大学, 2018.
[3] 毋建宏. 基于多传感器Kalman滤波器的GPS/IMU数据融合算法设计[J]. 微电子学与计算机, 2005, 22(6):4.
[4] 唐付林, 卫浩, 徐泽文,等. 基于迭代扩展卡尔曼滤波器的里程计算方法及装置:, CN115342829A[P]. 2022.
[5] 毋建宏, 张洪才. 基于环境信息的自适应卡尔曼滤波器在GPS/IMU组合导航中的应用[J]. 计算机应用研究, 2009, 26(10):3.
