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        基于機(jī)動(dòng)加速度補(bǔ)償?shù)母邉?dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)MEMS姿態(tài)實(shí)時(shí)解算

        2021-05-28 05:36:08
        無(wú)人機(jī) 2021年8期
        關(guān)鍵詞:陀螺儀機(jī)動(dòng)慣性

        中航貴州飛機(jī)有限責(zé)任公司

        針對(duì)高動(dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)加速和發(fā)動(dòng)機(jī)高頻振動(dòng)導(dǎo)致MEMS姿態(tài)測(cè)量精度降低問(wèn)題,本文研究MEMS加速度計(jì)和陀螺儀組成的低成本小型姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),提出一種自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法,以補(bǔ)償機(jī)動(dòng)加速度及動(dòng)態(tài)整定互補(bǔ)濾波器PI參數(shù),對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、補(bǔ)償和修正。該方法利用加速度計(jì)三軸輸出模值,以及對(duì)水平計(jì)算加速度與當(dāng)?shù)刂亓铀俣鹊谋容^,判斷機(jī)動(dòng)加速度并進(jìn)行補(bǔ)償,然后通過(guò)自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法完成姿態(tài)實(shí)時(shí)解算,最后經(jīng)無(wú)人機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證得出,所采用的算法收斂性和平滑性較好,降低了MEMS的誤差影響,可對(duì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)進(jìn)行有效跟蹤和測(cè)量,為低成本小型姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用提供實(shí)用的方法。

        姿態(tài)角是用來(lái)描述無(wú)人機(jī)空間指向的重要信息,在導(dǎo)航應(yīng)用中對(duì)姿態(tài)信息進(jìn)行分析顯得至關(guān)重要。姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)(Attitude Measurement System,AMS)利用陀螺儀、加速度計(jì)等慣性傳感器和微處理器等測(cè)量飛行器的姿態(tài)角。一般而言,在高動(dòng)態(tài)及復(fù)雜環(huán)境下,姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)采用機(jī)械陀螺儀、光纖陀螺儀或激光陀螺儀獲取姿態(tài)信息,這種姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)精度和穩(wěn)定性高,但成本高、體積大、功耗高且維護(hù)復(fù)雜,不能滿足現(xiàn)代無(wú)人機(jī)姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)在低成本、小型化、低功耗、免維護(hù)等方面的要求。近年來(lái),隨著微機(jī)電系統(tǒng)(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)技術(shù)的發(fā)展,MEMS慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用日趨廣泛,尤其是對(duì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的姿態(tài)測(cè)量。因此,近年來(lái)基于MEMS慣性測(cè)量單元的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)常用于實(shí)時(shí)測(cè)量和分析高動(dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)的姿態(tài)。

        MEMS慣性測(cè)量單元利用加速度計(jì)和陀螺儀測(cè)量數(shù)據(jù),加速度計(jì)主要測(cè)量機(jī)體坐標(biāo)系下的線性加速度,陀螺儀主要測(cè)量機(jī)體坐標(biāo)系下的角加速度。陀螺儀經(jīng)過(guò)積分得到姿態(tài)角,短時(shí)間內(nèi)精度高,但陀螺儀自身存在漂移,隨著時(shí)間的積累誤差逐漸增加,因此長(zhǎng)時(shí)間的精度較差。與之相反,機(jī)體高頻振動(dòng)等因素引發(fā)的噪聲,對(duì)加速度計(jì)的影響較大,短期精度較低,但其測(cè)量誤差不會(huì)隨時(shí)間的積累而增加。利用兩者的互補(bǔ)關(guān)系,采用較優(yōu)的算法對(duì)姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,能提高姿態(tài)的測(cè)量精度和動(dòng)態(tài)響應(yīng)。姿態(tài)解算的主流數(shù)據(jù)融合算法包括卡爾曼濾波和互補(bǔ)濾波,與卡爾曼濾波相比,互補(bǔ)濾波的計(jì)算量較小、復(fù)雜度較低,多應(yīng)用于低成本、實(shí)時(shí)的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)。但是,傳統(tǒng)互補(bǔ)濾波中,PI參數(shù)在滑行、起飛、加速、減速、轉(zhuǎn)彎和降落等各種動(dòng)作中均為固定值,不能根據(jù)無(wú)人機(jī)運(yùn)動(dòng)幅度和頻率變化調(diào)整PI參數(shù)。因此,在無(wú)人機(jī)整個(gè)飛行過(guò)程中,傳統(tǒng)互補(bǔ)濾波算法的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性和測(cè)量精度均較差,更糟糕的是,很難將無(wú)人機(jī)速度變化引起的機(jī)動(dòng)加速度與重力分量分開,尤其是在滑行和拐彎飛行過(guò)程中,無(wú)人機(jī)大幅度機(jī)動(dòng),未補(bǔ)償?shù)臋C(jī)動(dòng)加速度會(huì)引起較大姿態(tài)測(cè)量誤差。

        針對(duì)無(wú)人機(jī)大幅度機(jī)動(dòng)以及發(fā)動(dòng)機(jī)高頻振動(dòng)導(dǎo)致無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)姿態(tài)測(cè)量精度降低問(wèn)題,本文利用MEMS慣性測(cè)量單元構(gòu)建無(wú)人機(jī)的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),提出一種對(duì)機(jī)動(dòng)加速度進(jìn)行補(bǔ)償?shù)淖赃m應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法,以補(bǔ)償機(jī)動(dòng)加速度以及動(dòng)態(tài)整定互補(bǔ)濾波器PI參數(shù),對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、補(bǔ)償和修正,通過(guò)開展無(wú)人機(jī)地面高速滑行試驗(yàn)和空中飛行試驗(yàn),驗(yàn)證所提算法的可行性和有效性。

        坐標(biāo)系定義

        機(jī)體坐標(biāo)系(b系)——ObXbYbZb

        機(jī)體坐標(biāo)系的三軸分別與無(wú)人機(jī)固定連接,其原點(diǎn)O定位在無(wú)人機(jī)的重心,ObXb軸沿?zé)o人機(jī)縱軸向前,ObYb軸沿?zé)o人機(jī)橫軸向右,ObZb軸沿?zé)o人機(jī)豎直軸向上。

        導(dǎo)航坐標(biāo)系(n系)——OnXnYnZn

        導(dǎo)航坐標(biāo)系取當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系,其原點(diǎn)O定位在無(wú)人機(jī)的重心,OnXn軸指向地理東向,OnYn軸指向地理北向,OnZn軸垂直于當(dāng)?shù)匦D(zhuǎn)橢球面指向天向。

        b系相對(duì)于n系的方位關(guān)系用航向角Ψ、橫滾角γ和俯仰角θ描述。具體而言,航向角是無(wú)人機(jī)縱軸在當(dāng)?shù)厮矫嫔系耐队熬€與當(dāng)?shù)氐乩肀毕虻膴A角,俯仰角是無(wú)人機(jī)縱軸與水平面之間的夾角,橫滾角是無(wú)人機(jī)橫軸與水平面之間的夾角。

        坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換

        由于MEMS慣性測(cè)量單元固定在無(wú)人機(jī)上,各傳感器基于機(jī)體坐標(biāo)系測(cè)量數(shù)據(jù),因此在姿態(tài)解算時(shí),需要將機(jī)體坐標(biāo)系的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系,在此給出依次繞Z軸、Y軸、X軸旋轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的轉(zhuǎn)換矩陣,用Cbn表示如下:

        MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)解算

        MEMS慣性測(cè)量單元的基本原理框圖如圖1所示,MEMS慣性測(cè)量單元在初始靜態(tài)條件下由加速度計(jì)感知地球重力分量計(jì)算水平姿態(tài)角,即俯仰角和橫滾角信息;在動(dòng)態(tài)條件下主要采用陀螺儀進(jìn)行水平姿態(tài)角變化量計(jì)算。此外,無(wú)人機(jī)在動(dòng)態(tài)條件下首先對(duì)機(jī)動(dòng)加速度進(jìn)行補(bǔ)償,然后利用基于重力的自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法,對(duì)陀螺的漂移進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤校正,保障系統(tǒng)動(dòng)態(tài)測(cè)量精度,最終輸出無(wú)人機(jī)姿態(tài)角、三軸加速度和三軸角速度等數(shù)字信息。

        圖1 MEMS慣性測(cè)量單元基本原理框圖。

        MEMS慣性測(cè)量單元采用的數(shù)據(jù)融合算法是基于重力的自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法,它能綜合加速度計(jì)和陀螺儀各自的頻率響應(yīng)優(yōu)勢(shì),從頻率角度對(duì)兩個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,以減少測(cè)量和估計(jì)誤差。與此同時(shí),為降低無(wú)人機(jī)加速起飛、爬升、拐彎、降落等大機(jī)動(dòng)狀態(tài)對(duì)測(cè)量誤差的影響,需對(duì)無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)引起的加速度進(jìn)行補(bǔ)償修正,保證MEMS慣性測(cè)量單元的測(cè)量精度。

        機(jī)動(dòng)加速度補(bǔ)償

        其中β1和β2分別為無(wú)人機(jī)在縱軸和橫軸的機(jī)動(dòng)加速度補(bǔ)償系數(shù),該系數(shù)大小由所采用的慣性傳感器精度和無(wú)人機(jī)機(jī)動(dòng)情況共同決定。

        自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法

        考慮到低成本姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)的計(jì)算能力和精度要求,自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波常作為低成本姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)中的姿態(tài)解算算法。本文對(duì)MEMS慣性測(cè)量單元采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,用高通濾波器處理陀螺儀測(cè)量信號(hào)的同時(shí),采用低通濾波器平滑加速度計(jì)測(cè)量信號(hào),并在互補(bǔ)濾波器中加入自適應(yīng)PI調(diào)節(jié),以形成增強(qiáng)型互補(bǔ)濾波器。濾波器設(shè)計(jì)如(3)式所示。

        (1)利用經(jīng)過(guò)補(bǔ)償后的三軸加速度計(jì)輸出模值|?|的大小,確定調(diào)節(jié)比例參數(shù)kp和ki的值;

        (2)將?歸一化;

        (3)將導(dǎo)航坐標(biāo)系下的重力向量轉(zhuǎn)換到機(jī)體坐標(biāo)系得到向量d;

        (4)計(jì)算誤差向量e;

        (5)通過(guò)濾波器上一時(shí)刻的積分項(xiàng)In-1和這一時(shí)刻的誤差向量e計(jì)算出這一時(shí)刻的積分項(xiàng);

        (6)計(jì)算信息δ;

        (7)得到補(bǔ)償后的陀螺儀值w′;

        (8)利用上一時(shí)刻的四元數(shù)qn-1和補(bǔ)償后的陀螺儀值w′更新四元數(shù);

        (9)將四元數(shù)qn歸一化,并將四元數(shù)轉(zhuǎn)成姿態(tài)角θ和γ。重復(fù)上述步驟,即可實(shí)時(shí)解算無(wú)人機(jī)姿態(tài)角。

        無(wú)人機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證及分析

        將MEMS慣性測(cè)量單元裝載于無(wú)人機(jī)航電設(shè)備艙,通過(guò)地面高速滑行試驗(yàn)和空中飛行試驗(yàn),驗(yàn)證低成本MEMS慣性測(cè)量單元的實(shí)際性能。測(cè)試設(shè)備為低成本MEMS慣性測(cè)量單元構(gòu)成的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),參考測(cè)試設(shè)備為較高精度的捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS),通過(guò)對(duì)比兩者的實(shí)時(shí)姿態(tài)測(cè)量,分析MEMS慣性測(cè)量單元的姿態(tài)測(cè)量精度。

        無(wú)人機(jī)高速滑行試驗(yàn)驗(yàn)證

        在地面共進(jìn)行3次高速滑行試驗(yàn),驗(yàn)證MEMS慣性測(cè)量單元的姿態(tài)測(cè)量精度,MEMS慣性測(cè)量單元及捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在無(wú)人機(jī)高速滑行時(shí),其姿態(tài)測(cè)量值如圖2所示,姿態(tài)測(cè)量誤差分析如圖3所示,MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示,俯仰角和橫滾角在高速滑行狀態(tài)下誤差均方根值分別為0.181°和0.116°。試驗(yàn)結(jié)果表明,在無(wú)人機(jī)高速滑行及發(fā)動(dòng)機(jī)振動(dòng)情況下,本文提出的方法可行并有效。

        表1 無(wú)人機(jī)高速滑行時(shí)MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

        圖2 無(wú)人機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化時(shí)姿態(tài)測(cè)量值。

        圖3 無(wú)人機(jī)滑行速度變化時(shí)姿態(tài)測(cè)量誤差。

        無(wú)人機(jī)飛行試驗(yàn)驗(yàn)證

        無(wú)人機(jī)飛行試驗(yàn)涉及高速滑行、起飛、爬升、平飛、拐彎、下降、著陸等過(guò)程,并驗(yàn)證MEMS慣性測(cè)量單元的姿態(tài)測(cè)量精度。整個(gè)飛行過(guò)程超過(guò)30min,其飛行軌跡如圖4藍(lán)色曲線所示。

        圖4 無(wú)人機(jī)飛行軌跡。

        無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中,MEMS慣性測(cè)量單元的俯仰角和橫滾角測(cè)量值如圖5和圖6上半部分所示,圖5和圖6下半部分分別表示俯仰角和橫滾角測(cè)量誤差,MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示,其中俯仰角和橫滾角誤差均方根值分別為0.879° 和0.867°,最大誤差主要出現(xiàn)在無(wú)人機(jī)拐彎時(shí)。試驗(yàn)結(jié)果表明,無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)下MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)測(cè)量的跟隨性較好,誤差較平滑,所采用的算法具有較好效果。

        圖5 無(wú)人機(jī)飛行時(shí)俯仰角跟隨性測(cè)量及誤差。

        圖6 無(wú)人機(jī)飛行時(shí)橫滾角跟隨性測(cè)量及誤差。

        表2 無(wú)人機(jī)飛行時(shí)MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

        利用低成本MEMS慣性測(cè)量單元為高動(dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)構(gòu)建姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng),是工程實(shí)踐應(yīng)用中最具挑戰(zhàn)性的研究工作之一。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的自適應(yīng)Mahony互補(bǔ)濾波算法,提高了MEMS慣性測(cè)量單元姿態(tài)實(shí)時(shí)解算的精度,可以應(yīng)用于高動(dòng)態(tài)無(wú)人機(jī)相關(guān)姿態(tài)測(cè)量。

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