Advertisement

基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态计算方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种采用平方根容积卡尔曼滤波算法来优化四旋翼无人机的姿态估计精度和稳定性，提高飞行性能。 2019年4月发布的一篇论文介绍了使用平方根容积卡尔曼滤波进行四旋翼姿态解算的方法，并与扩展卡尔曼滤波（EKF）、简化扩展卡尔曼滤波（SR-EKF）及无迹卡尔曼滤波-平方根容积卡尔曼滤波（UKF-SRUKF）进行了比较。结果显示，所提出的方法在精度和稳定性方面显著优于其他方法。论文详细介绍了算法步骤，并且解释得非常清晰，具有很高的参考价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于平方根容积卡尔曼滤波的四旋翼无人机姿态计算方法
    优质
    本研究提出了一种采用平方根容积卡尔曼滤波算法来优化四旋翼无人机的姿态估计精度和稳定性，提高飞行性能。 2019年4月发布的一篇论文介绍了使用平方根容积卡尔曼滤波进行四旋翼姿态解算的方法，并与扩展卡尔曼滤波（EKF）、简化扩展卡尔曼滤波（SR-EKF）及无迹卡尔曼滤波-平方根容积卡尔曼滤波（UKF-SRUKF）进行了比较。结果显示，所提出的方法在精度和稳定性方面显著优于其他方法。论文详细介绍了算法步骤，并且解释得非常清晰，具有很高的参考价值。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估算
    优质
    本研究提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的姿态估计算法，专门针对四旋翼无人机进行优化。通过该方法能够有效提升无人机在动态飞行过程中的姿态估计精度和稳定性。 在四旋翼无人机的姿态估计应用中，扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常用的非线性系统状态估计方法。EKF通过将泰勒级数应用于卡尔曼滤波器框架内实现对非线性的处理，从而能够有效估算飞行器姿态。 该过程首先利用惯性测量单元(IMU)传感器获取数据，这些传感器包括加速度计和陀螺仪，用于记录无人机的角速度及线性加速度。在此基础上，EKF结合了上述传感器的数据与无人机的动力学模型来迭代更新并估计其姿态。 在状态空间建模阶段，四旋翼的姿态被表示为包含姿态角度（俯仰、横滚、偏航）和角速率的状态向量，并通过动力学方程将该状态向量与控制输入（如电机转速等）联系起来。测量更新步骤中，EKF利用传感器数据对预测出的飞行器状态进行校正，从而不断优化姿态估计。 在具体应用到四旋翼无人机的姿态估计时，EKF的状态向量包括了俯仰角、横滚角和偏航角以及相应的角速度信息；同时根据四旋翼的动力学特性建立系统模型来描述其运动变化规律。
     
  • 平方根无迹卡尔曼滤波_scale3ft_平方根滤波_无迹卡尔曼滤波_卡曼尔滤波
    优质
    简介：平方根无迹卡尔曼滤波是一种先进的信号处理技术，通过采用平方根形式增强数值稳定性，并结合无迹采样提高非线性系统的估计精度。 一种非线性卡尔曼滤波算法相比扩展卡尔曼滤波，在处理非线性问题时具有更高的估计精度。
     
  • 平方根容积卡尔曼滤波及卡尔曼学习
    优质
    简介：本文探讨了平方根容积卡尔曼滤波方法及其衍生的学习算法，提供了一种稳健的状态估计与参数优化策略，在非线性系统中具有显著优势。 SCKF简单测试代码仅供学习使用，请勿用于其他目的，并请在转发时注明作者。
     
  • EKF_Matlab_四旋翼_扩展卡尔曼滤波_姿态设计_ekfattitude
    优质
    本项目通过Matlab实现基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼飞行器姿态估计与控制，旨在优化其导航精度和稳定性。 基于EKF算法进行四旋翼姿态解算的仿真与设计。
     
  • 基于MATLAB的平方根容积卡尔曼滤波程序
    优质
    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的平方根容积卡尔曼滤波器程序。该算法提供数值稳定性高的状态估计，并适用于非线性系统的多种应用场合，代码开源便于研究和二次开发。 平方根容积卡尔曼滤波算法可以用于实现对机器人手臂运动的跟踪，并且已经开发了相应的MATLAB仿真程序及文档说明。该方法对于非线性滤波应用具有重要的参考价值。
     
  • 基于MATLAB的平方根容积卡尔曼滤波程序
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的平方根容积卡尔曼滤波算法的程序。该方法通过改进的数据处理技术提高了滤波精度和稳定性，适用于复杂系统的状态估计问题。 用MATLAB编写的平方根容积卡尔曼滤波器经过试验验证是可用的。
     
  • 基于四元数和卡尔曼滤波的四旋翼飞行器姿态估算
    优质
    本研究提出了一种结合四元数与卡尔曼滤波算法的姿态估计算法，显著提升了四旋翼飞行器在复杂环境中的姿态估计精度和稳定性。 我们设计了一款基于STM32嵌入式处理器的四旋翼飞行器，并采用低成本传感器来测量其加速度和角速率。为了实现对飞行器姿态的精确测量，提出了一种结合算法：使用四元数法描述飞行器的姿态，并在数据采集过程中应用互补滤波算法进行校正；同时，为应对随机噪声干扰问题，采用了卡尔曼滤波技术以确保姿态测量的准确性。最终，在实际飞行测试中验证了该方法的有效性。
     
  • 基于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法
    优质
    本研究提出了一种基于多传感器数据融合的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法，有效提升了状态估计精度与系统鲁棒性。 该程序介绍了一种用于多传感器的平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）算法，并结合一个实例及matlab程序对算法的具体实现过程进行了讲解。从图中可以看出，随着滤波误差不断减小，表明滤波已经收敛。此外，单个滤波器的误差小于观测值。
     
  • 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估计算法及Matlab实现代码+文档.zip
    优质
    本资源提供了一种利用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行四旋翼无人机姿态估计的算法详解及其在MATLAB中的实现代码，包含详细文档说明。 该项目是个人高分大作业设计项目源码，已获导师指导认可通过，并经过严格调试确保可以运行。内容基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估计Matlab源码及详细项目说明。