基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的四旋翼无人机姿态估算

简介：
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。