姿态估计技术是实现飞行器姿态控制的关键技术之一,在各种飞行器中得到了普遍的应用。随着近年来微型飞行器的快速发展,微型姿态估计系统的研究受到了人们的关注,成为了一个新的研究热点。与传统姿态估计系统不同,针对微型飞行器的姿态估计系统要求具有尺寸小、功耗低的特性,因此带来了设计上的差异。微型飞行器姿态估计系统的设计主要包括基于MEMS惯性器件的姿态解算系统设计,数据融合算法设计,以及相关硬件与软件的设计。MEMS惯性传感器是构成微型姿态估计系统的核心器件。与传统惯性传感器相比,MEMS惯性传感器具备更小的尺寸和更低的功耗,但测量精度也较低,因此为姿态的估计带来了一定的困难。通过使用惯性导航理论,论文实现了以MEMS惯性传感器为数据源,使用四元数方法的姿态解算,但解算结果只在短时间内可靠。为解决姿态解算长期精度不足的问题,需要使用数据融合算法将姿态解算结果与其他信息进行融合,增强MEMS惯性测量系统的稳定性。论文中对互补滤波器与四元数卡尔曼滤波器算法进行了讨论,并最终实现了重力加速度测量的融合。论文将算法应用在嵌入式平台中,包括微型姿态估计系统的电路原理与印刷电路板设计实现,以及通过以状态机与消息机制为核心的软件架构完成了硬件驱动设计与应用程序设计。最后,实现了PC与系统的通讯,并完成了简单的测试。测试结果表明,该姿态估计系统在静态时具有较好的稳定性,在动态过程中能够反映飞行器的运动趋势,对外界干扰具有一定的鲁棒性,具备一定的实用价值。