【摘 要】
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随着无人机的广泛应用,在复杂的环境中作业已经成为一种趋势,导航是无人机作业的基础。然而,单一组合导航的方式已经不能满足无人机在复杂环境中自主、可靠、高精度的导航。为了提高无人机在复杂环境中导航的精确性,本文设计一种基于联邦卡尔曼滤波的多传感器融合导航系统。同时为了提高无人机在复杂环境中导航的可靠性,本文设计了基于传感器故障检测的容错导航。本文的主要研究内容如下:（1）针对在复杂环境中传感器干扰问题
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随着无人机的广泛应用,在复杂的环境中作业已经成为一种趋势,导航是无人机作业的基础。然而,单一组合导航的方式已经不能满足无人机在复杂环境中自主、可靠、高精度的导航。为了提高无人机在复杂环境中导航的精确性,本文设计一种基于联邦卡尔曼滤波的多传感器融合导航系统。同时为了提高无人机在复杂环境中导航的可靠性,本文设计了基于传感器故障检测的容错导航。本文的主要研究内容如下:（1）针对在复杂环境中传感器干扰问题,提出了用滑模观测器结合联邦卡尔曼滤波的方法,通过滑模观测器的特性去抑制系统的干扰。（2）针对残差X~2检测算法对缓变故障不灵敏,提出了一种基于滑动窗口相的改进残差X~2检测算法,并且提出设定不同阈值的方法分别解决缓变故障和突变故障。（3）缓变故障检测需要一定的时间,在这段时间段内,子滤波器仍然将局部估计状态送入主滤波器,影响系统稳定性。针对该问题设计了基于滑动窗口残差X~2检测的向量质量调节因子,量化故障的影响程度,并以此为依据调节子滤波在全局估计中的权重,以实现全局估计最优。最后为了验证算法,用ros系统和MATLAB搭建了仿真系统进行仿真验证,用开源无人机方案搭建了实验平台进行实验验证。仿真结果和实验结果都表明结合滑模观测器的联邦卡尔曼滤波提升了精度,同时基于故障检测以及容错导航方法使系统更加可靠。
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