在人工智能行业迅速崛起的今天,如何精确地获取姿态信息已成为无人系统控制的关键。随着惯性技术的不断发展以及信息融合算法的迭代更新,多传感器融合姿态解算弥补了传统单一传感器误差大的缺陷。高精度、低成本、易携带成为了姿态测量系统的代名词,但现有的大多数产品都与低消费市场的供求关系产生了矛盾。针对上述现象,本课题将对无人系统姿态解算的一些关键性问题进行研究。首先,针对姿态测量系统存在成本和精度之间的矛盾问题,课题以高性能微处理器STM32F407ZGT6为系统核心处理单元,以集成陀螺仪、加速度计、磁力计为一体的国产MPU9250芯片为主要的姿态感知单元,设计一款姿态测量系统。基于arm嵌入式系统实现了姿态传感的数据采集处理、误差补偿、姿态更新、解算融合、数据通信等任务间的调度与管理。其次,针对姿态传感器以往低速率的IIC通信方式可能会引起后期姿态解算滞后的问题,课题改用了SPI高速串行通信总线,提高采样频率。针对传感器传统标定方法复杂的问题,课题设计了简单高效的转台标定法。通过分析各传感器特性建立误差模型,分别利用解析法、卡尔曼滤波、椭球拟合进行误差参数辨识并校准。然后,对当前流行的姿态解算方法进行研究设计,通过实验对比分析影响解算精度因素。据此建立随机干扰检测机制,对加速度计、磁力计的观测噪声协方差矩阵进行自适应;同时对陀螺仪随机误差进行滤波,设计ASUKF姿态解算方法,提高解算精度。分析陀螺仪随机误差,建立测量残差训练模型,利用高斯过程回归对陀螺仪的随机误差进行训练从而合理的估计其均值以及协方差,进一步提高解算精度。针对调用矩阵运算库工程化方式影响解算实时性的问题,课题采用模型逆序输出法工程化多传感器融合姿态解算算法,提高系统解算实时性。最后,搭建低成本多自由度转台,利用SPWM驱动转台电机以模拟无人系统位姿变换情况,并通过角位移传感器采集姿态信息。基于所设计的姿态测量系统以及测试转台,设计实验验证所设计传感器标定方法的可行性。同时通过与高性能姿态参考系统HWT906作对比,从静、动态联合实验中整体分析对比课题所设计姿态解算方法,并组建双模姿态解算测量系统,降低不必要的功耗,同时保证测量精度。经静、动态联合实验证实,课题所设计的姿态测量系统与其配套的姿态解算方法具备良好的鲁棒性,符合研究预期。