【摘 要】
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针对低成本微机电系统(MEMS)惯性测量器件易发散,单一的姿态估计算法存在精度低、抗干扰性弱等问题,提出了一种动态权值共轭梯度法与自适应互补滤波融合的姿态估计算法。该算
【机 构】
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武汉科技大学机器人与智能系统研究院,武汉科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773298);冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放基金(MADT201603);武汉科技大学研究生创新创业基金重点资助项目(JCX2016018);2017年度武汉科技大学国防预研基金(GF201706)资助项目
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针对低成本微机电系统(MEMS)惯性测量器件易发散,单一的姿态估计算法存在精度低、抗干扰性弱等问题,提出了一种动态权值共轭梯度法与自适应互补滤波融合的姿态估计算法。该算法在共轭梯度算法中加入动态权值,根据载体运动加速度大小对权值进行动态调整,消除运动加速度对姿态估计的不利影响;将加速度计的输出采用动态权值共轭梯度法估计出姿态四元数,并将其与陀螺仪的输出通过自适应互补滤波算法融合以减小惯性测量单元(IMU)的漂移和噪声干扰,提高微型四旋翼飞行器姿态估计的跟踪精度。为了验证所设计算法的可行性和有效性,搭建了基
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