【摘 要】
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研究两轮自平衡小车姿态信息监测精度改善。针对自平衡小车在应用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合MEMS的测量值时,融合的结果稳定性较差、易发散的问题,提出了一种模糊自适应EKF算法
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研究两轮自平衡小车姿态信息监测精度改善。针对自平衡小车在应用扩展卡尔曼滤波(EKF)融合MEMS的测量值时,融合的结果稳定性较差、易发散的问题,提出了一种模糊自适应EKF算法(FAEKF),利用四元数描述的方法,融合MEMS的测量信息对平衡车姿态角进行测量,并设计了模糊自适应控制器实时修正观测噪声矩阵。仿真结果表明,提出的算法能准确的测量出姿态角,且通过与EKF算法仿真结果对比可以看出,FAEKF在稳定性能控制上有较明显改善,有效抑制了姿态角的发散,说明提出算法的有效性,为小型无人机姿态稳定性能的控制提供了一种科学的手段。
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