【摘 要】
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针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合
【机 构】
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广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室,广东顺德创新设计研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61434003)资助
论文部分内容阅读
针对多传感器融合姿态解算精度不高的问题,提出一种改进的卡尔曼滤波算法,即高阶线性互补滤波与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)相结合的融合算法。该数据的融合是基于加速度计、陀螺仪传感器频率特性和姿态角的微分方程建立的系统模型,将互补滤波的姿态角数据作为该系统模型的观测值,利用EKF算法对加速度计、陀螺仪、磁力计进行数据融合。高阶的互补滤波和EKF的融合算法能够有效地解决陀螺方向的估计偏差,为了证明该算法的可行性,用搭载惯性测量单元(inertial measurement
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