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倾角仪是测量物体水平倾角的仪器,在测绘仪器、天线定位、平台控制、海上平台监控等方面有着广泛的应用。基于以MEMS陀螺仪和加速度计为核心传感器、STM32H743为核心控制器的高精度动态倾角传感器,针对加速度计受线加速度影响不适合跟踪动态角运动、陀螺仪受漂移影响存在误差累计的问题,设计了一种融合滤波算法,采用零速修正和姿态自观测方法建立扩展卡尔曼滤波模型,通过反馈矫正将陀螺仪和加速度计输出数据进行融合滤波,去除加速度计受动态环境产生的干扰误差和陀螺仪产生的累计漂移误差,得到高精度载体水平姿态信息。使用大理石平板及三轴转台分别进行静态及动态试验验证,测量过程中动态倾角仪通过RS422串口及CAN总线将仪表原始信息及姿态解算信息传输给地面采集设备,实现对载体姿态的连续、实时计算和显示。经试验验证,该算法能够有效提高系统倾角跟踪精度,测量精度优于0.008°(1σ)。 相似文献
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针对行人惯性导航系统误差随时间累积致使定位精度严重下降的问题,提出了一种基于足间距信息辅助的行人三维惯性定位算法。该算法在零速修正算法的基础上,利用足部安装的超声波测距模块实时测量行人双足相对距离,构建了基于超声测距的足间距约束模型,通过随机森林算法实现行人运动模式识别,并针对上下楼梯场景,利用台阶高度和足间距信息进行高度解算,最终实现行人三维惯性定位。在实际路线上开展了三维定位实验,数据显示,所提算法平面闭环误差为总路程的0.64%,与零速修正算法相比下降了55.56%,高度误差为0.06 m,与零速修正和气压计联合算法相比下降了64.70%,能够实现导航误差在总路程的0.50%以内的三维定位。实验结果表明,所提算法具有良好的工程应用价值。 相似文献
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针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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腰绑式行人导航系统通过航位推算方法实现行人定位导航,对于实行灾难救援和单兵作战等任务十分便利。行人行进步长和航向的准确估计是实现航位推算的前提。根据腰绑式惯性传感器信号的特征,采用基于三轴合成加速度的峰值检测进行单步划分;利用步频和加速度方差信息构建线性步长模型。针对人员执行任务过程中由于运动方向不确定性导致传统启发式航向漂移消除算法过度修正甚至失效的问题,提出了一种基于缓存区的启发式航向补偿算法。根据运动方式选定N个复步作为一个缓存区,计算缓存区内相邻复步航向差值的方差,依据方差动态调整航向补偿算法的修正强度,避免过度修正。利用所提算法进行了矩形实验和操场实验,终点定位误差小于1%,表明了所提方法的有效性。 相似文献
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针对行人导航定位问题,研究了基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统实现的关键技术。首先基于人体运动学原理构建了零速检测模型,使用最优综合判断条件有效检测出对应的零速时刻,实时进行速度和姿态的更新修正。在检测到零速时刻时,将速度误差、位置误差作为观测量,经Kalman滤波估计惯导系统误差并进行反馈校正,抑制惯导系统的误差,提高导航定位精度。研制了集信息采集、数据传输、导航解算与监控显示于一体的可穿戴式行人导航系统,可对行人的运动状态进行实时监控。所设计的基于人体运动学辅助的可穿戴式行人导航系统,平均定位误差小于行走距离的1.1%,最大不超过1.7%,验证了本系统的可靠性和适用性。 相似文献
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陀螺零偏和加速度计零偏是影响惯性测量单元(IMU)积分精度的重要因素。提供一组精确的实时的零偏估计可以提高IMU的积分精度,为视觉导航提供良好的位姿预测,提高整个系统的动态性能。通过合理地建立IMU的噪声模型以及IMU和视觉的组合方程,利用一种基于李群和李代数知识的IMU预积分方法将零偏进行合理的线性化,运用Kalman滤波进行IMU零偏的在线估计。实验结果表明,通过本文的修正方法,惯性导航的平均积累误差由0.034m/s提高到0.0037m/s,精度明显提高。 相似文献
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有序递推滤波修正系统误差方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文将推广卡尔曼滤波的原理拓展到对测量元素逐个进行滤波的处理。从理论上证明它可以提高状态向量滤波结果的估值精度,而且它可以减少求逆公式的计算量。本文应用该方法导出了轨道测量数据处理的有序递推自校准系统误差的方法及公式。 相似文献
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微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。 相似文献