复杂条件下基于智能四元数 SVDCKF 与变自适应方法的 AHRS 估计
机器人学
2020-03-10 v2
摘要
针对小型无人机在复杂动态条件下的姿态与航向参考系统(AHRS)问题，本文提出一种结合变自适应方法(VAM)的智能奇异值分解容积卡尔曼滤波(SVDCKF)。考虑到四元数 AHRS 模型的非线性以及状态协方差矩阵的非正定性，提出将 SVD 与 CKF 结合的 SVDCKF 算法，以更好地获得滤波精度与可靠性。此外，复杂飞行条件导致加速度计测量值发生不同变化，因此设计 VAM 以处理加速度的三轴值并智能调节测量噪声矩阵 Ra。同时，根据特殊情形下是否使用加速度三轴值，由磁力计三轴值计算航向测量。仿真与实验结果表明，所提滤波算法比互补滤波(CF)和误差状态卡尔曼滤波(ESKF)具有更优的姿态解算精度与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2002.03920,
title = {An Intelligent Quaternion SVDCKF AHRS Estimation with Variable Adaptive Methods in Complex Conditions},
author = {Yue Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03920},
year = {2020}
}
备注
need to improve the proposed algorithm