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为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台。首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试。实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。 相似文献
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应用MEMS陀螺仪测量人体手臂运动姿态时,针对陀螺仪受线加速度干扰导致测量姿态发散的问题,提出基于Kalman滤波算法的姿态误差补偿方法;该方法首先将陀螺仪采集到的角速度通过方向余弦算法解算得到姿态角,并将陀螺仪动态漂移造成的姿态角误差视为时变信号,通过建立姿态角漂移误差的状态方程及观测方程,应用卡尔曼滤波算法,实现对姿态角漂移误差的估计,最终达到对陀螺仪动态漂移误差的补偿;实验与仿真结果表明,应用该算法能够有效的抑制线加速度干扰导致的陀螺仪测量的姿态发散,适用于陀螺仪对人体手臂运动姿态的测量。 相似文献
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四旋翼飞行器的运动控制关键在于对飞行过程中的实时姿态角控制。目前实时姿态角信息还不能直接测量出来。为了能利用已有的传感器数据解算出更准确的姿态角,通过物理实验详细分析了四旋翼飞行器姿态角的解算和滤波算法。首先,通过联立欧拉方向余弦矩阵与四元数矩阵,得到用四元数表达的姿态角表达式。然后,结合加速度计和磁强计实时测量的数据,分别采用互补滤波和卡尔曼滤波两种方法来补偿四元数结果,分别分析如何选取最佳参数,并对比分析了两种滤波方式的优缺点。在一定精度要求范围内,这两种滤波方式都能获得更加准确的姿态角,但是互补滤波相对卡尔曼滤波有一定的解算时延。因此在精度要求一般的系统中,这两种滤波方式都可以用来求解姿态角,卡尔曼滤波方法则更适于对实时性要求更高的系统。 相似文献
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为了实现四旋翼飞行器的高精度导航,提出了互补滤波法和四元数算法对传感器获得的数据进行修正,最大限度的抑制干扰误差并提高姿态角解算的准确度。首先简单推导了捷联式惯性导航系统的算法基本原理并利用互补滤波算法进行改进,然后给出了惯性导航系统的力学编排模型分析旋翼飞行器的运动姿态。最后仿真验证数据选用惯性仪表MPU6050和HMC5883所得到实测数据采集并进行仿真分析,平台处理器选用STM32来仿真惯性仪表的测量速度,最终得到实验结果证明算法可行性。 相似文献
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针对四旋翼飞行器的姿态控制中的受扰动问题,提出了使用模型参考自适应算法加强四旋翼飞行器的姿态稳定性;常规控制器对四旋翼飞行器受扰时的控制很不理想,模型参考自适应控制器在外部干扰或环境影响出现时,能够结合参考模型,提高控制系统的动态品质;结合动力学模型并加以适当简化,设计了常规反馈控制器和模型参考自适应控制器,并进行了数据仿真实验;结果表明,模型参考自适应控制器能够在很大的范围内有效屏蔽干扰,缩短稳定控制时间,验证该算法在四旋翼飞行器姿态控制中是可行有效的。 相似文献
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