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  • 基于扩展卡尔曼滤波器的四元数车辆姿态解算算法研究(组图)

    摘要:测量车辆姿态可以实时跟踪车辆行驶信息,通过远程发送车辆姿态信息实现对车辆的实时监控。结合车辆姿态测量,仅考虑俯仰角和侧倾角的特殊性,通过MPU6050芯片采集角速率和加速度数据,采用基于扩展卡尔曼滤波器的四元车辆姿态计算算法获得车辆姿态信息。 通过对采集数据进行MATLAB仿真验证,结果表明该算法能够提高姿态测量精度和系统稳定性。

    关键词:扩展卡尔曼滤波姿态解算法研究

    CLC 编号:TP212 证件识别码:A 货号:1007-9416 (2015)04-0127-01

    目前,危险品运输车辆越来越多,其安全性也受到广泛关注。实时获取车辆姿态信息并发送给监控终端,实现对车辆的远程监控。当使用低精度的MEMS惯性传感器器件进行姿态计算时,计算精度很低,很难达到满意的效果。然而,车辆姿态只需要考虑俯仰和侧倾信息。因此,本文将采用基于扩展卡尔曼滤波器的四元数车辆姿态计算算法四元数姿态解算原理,通过加速度信号估计车辆姿态信息,进而利用卡尔曼滤波器计算车辆姿态。姿态信息的估计值和角速率值是数据融合,最终确定车辆姿态信息。

    1 系统说明

    如下定义坐标系:

    (1)地理坐标系n系:xn、yn、zn依次指向东北方天空。

    (2)载体坐标系b系统:xb、yb、zb依次指向载体的前、右上方向。

    获取态度矩阵:

    分别是运动载体的航向角、俯仰角和滚动角。其中,与基本轮换顺序有关。如果顺序不同,结果就会不同。

    2欧拉角姿态计算方法

    假设载体坐标系b相对于地理坐标系n的角速度为wnb,再次简写为w,可以得到载体坐标系中wnb的分量:

    因此,当前时刻的欧拉角可以通过以下公式得到:

    3 基于扩展卡尔曼滤波器的四元数姿态解算法

    基于卡尔曼滤波的四元数姿态计算算法采用扩展卡尔曼方法。姿态四元数用陀螺仪测量的数据估计,四元数估计器用加速度计和磁力计测量的数据校正。其中四元数姿态解算原理,加速度计信息校正侧重于水平方向,磁力计信息校正侧重于航向。下面给出该方法的具体推导。

    状态方程是根据四元数与陀螺输出的关系建立的,状态方程可以进一步从四元数与角速率的关系得到:

    将上述方程离散化后,得到扩展卡尔曼一步预测方程:

    4 模拟与分析

    4.1 模拟条件设置

    仿真以MPU6050惯性测量芯片输出的加速度和角速度为采样值,考虑MPU在静态时的角速度和加速度输出。采样间隔为10ms,仿真时间为1h。得到陀螺输出数据和加速度计输出数据后,计算俯仰角和横滚角。

    4.2 个模拟结果

    图 1 显示了计算得到的俯仰角和侧倾角。分析表明,基于扩展卡尔曼滤波器的四元数飞行器姿态计算算法可以在载体静止或匀速时将姿态稳定在1°以内。同时,车辆行驶时的加速度变化不是很明显。因此,该方法适用于车辆姿态检测。实际系统验证也证明了该方法用于车辆姿态检测的可行性。

    5 个结论

    本文采用基于扩展卡尔曼滤波器的四元数姿态计算算法,在静止或匀速时可将计算精度控制在1°以内。该算法可以应用于移动车辆,获取其姿态信息,从而实现对车辆的实时监控。

    参考文献

    [1]张晋。基于ARM的车辆姿态测量系统设计[D].北京交通大学,2008.5.

    [2]齐永刚.基于卡尔曼滤波的城市路口车辆检测与分类[J].电视技术, 2013, 37 (19): 241-245.

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