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基于多传感器的车辆多工况航姿参考系统研究
被引量：
1
1
作者
范佳城
王增才
范柏旺
《电子设计工程》
2020年第14期90-94,共5页
针对基于MARG传感器的航姿参考系统精度不高的问题,对传感器误差补偿以及姿态数据融合算法进行了研究。利用改进之后的十二参数椭球拟合法和反向传播神经网络对磁强计进行误差补偿;通过里程计与陀螺仪的信息辅助,完成对加速度计的误差补...
针对基于MARG传感器的航姿参考系统精度不高的问题,对传感器误差补偿以及姿态数据融合算法进行了研究。利用改进之后的十二参数椭球拟合法和反向传播神经网络对磁强计进行误差补偿;通过里程计与陀螺仪的信息辅助,完成对加速度计的误差补偿;设定车辆运行的多种工况噪声,获得理想车辆姿态状态估计的最佳增益。构件基于自适应卡尔曼滤波算法多传感器信息融合的姿态测量系统。实验数据表明,该改进自适应卡尔曼滤波算法可与姿态滤波算法相配合,能有效地降低运动加速度和磁场干扰对姿态估计精度的影响,从而有助于提升AHRS在动态环境下的性能。
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关键词
航向与姿态参考系统
方向估计
多传感器融合
神经网络
卡尔曼滤波
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题名
基于多传感器的车辆多工况航姿参考系统研究
被引量：
1
1
作者
范佳城
王增才
范柏旺
机构
山东大学
机械
工程学院
山东大学高效洁净机械制造实验室教育部重点实验室
山东大学
机械
基础
实验
教学中心国家级
实验
教学示范中心
出处
《电子设计工程》
2020年第14期90-94,共5页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2018MEE015)。
文摘
针对基于MARG传感器的航姿参考系统精度不高的问题,对传感器误差补偿以及姿态数据融合算法进行了研究。利用改进之后的十二参数椭球拟合法和反向传播神经网络对磁强计进行误差补偿;通过里程计与陀螺仪的信息辅助,完成对加速度计的误差补偿;设定车辆运行的多种工况噪声,获得理想车辆姿态状态估计的最佳增益。构件基于自适应卡尔曼滤波算法多传感器信息融合的姿态测量系统。实验数据表明,该改进自适应卡尔曼滤波算法可与姿态滤波算法相配合,能有效地降低运动加速度和磁场干扰对姿态估计精度的影响,从而有助于提升AHRS在动态环境下的性能。
关键词
航向与姿态参考系统
方向估计
多传感器融合
神经网络
卡尔曼滤波
Keywords
attitude and heading reference system
direction estimation
multi⁃sensor fusion
neural network
Kalman filter
分类号
TN966 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多传感器的车辆多工况航姿参考系统研究
范佳城
王增才
范柏旺
《电子设计工程》
2020
1
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