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基于AEKF和Mahony滤波融合的姿态解算方法
1
作者
吴英
张燚鑫
+2 位作者
彭慧
宋睿敏
刘宇
《压电与声光》
北大核心
2025年第3期500-507,共8页
为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。...
为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。通过静态实验、姿态精度实验和实际场景实验验证了算法的有效性。实验结果表明,融合算法在俯仰角、横滚角和航向角的精度上优于基于EKF和Mahony滤波融合算法,实际场景闭环误差减少了52.8%。该方法能有效抑制噪声和漂移,提高姿态解算精度,为复杂环境下的高精度姿态解算提供了可靠的解决方案。
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关键词
惯性测量单元
惯性导航系统
自适应扩展卡尔曼滤波
互补滤波
姿态解算
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职称材料
题名
基于AEKF和Mahony滤波融合的姿态解算方法
1
作者
吴英
张燚鑫
彭慧
宋睿敏
刘宇
机构
重庆
邮电
大学
自主导航与微系统
重庆
市重点实验室
重庆
科技
大学
计算机
科学与
工程
学院
(
人工智能
学院
)
出处
《压电与声光》
北大核心
2025年第3期500-507,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52175531)
重庆自然科学基金项目资助(CSTB2022NSCQ-LZX0050,CSTB2024NSCQLZX0126)。
文摘
为了解决低成本惯性测量单元数据精度受限、噪声大和漂移严重的问题,提出了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波与Mahony滤波融合的姿态解算方法。该方法通过Mahony滤波实时估算姿态,利用AEKF动态调整过程噪声和量测噪声,优化姿态估算结果。通过静态实验、姿态精度实验和实际场景实验验证了算法的有效性。实验结果表明,融合算法在俯仰角、横滚角和航向角的精度上优于基于EKF和Mahony滤波融合算法,实际场景闭环误差减少了52.8%。该方法能有效抑制噪声和漂移,提高姿态解算精度,为复杂环境下的高精度姿态解算提供了可靠的解决方案。
关键词
惯性测量单元
惯性导航系统
自适应扩展卡尔曼滤波
互补滤波
姿态解算
Keywords
inertial measurement unit
inertial navigation system
adaptive Kalman filter
Mahony filter
attitude solution
分类号
TN96 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AEKF和Mahony滤波融合的姿态解算方法
吴英
张燚鑫
彭慧
宋睿敏
刘宇
《压电与声光》
北大核心
2025
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