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直线型植保无人机航姿UKF两级估计算法
引用本文:沈跃,孙志伟,沈亚运,张大海,钱鹏,刘慧.直线型植保无人机航姿UKF两级估计算法[J].农业机械学报,2022,53(9):151-159.
作者姓名:沈跃  孙志伟  沈亚运  张大海  钱鹏  刘慧
作者单位:江苏大学;浙江大学
基金项目:江苏省重点研发计划项目(BE2018372)、江苏省自然科学基金项目(BK20181443)和镇江市重点研发计划项目(NY2018001)
摘    要:针对直线型植保无人机航姿测量受磁场干扰严重、磁力计校准动态性能差、航姿估计精度低等问题,提出了一种基于磁力计实时校准的无人机航姿两级解算方法。依据地磁场矢量变化小的特点,利用列文伯格-马夸特(Levenberg-Marquardt,LM)算法和磁力计误差模型,建立磁力计实时校准模型,实时计算磁力计误差参数。考虑运动加速度、电机磁场以及环境磁场干扰,采用无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)融合陀螺仪和加速度计实现一级航姿估计,通过四元数精准解析出横滚角和俯仰角姿态信息;然后融合磁力计实时校准数据和陀螺仪修正航向角完成二级航姿估计,最终实现无人机姿态和航向的精准估计。试验结果表明,在外部磁场干扰高达30.97μT时,实时校准算法仍可快速计算出磁力计校准参数,模长均方根误差为0.59μT,减小了航向观测信息噪声。本文的航姿测量系统姿态角均方根误差不大于0.75°,航向角均方根误差为1.40°,较互补滤波算法,姿态角精度提高约0.6%,航向角估计精度提高1.38°;动态飞行试验中,姿态估计算法大幅减弱了磁干扰影响,航姿跟踪准确,航向角快速收敛,稳态精度更高。

关 键 词:直线型植保无人机  航姿估计  分级融合  磁力计实时校准  无迹卡尔曼滤波
收稿时间:2021/10/29 0:00:00

UKF Two-stage Estimation Algorithm for Heading and Attitude of Linear Plant Protection UAV
SHEN Yue,SUN Zhiwei,SHEN Yayun,ZHANG Dahai,QIAN Peng,LIU Hui.UKF Two-stage Estimation Algorithm for Heading and Attitude of Linear Plant Protection UAV[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2022,53(9):151-159.
Authors:SHEN Yue  SUN Zhiwei  SHEN Yayun  ZHANG Dahai  QIAN Peng  LIU Hui
Institution:Jiangsu University;Zhejiang University
Abstract:
Keywords:linear plant protection UAV  attitude estimation  hierarchical fusion  magnetometer real-time calibration  unscented Kalman filter
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