| 基于CPF-EKF算法的大载荷植保无人机姿态解算方法 |
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| 引用本文： | 吴和龙,白越,裴信彪,马萍,彭程,高慧斌.基于CPF-EKF算法的大载荷植保无人机姿态解算方法[J].农业机械学报,2018,49(6):24-31，77. |
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| 作者姓名： | 吴和龙 白越 裴信彪 马萍 彭程 高慧斌 |
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| 作者单位： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（11372309、61304017）、吉林省科技发展计划重点项目（20150204074GX、20160204010NY）、省院合作科技专项资金项目（2017SYHZ0024）和中科院青促会项目（2014192） |
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| 摘 要： | 为了解决传统人工喷洒农药的不足,更高效地进行病虫害的防治,设计了基于八轴十六旋翼无人机的农药喷洒系统,实现了农药的机载喷洒功能。使用共轴双桨和旋翼模块的倾斜配置,对八轴多旋翼无人机进行结构改进,提高了系统的安全性与可靠性。整个系统满载10 kg,喷洒飞行速度可到达5 m/s,飞行时间超过10 min。针对传统扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)姿态解算方法无法满足大载荷无人机强振动条件下的工作要求,导致姿态角解算精度不高,并且容易导致姿态角发散的问题,提出了基于20维状态量的CPF-EKF算法,额外引入了陀螺仪、加速度计和磁力计偏置误差作为状态量,使三轴姿态角的最优估计值更加准确,并且引入互补滤波(Complement filter,CPF)检测模块,当检测到EKF有发散趋势时,对EKF进行复位,从而简单高效地避免了EKF发散。采用实际飞行数据对算法进行验证,静态试验表明,该算法滚转角和俯仰角精度为±0.05°,偏航角精度为±0.2°。动态试验中以MTi传感器输出为参考,CPF-EKF在姿态解算过程中出现复位,三轴姿态角准确跟踪并未发散,并且动态精度与MTi相当,滚转角、俯仰角精度为±0.1°,偏航角精度为±0.5°,并且算法具有良好的实时性,证明了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 八轴十六旋翼无人机 农药喷洒系统 扩展卡尔曼滤波 互补滤波 |
| 收稿时间： | 2017/12/23 0:00:00 |
Attitude Calculation Method Based on CPF-EKF for Large Load Plant Protection UAV |
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| WU Helong,BAI Yue,PEI Xinbiao,MA Ping,PENG Cheng and GAO Huibin.Attitude Calculation Method Based on CPF-EKF for Large Load Plant Protection UAV[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2018,49(6):24-31，77. |
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| Authors: | WU Helong BAI Yue PEI Xinbiao MA Ping PENG Cheng and GAO Huibin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | sixteen-rotor UAV pesticide spraying system extended Kalman filter complementary filtering |
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