变化为系统噪声为观测量为观测方程，表征与之间的关系为观测噪声。基于扩展卡尔曼滤验证本方法的有效性与合理性。基于扩展卡尔曼滤波的无人飞行器姿态解算论文原稿。这为无人飞行器的姿态精确获取带来难度，由于姿态传感系统本身输出精度不高，直接输出无法满足控制的要求，需要通过算法提高姿态的测量精度。卡尔曼滤波算法尤其是扩展卡尔曼滤波算法为基于扩展卡尔曼滤波的无人飞行器姿态解算论文原稿影响，并以旋翼无人飞行器为例，验证了算法的有效性。下步将开展固定翼无人飞行器的姿态解算效果验证，以确定解算的稳定性致性和可推广性。参考文献孙罡，低成本微小型无人机惯性组合导航技术研究南京理工大学博士学位论文，申星，面向小型无人飞行器的纽踪情况，以及两者的误差曲线。由图可知，在整个飞行过程中，扩展卡尔曼滤波算法获得的姿态数据与传感器组合导航下获取的数据致性较好。俯仰角和滚转角的最大误差分别为和，均方根误差分别和考虑到此无人飞行器为油动，本身振动较大，且最根据假設，可知无人飞行器在运动情况的加速度和重力加速度之间关系为。将单位化，则由此可得，无人飞行器姿态角为滚转角俯仰角飞行验证选择型旋翼无人飞行器作为验证对象，该无人飞行器搭载法国的微机电组合导航系影技术导航技术等不断发展，功能不断拓展，智能化程度不断提升，在战场监控摄影摄像地理监测森林防火农业植保等领域都有着广泛的应用，己成为目前各方研究的热点。考虑滤波器两次滤波时间间隔较小的情况，此时，无人飞行器运动加速度变化相对也比较小，假定两次滤波时间间，付梦印，邓志红，闰莉萍滤波无人飞行器的姿态解算效果验证，以确定解算的稳定性致性和可推广性。参考文献孙罡，低成本微小型无人机惯性组合导航技术研究南京理工大学博士学位论文，申星，面向小型无人飞行器的纽合导航系统研究浙江大学硕士学位论文滤波算法获得的姿态数据与传感器组合导航下获取的数据致性较好。俯仰角和滚转角的最大误差分别为和，均方根误差分别和考虑到此无人飞行器为油动，本身振动较大，且最大误差出现时，无人飞行器实际飞行最大俯仰角和滚转角分别为和基于扩展卡尔曼滤波的无人飞行器姿态解算论文原稿隔内加速度保持不变，则可得到系统方程其中，为构造的反对称矩阵。利用线性化雅克比矩阵，可得此时，经过滤波器可以得到当前状态下无人飞行器的最优角速度角加速度和重力向量。称矩阵。利用线性化雅克比矩阵，可得此时，经过滤波器可以得到当前状态下无人飞行器的最优角速度角加速度和重力向量。关键词扩展卡尔曼滤波姿态解算无人飞行器引言自上世纪十年代开始，军事组织科研院所等学者就开始开展无人飞行器的设计开发和研究，并随着控制技术。将单位化，则由此可得，无人飞行器姿态角为滚转角俯仰角飞行验证选择型旋翼无人飞行器作为验证对象，该无人飞行器搭载法国的微机电组合导航系统，测试飞行器如图所示。在实际飞行情况下，以此传感器输出的轴角速理论及其在导航系统中的应用北京科学出版社，秦永元，惯性导航北京科学出版社，。考虑滤波器两次滤波时间间隔较小的情况，此时，无人飞行器运动加速度变化相对也比较小，假定两次滤波时间间隔内加速度保持不变，则可得到系统方程其中，为构造的反对。因此所获得的姿态数据完全可以满足实际飞行需求，算法有效。结论为解决无人飞行器姿态传感器低成本高精度的要求，采用扩展卡尔曼滤波器算法，有效地解决了无人飞行器运动过程对姿态解算精度的影响，并以旋翼无人飞行器为例，验证了算法的有效性。下步将开展固定翼度加速度作为扩展卡尔曼滤波姿态算法的输入进行姿态解算，获得姿态数据，同时输出该传感器在组合导航下的高精度姿态数据，两者进行比较，验证算法的有效性。图为在实际飞行情况下，俯仰角和滚转角的跟踪情况，以及两者的误差曲线。由图可知，在整个飞行过程中，扩展卡尔曼基于扩展卡尔曼滤波的无人飞行器姿态解算论文原稿况。据此，本文提出将扩展卡尔曼滤波算法应用于低成本姿态传感器的姿态解算，并通过型无人旋翼飞行器的实际飞行试验验证本方法的有效性与合理性。基于扩展卡尔曼滤波的无人飞行器姿态解算论文原稿。根据假設，可知无人飞行器在运动情况的加速度和重力加速度之间关系波的无人飞行器姿态解算论文原稿。这为无人飞行器的姿态精确获取带来难度，由于姿态传感系统本身输出精度不高，直接输出无法满足控制的要求，需要通过算法提高姿态的测量精度。卡尔曼滤波算法尤其是扩展卡尔曼滤波算法为此类问题的解决提供了有效途径。卡尔曼滤波算法类问题的解决提供了有效途径。卡尔曼滤波算法采用递推方式实现实时在线计算，在目标跟踪模式识别导航等领域有着广泛应用，然而，卡尔曼滤波器由于自身缺陷，无法彻底解决非线性的姿态解算问题。扩展卡尔曼滤波器则可有效解决此问题，并取得了不错的成果，但这些成果主要以，付梦印，邓志红，闰莉萍滤波理论及其在导航系统中的应用北京科学出版社，秦永元，惯性导航北京科学出版社，。据此，本文提出将扩展卡尔曼滤波算法应用于低成本姿态传感器的姿态解算，并通过型无人旋翼飞行器的实际飞行试验合导航系统研究浙江大学硕士学位论文误差出现时，无人飞行器实际飞行最大俯仰角和滚转角分别为和。因此所获得的姿态数据完全可以满足实际飞行需求，算法有效。结论为解决无人飞行器姿态传感器低成本高精度的要求，采用扩展卡尔曼滤波器算法，有效地解决了无人飞行器运动过程对姿态解算精度的系统，测试飞行器如图所示。在实际飞行情况下，以此传感器输出的轴角速度加速度作为扩展卡尔曼滤波姿态算法的输入进行姿态解算，获得姿态数据，同时输出该传感器在组合导航下的高精度姿态数据，两者进行比较，验证算法的有效性。图为在实际飞行情况下，俯仰角和滚转角的跟