| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 本课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 惯性传感器在姿态融合领域的发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.4 课题研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 基于惯性传感器的姿态融合关键技术研究 | 第14-28页 |
| 2.1 多传感器信息融合 | 第14-18页 |
| 2.1.1 多传感器信息融合模型 | 第14-17页 |
| 2.1.2 多传感器信息融合的优势 | 第17-18页 |
| 2.2 姿态融合理论基础分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 坐标系的定义与转换 | 第18-19页 |
| 2.2.2 姿态角的定义与计算 | 第19-21页 |
| 2.3 常见的姿态解算算法模型分析 | 第21-27页 |
| 2.3.1 欧拉角法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 四元数法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 方向余弦法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 姿态解算算法的分析比较 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 多MEMS惯性传感器的数据处理算法设计 | 第28-42页 |
| 3.1 MEMS惯性传感器工作原理分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 加速度计工作原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 陀螺仪工作原理 | 第29-30页 |
| 3.2 MEMS惯性传感器数据预处理 | 第30-34页 |
| 3.2.1 加速度计数据预处理算法设计 | 第30-33页 |
| 3.2.2 陀螺仪数据预处理算法设计 | 第33-34页 |
| 3.3 多MEMS惯性传感器数据融合算法模型设计 | 第34-41页 |
| 3.3.1 加速度计数据处理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 陀螺仪数据处理 | 第37-38页 |
| 3.3.3 数据融合算法模型设计 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 多MEMS惯性传感器的姿态融合算法设计 | 第42-56页 |
| 4.1 基于姿态融合的滤波器算法模型设计 | 第42-45页 |
| 4.1.1 互补滤波算法模型 | 第42-43页 |
| 4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法模型 | 第43-45页 |
| 4.2 基于多MEMS传感器的姿态融合算法设计方案 | 第45-55页 |
| 4.2.1 基于互补滤波器的四元数姿态融合算法设计 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于扩展卡尔曼滤波器的四元数姿态融合算法设计 | 第48-53页 |
| 4.2.3 两种姿态融合算法方案仿真结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
