基于多传感器的多旋翼无人机导航解算方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 论文研究的目的与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第13-19页 |
| 1.2.1 多旋翼飞行器 | 第13-16页 |
| 1.2.2 MEMS惯性传感器 | 第16-17页 |
| 1.2.3 组合导航系统 | 第17-19页 |
| 1.3 多传感器数据融合 | 第19-21页 |
| 1.3.1 多传感器数据融合姿态解算算法研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3.2 多传感器信息融合模型 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 导航传感器测量原理及姿态描述 | 第22-38页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 常用坐标系的定义及其转换 | 第22-26页 |
| 2.2.1 导航常用坐标系 | 第22-23页 |
| 2.2.2 常用坐标系间的转换 | 第23-26页 |
| 2.3 常见的姿态描述方法 | 第26-32页 |
| 2.3.1 欧拉角法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 方向余弦法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 四元数法 | 第28-32页 |
| 2.4 MEMS传感器技术问题的研究 | 第32-36页 |
| 2.4.1 加速度计的测量原理及误差分析 | 第32-33页 |
| 2.4.2 陀螺仪的测量原理及误差分析 | 第33-34页 |
| 2.4.3 加速度计和磁强计的测姿原理 | 第34-36页 |
| 2.5 本文基本结构框架 | 第36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 机体高频振动传感器数据处理 | 第38-55页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 传感器信号检测分析 | 第38-43页 |
| 3.2.1 陀螺仪信号的检测与分析 | 第38-41页 |
| 3.2.2 加速度计信号的检测与分析 | 第41-43页 |
| 3.3 常用的简单数字滤波方法 | 第43-44页 |
| 3.4 FIR低通数字滤波器的设计 | 第44-48页 |
| 3.4.1 FIR滤波器原理 | 第44-45页 |
| 3.4.2 FIR滤波器Matlab辅助设计 | 第45-47页 |
| 3.4.3 滤波结果分析 | 第47-48页 |
| 3.5 IIR低通数字滤波器的设计 | 第48-54页 |
| 3.5.1 IIR滤波器原理 | 第48-51页 |
| 3.5.2 IIR滤波器Matlab辅助设计 | 第51-53页 |
| 3.5.3 滤波结果分析 | 第53-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于互补滤波的姿态解算算法设计 | 第55-72页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 互补滤波算法原理 | 第55-56页 |
| 4.3 互补滤波姿态解算算法设计 | 第56-64页 |
| 4.3.1 算法原理 | 第56-64页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第64页 |
| 4.4 Matlab仿真验证 | 第64-68页 |
| 4.4.1 仿真程序的组成 | 第65-66页 |
| 4.4.2 仿真结果及分析 | 第66-68页 |
| 4.5 实测飞行数据验证 | 第68-70页 |
| 4.5.1 数据测量平台介绍 | 第68-69页 |
| 4.5.2 实测数据验证结果 | 第69-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于扩展卡尔曼滤波的位置解算算法设计 | 第72-87页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 卡尔曼滤波算法原理 | 第72-75页 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波基本方程 | 第73-74页 |
| 5.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第74-75页 |
| 5.3 扩展卡尔曼滤波位置解算算法设计 | 第75-80页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第75-79页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第79-80页 |
| 5.4 Matlab仿真验证 | 第80-81页 |
| 5.5 实测飞行数据验证 | 第81-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
