| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 多旋翼飞行器的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 多传感器信息融合的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容安排 | 第14-16页 |
| 2 多旋翼飞行器的飞行状态测量传感器的误差分析 | 第16-26页 |
| 2.1 姿态角测量传感器 | 第16-22页 |
| 2.1.1 陀螺仪 | 第16-18页 |
| 2.1.2 加速度计 | 第18页 |
| 2.1.3 磁力计 | 第18-19页 |
| 2.1.4 MEMS传感器的误差补偿 | 第19-22页 |
| 2.2 高度测量传感器 | 第22-24页 |
| 2.2.1 气压计 | 第22-23页 |
| 2.2.2 激光测距仪 | 第23-24页 |
| 2.3 位置速度测量传感器 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 多旋翼飞行器的姿态、高度、位置和速度的解算 | 第26-35页 |
| 3.1 坐标系选取与坐标变换 | 第26-29页 |
| 3.1.1 坐标定义与选取 | 第26-27页 |
| 3.1.2 坐标变换 | 第27-29页 |
| 3.2 姿态角信息解算 | 第29-33页 |
| 3.2.1 基于陀螺仪和加速度计的姿态角信息解算 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于磁力计的姿态角信息解算 | 第31-32页 |
| 3.2.3 姿态角信息解算仿真 | 第32-33页 |
| 3.3 高度信息解算 | 第33-34页 |
| 3.4 位置速度信息解算 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 多传感器信息融合算法研究 | 第35-49页 |
| 4.1 集中式经典Kalman滤波 | 第36-37页 |
| 4.2 分散式联邦Kalman滤波 | 第37-39页 |
| 4.3 多旋翼飞行器的集中式经典Kalman滤波设计 | 第39-43页 |
| 4.3.1 姿态角测量的滤波器设计 | 第39-40页 |
| 4.3.2 高度测量的滤波器设计 | 第40-42页 |
| 4.3.3 位置速度测量的滤波器设计 | 第42-43页 |
| 4.4 多旋翼飞行器的多传感器分散式联邦Kalman融合算法设计 | 第43-46页 |
| 4.4.1 姿态角测量的子滤波器设计 | 第43-44页 |
| 4.4.2 高度测量的子滤波器设计 | 第44-45页 |
| 4.4.3 位置速度测量的子滤波器设计 | 第45页 |
| 4.4.4 联邦Kalman滤波器主滤波器设计 | 第45-46页 |
| 4.5 多旋翼飞行器的多传感器改进的联邦Kalman融合算法设计 | 第46-48页 |
| 4.5.1 改进算法框图构建 | 第46-47页 |
| 4.5.2 改进算法主滤波器设计 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 多传感器信息融合算法仿真试验分析 | 第49-59页 |
| 5.1 集中式的经典Kalman滤波算法仿真 | 第49-52页 |
| 5.2 分散式的联邦Kalman滤波算法仿真 | 第52-56页 |
| 5.3 改进的联邦Kalman信息融合算法仿真 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
