双因子自适应滤波算法在四旋翼上的应用.docx

146传感器与微系统（TransducerandMicrosystemTechnologies）2016年第35卷第6期

DOI：10.13873/J.1000—9787(2016)06—0146—03

双因子自适应滤波算法在四旋翼上的应用*

谢习华1，2，3，唐顺1

（1.中南大学高性能复杂制造国家重点实验室，湖南长沙410083；

2.山河智能装备股份有限公司，湖南长沙410100；

3.南方粮油作物协同创新中心，湖南长沙410100）

摘要：针对动力学模型的不精准和观测存在误差问题，建立四旋翼的动力学模型和双因子自适应滤波模型，采用两个因子分别调节动力学模型和观测模型对滤波的影响，通过仿真，对比卡尔曼、扩展卡尔曼滤波算法。结果表明：双因子自适应滤波算法在误差与稳定性方面均有所提高。

关键词：四旋翼；自适应滤波；非线性滤波

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1000—9787(2016)06—0146—03

Applicationoftwo-factoradaptivefilteringalgorithminquadrotor*

XIEXi-hua1,2,3,TANGShun1

（1.StateKeyLaboratoryofHighPerformanceComplicatedManufacturing，CentralSouthUniversity，

Changsha410083，China；2.SunwardIntelligentEquipmentCoLtd，Changsha410100，China；

3.CollaborativeInnovationCenterforSouthernGrainandOilCrop,Changsha410100，China）

Abstract：Aimingatproblemsofinaccuratedynamicmodelandobservationerror，quadrotordynamicmodelandtwo-factoradaptivefilteringmodelaresetup，usingtwofactorsseperatelyadjusteffectsofdynamicandobservationmodelonfiltering，throughsimulation，comparedwithKalmanfiltering，extendedKalmanfilteringalgorithm.

Resultsshowthattwo-factoradaptivefilteringalgorithmareimprovedinerrorandstability.Keywords：quadrotor；adaptivefiltering；non-linearfiltering

0引言

四旋翼（quadrotor）是一种特殊的无人机，具有垂直起降、结构简单、操作容易等特点，广泛地应用于侦查、救援、航拍等任务中[1]。滤波技术是制约四旋翼高精度飞行的一个重要问题，在滤波问题上，国内外很多学者进行了广泛的研究，提出了一系列的滤波算法，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、自适应滤波、粒子滤波等，并取得了显著的成果[2~5]。四旋翼的动力学模型复杂，具有强耦合和非线性等特点，卡尔曼滤波广泛应用与线性模型中，对于四旋翼其滤波误差较大。扩展卡尔曼滤波可适用于非线性模型，但其高阶截断误差会较大程度地影响四旋翼的精度和稳定性[6]。自适应滤波是引入一个调节因子来均衡调节动力学模型的不精准和观测模型的误差对滤波估计值的影响[7]。抗差自适应滤波的关键步骤是：1)求解状态参数抗差解；2)求出自适应因子；3)根据自适应因子求解状态参数[8,9]。

收稿日期：2015—09—07

本文分析了四旋翼动力学模型后，在抗差自适应卡尔曼滤波的基础上引入两个自适应因子。它们分别调节四旋翼的动力学模型误差和观测系统误差。仿真和实验表明，双因子自适应滤波算法显著地提高了四旋翼的精度和稳定性。

1建立多旋翼数学模型

为了简单、方便、