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Mahony与自适应CKF多传感器姿态解算算法.docx

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Mahony与自适应CKF多传感器姿态解算算法

Mahony与自适应CKF多传感器姿态解算算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1Mahony算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2自适应卡尔曼滤波算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3多传感器姿态解算算法的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

Mahony与自适应CKF算法融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1算法融合原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2融合算法步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3融合算法的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

算法设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1.2姿态估计模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1.3误差校正模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.1硬件平台选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.2.2软件编程与调试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1.2实验数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.2.1姿态估计精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.2.2算法鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2.3能耗分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

6.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

6.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

Mahony与自适应CKF多传感器姿态解算算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．43

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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