CDKF 算法在四旋翼飛行器組合導(dǎo)航系統(tǒng)中應(yīng)用

袁贛南，趙自超，賈鶴鳴，劉利強(qiáng)，戴運(yùn)桃

(1.哈爾濱工程大學(xué)a.自動(dòng)化學(xué)院;b.理學(xué)院，哈爾濱150001;2.東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱150040)

0 引言

自20世紀(jì)80年代微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS:Micro Electro Mechanical System)及其相關(guān)技術(shù)迅速發(fā)展，基于MEMS技術(shù)的微慣性測(cè)量單元(MIMU:Micro Inertial Measurement Unit)越來(lái)越多地應(yīng)用于導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中。在四旋翼無(wú)人飛行器的設(shè)計(jì)中，由于質(zhì)量空間等要求，MIMU器件被廣泛使用。但是，四旋翼無(wú)人飛行器使用的MEMS傳感器精度較低，尤其受MEMS陀螺儀逐次啟動(dòng)參數(shù)誤差和零偏不穩(wěn)定等因素的影響，系統(tǒng)姿態(tài)參數(shù)發(fā)散較快，難以滿足基于歐拉角的線性化誤差模型對(duì)小失準(zhǔn)角的假設(shè)，這將導(dǎo)致濾波器在較短時(shí)間內(nèi)發(fā)散。由于全球定位系統(tǒng)(GPS:Global Positioning System)和MIMU具有極好的互補(bǔ)性，所以，通常采用GPS與MIMU組成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)解決上述問(wèn)題。同時(shí)還可降低成本，提供全球精確導(dǎo)航能力。傳統(tǒng)的組合導(dǎo)航系統(tǒng)能利用卡爾曼濾波算法對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)［1］，卡爾曼濾波算法是一種線性濾波方法，需要將系統(tǒng)模型線性化，只保留低階項(xiàng)進(jìn)行處理。然而，由于忽略了高階項(xiàng)帶來(lái)的影響，當(dāng)失準(zhǔn)角較大時(shí)，會(huì)帶來(lái)較大的系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)誤差甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散的現(xiàn)象。

在傳統(tǒng)組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF:Extended Calman filter)算法是應(yīng)用最廣也是最簡(jiǎn)單的一種高斯非線性濾波算法［2］。但由于EKF算法使用一階泰勒展開(kāi)，從而忽略了非線性函數(shù)高階項(xiàng)的影響，一旦非線性度較強(qiáng)時(shí)，忽略的高階項(xiàng)截?cái)嗾`差將對(duì)濾波精度產(chǎn)生較大影響，甚至導(dǎo)致濾波發(fā)散。……