基于自适用扩展卡尔曼滤波算法的无人机姿态估计

柏 植，许海峰，郭 凯，尹 珠,2

(1.宿州学院 机械与电子工程学院，安徽 宿州 234000；2.中国科学技术大学，安徽 合肥 230000)

近年来，无人机的应用在灾区救援、情报收集、视频拍摄和农业治理等方面的应用越来越广泛[1]。实现无人机安全、稳定的飞行的前提就是高精度的导航系统和姿态解算系统，微机电系统(MEMS)的出现使得无人机可以完成姿态解算，但是MEMS惯性器件具有以下问题：(1)陀螺仪测量值存在漂移，计算时陀螺仪测量误差值会不断累积，误差会越来越大；(2)加速度计区分不了内力和外力加速度，飞行器抖动时候会出现较大的误差，动态性能较差；(3)磁力计易受环境中磁场的干扰，因此其误差无法预测且难以消除，所以要想获取准确的姿态信息就需要使用滤波融合算法处理MEMS测量值来获取尽可能准确的姿态信息[2]。

描述无人机的姿态角的方法常用的有：欧拉角法、四元数法、等效旋转矩阵法和方向余弦算法等[3]。其中欧拉角法描述姿态信息简单，没有太多的参数，但是当角度接近90°时，会有奇异值，不能实现全姿态解算，且计算量较大；方向余弦法可以实现全姿态解算，但是其参数太多，计算量大且复杂；等效旋转矩阵法可以消除计算误差，但是参数过多，计算复杂；四元数法只需要求解四个方程，计算量小，该法具有简单、易于实现的特点。综上所述，本文采用四元数法来描述姿态角信息[4]。

本文针对传统的EKF算法融合MEMS传感器的测量值时，解算到姿态角稳定性低……