姿态融合的一阶互补滤波、二阶互补滤波、卡尔曼滤波核心程序.doc
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一种基于卡尔曼滤波与显式互补滤波的姿态融合算法.pdf
本发明提供了一种基于卡尔曼滤波与显式互补滤波的姿态融合算法,属于传感器数据采集与融合集成技术领域。包括如下步骤:步骤1,选用多轴姿态传感器,将多轴姿态传感器中的加速计的加速度及陀螺仪的角速度进行卡尔曼滤波,输出a、ω;步骤2,将a、ω通过四元数法转换成四元数向量;以及步骤3,将四元数向量进行显示互补滤波融合计算输出俯仰角θ、横滚角φ以及偏航角ψ。因为在本发明中,姿态传感器实时采集加速度、角速度的六个参数,并通过卡尔曼滤波与显式互补滤波进行姿态融合,所以可以避免使用加速度计和陀螺仪时造成的误差,得到精确的俯
基于卡尔曼滤波和互补滤波的改进型姿态解算方法.docx
基于卡尔曼滤波和互补滤波的改进型姿态解算方法基于卡尔曼滤波和互补滤波的改进型姿态解算方法摘要:姿态解算是许多导航和定位系统中的核心问题。在实际应用中,传感器噪声和不确定性经常导致解算误差,因此需要提出一种改进型的姿态解算方法。本文提出了基于卡尔曼滤波和互补滤波的改进型姿态解算方法,并通过实验验证了该方法能够有效地提高解算精度。关键词:姿态解算、卡尔曼滤波、互补滤波、改进方法、解算精度1.引言姿态解算是指利用传感器的读数来估计物体的姿态,通常包括欧拉角(俯仰角、横滚角和偏航角)或四元数表示。在许多实际应用中
基于Hammerstein系统的卡尔曼滤波互补融合法.pptx
基于Hammerstein系统的卡尔曼滤波互补融合法目录添加章节标题Hammerstein系统简介Hammerstein系统的定义和特性Hammerstein系统的应用领域卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波的基本概念卡尔曼滤波的数学模型卡尔曼滤波的递推算法Hammerstein系统与卡尔曼滤波的结合Hammerstein系统与卡尔曼滤波的互补性基于Hammerstein系统的卡尔曼滤波算法设计算法实现流程实验验证与结果分析实验平台与实验设置实验结果展示结果分析算法性能评估结论与展望基于Hammerstein系统的卡