作者:米刚,田增山,金悦,李泽,周牧 单位:中国微米纳米技术学会;东南大学 出版:《传感技术学报》2015年第01期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGJS2015010090 DOC编号:DOCCGJS2015010099 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《姿态解算的抗干扰算法》PDF+DOC2016年第05期 王国交,蔚承英,李玲霞 《基于MEMS传感器的姿态解算研究》PDF+DOC2018年第11期 孙蔚蓝,钱莉 《Quaternion-EKF的多源传感器联合定向算法》PDF+DOC2016年第03期 赵文晔,高井祥,刘昶 《基于MEMS传感器的高精度姿态角测量研究》PDF+DOC2017年第02期 刘震,王雪梅,倪文波 《一种用于人体运动捕获的自适应混合滤波融合算法》PDF+DOC2017年第05期 路永乐,余跃,龚爽,王艳,张欣,丁其星,刘宇 《基于MARG传感器的头部姿态解算方法研究》PDF+DOC2019年第05期 李小青,杨亚楠,于鸿彬,吴天山 《改进型互补滤波在三维姿态估计中的应用》PDF+DOC2019年第05期 陈薇,赵铭,陈梅 《基于磁传感器的高速旋转弹姿态算法研究》PDF+DOC2012年第01期 张嘉易,李爽,郝永平,王磊 《微型姿态解算系统的抗磁干扰算法研究》PDF+DOC2011年第01期 董超,钱峰 《低成本MEMS惯性测量单元设计》PDF+DOC2013年第08期 潘大夫
  • 针对传统人体姿态解算算法中存在MEMS陀螺误差发散快的问题,提出一种基于微惯性测量单元(MIMU)及磁力计信息融合的姿态解算算法。该算法利用互补滤波结合PI调节控制完成陀螺零偏校正,然后在加速度计和磁强计的辅助校正下,通过EKF(Expand Kalman Filter)滤波器更新四元数法实现陀螺姿态解算。本算法采用MPU9150传感器模块完成测试实验,实验中对比分析了单独扩展卡尔曼滤波算法与本算法的滤波效果。实验结果表明,本算法能够有效地抑制陀螺的发散,实现稳定地输出高精度姿态数据。

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