《基于间接EKF的MEMS惯性系统最优姿态估计》PDF+DOC

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2. 《基于四元数和卡尔曼滤波的两轮车姿态稳定方法》PDF+DOC 针对自平衡两轮车姿态角的在线估计问题，采用四元数的姿态解算算法，利用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法对自平衡两轮车陀螺仪信号拟合，建立了随机漂移误差数学模型，应用卡尔曼滤波融合陀螺仪和加速度计输出的信号，补偿了陀螺仪输出角速度的随机漂移误差，得到了自平衡两轮车姿态的最优估计。实......
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4. 《智能小车加速度计及陀螺仪装置的设计》PDF+DOC 当前，微机电系统技术的不断成熟推动了加速度计、陀螺仪等元件的快速发展。利用倾角传感器进行角度的测量，价格过于昂贵，适用范围较窄。微加速度计和微陀螺仪低成本小体积且性能稳定。选用卡尔曼滤波法，将加速度计和陀螺仪获取的数据整合到一起以达到小车倾角信息的最优估计。以MPU6050作为设计目标，从软硬件、功......
5. 《MEMS惯性传感器误差简易标定方法》PDF+DOC 针对传统MEMS惯性传感器标定方法依赖于专业外界设备及复杂的标定流程的问题，提出一种基于IMU原地旋转的加速度计、陀螺仪零偏和标度因数同步估计的简易标定方法。简化惯性解算微分方程与误差模型，利用传感器误差与导航参数误差耦合的特性，仅依靠重力加速度为参考信息设计IMU旋转方法；并根据IMU原地旋转条件......
6. 《基于多传感器信号融合的数字滤波方法》PDF+DOC 针对两轮自平衡车运行过程中，车身姿态检测时，角速度信号存在随机漂移，角度信号存在动态误差且极易受外界噪声干扰的问题，应用卡尔曼滤波对其倾角与倾角速度进行信号的融合，通过时域上包含噪声的有限测量数据来获取系统的最优状态估计，对倾角信号进行有效的补偿并修正，以减小自平衡车姿态测量误差，提高运算精度。并采......
7. 《基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计》PDF+DOC 针对小型无人机设计的姿态测量系统，提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型，构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器，并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修......
8. 《卡尔曼滤波在MEMS惯性姿态测量中的应用》PDF+DOC 由于测控成本和有效载荷的限制，一般采用微机电系统(MEMS)惯性传感器来测量小型无人机的飞行姿态。在MC9S12XS128单片机上通过嵌入式软件编程实现了卡尔曼滤波算法，并在JZJ-1型自准直仪转台上对MEMS加速度计和陀螺仪的输出信号进行了数据融合试验，较好地解决了MEMS惯性测量系统的零漂和机械......
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10. 《卡尔曼滤波在两轮自平衡代步车姿态检测中的应用》PDF+DOC 介绍了一种MENS加速度计、陀螺仪与嵌入式微控制器相结合的两轮自平衡代步车姿态检测系统。针对加速度计和陀螺仪测量分别存在噪声干扰和随机漂移误差，采用卡尔曼滤波实现传感器数据融合，补偿传感器测量误差，得到车体姿态的最优估计。将该算法移植到姿态检测系统的微控制器中，测试结果表明卡尔曼信息融合可以有效提高......