摘 要：为提高四旋翼无人机姿态参数获取的准确性，确保后续姿态控制精度，采用 STM32F407 微控制器以及多传感器构成姿态测量系统。对各传感器原始误差进行校准，应用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行基于陀螺仪的状态预测和基于加速度计 /磁力计的测量校正，融合信息并估计出 3 姿态角，与 3 自由度姿态算法验证系统测量出的姿态角真实值对比，3 个角度的平均误差为 0.7°，相对于基于单一陀螺仪积分和基于加速度计 / 磁力计的姿态解算，误差分别下降了 3.034°和 0.174°，该方法可有效提高 EKF 估计精度。
关键词：扩展卡尔曼滤波；四旋翼无人机；姿态估计
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.04.002
中图分类号：TP368；V279 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）04-0007-05
Attitude Estimation Method for Quad-rotor UAV Based on Extended Kalman Filter
DUAN Min, ZHAO Ling, ZHOU Ying
(The College of Post and Telecommunication of WIT, Wuhan 430073, China)
Abstract: In order to improve the accuracy of attitude parameters acquisition of quad-rotor UAV and ensure the subsequent attitude control accuracy, STM32F407 microcontroller and multi-sensor are used to form an attitude measurement system. The original error of each sensor is calibrated. The extended Kalman filter (EKF) is used for gyro-based state prediction and accelerometer/magnetometer-based measurement correction. The information is fused and the three attitude angles are estimated. Compared with the real value of the attitude angle measured by the 3-DOF attitude algorithm verification system, the average error of the three angles is 0.7 ° , compared with the attitude solution based on single gyro integral and the attitude solution based on accelerometer/magnetometer, the errors are reduced by 3.034° and 0.174° respectively. This method can effectively improve the accuracy of EKF estimation.
Keywords: extended Kalman filter; quad-rotor UAV; attitude estimation
参考文献：
[1] 陈彦强，张淑瑞，张永富 . 军用无人机发展现状和趋势
[C]// 中国国际无人驾驶航空器系统大会 . 北京：出版社不详，2016：1-5.
[2] 黄爱凤，邓克绪 . 民用无人机发展现状及关键技术 [C]//航空航天科技创新与长三角经济转型发展分论坛，南京江苏省航空航天学会，2012：29-35.
[3] 秦永元 . 惯性导航 [M]. 北京：科学出版社，2006.
[4] 潘佳虹 . 四旋翼无人机的姿态估计与控制研究 [D]. 杭州：杭州电子科技大学，2016.
[5] 万晓凤，康利平，余运俊，等 . 互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用 [J]. 测控技术，2015，34（2）：8-11.
[6] 刘青文，郭剑东，浦黄忠，等 . 基于梯度下降法的四旋翼
无人机姿态估计系统 [J]. 电光与控制，2018，25（5）：17-21.
[7] 杭成，朱海霞，许毅立，等 . 卡尔曼滤波在四旋翼飞行器姿态解算中的应用 [J]. 江苏科技信息，2016（17）：67-68.
[8] 王晓初，卢琛 . 四旋翼姿态解算算法的对比与研究 [J]. 制造业自动化，2015，37（2）：120-122+138.
[9] 林庆峰，谌利，奚海蛟 . 多旋翼无人飞行器嵌入式飞控开发指南 [M]. 北京：清华大学出版社，2017.
[10] 秦永元 . 卡尔曼滤波与组合导航原理 [M]. 西安：西北工业大学出版社，2012.
[11] JULIER S J，UHLMAN J K，DURRANT H F. A new Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators [J].IEEE Transactions on Automatic Control，2000，45 （3）：477-482.
[12] 刘胜，张红梅 . 最优估计理论 [M]. 北京：科学出版社，2011：129-130.
[13] 杨兆，沈作军 . 基于扩展卡尔曼滤波的小型固定翼无人机姿态估计方法分析 [J]. 航空科学技术，2017，28（11）：15-21.
[14] 杨越 . 基于捷联惯导系统的小型无人机姿态解算及控制算法研究 [D]. 西安：西安电子科技大学，2017.
[15] 石川，林达，张果，等 . 基于 QEKF 的四旋翼飞行器姿态估计 [J]. 现代雷达，2018，40（11）：49-52+56.
作者简介：段敏（1994.08—），女，汉族，湖北黄冈人，助教，硕士，主要研究方向：信号处理与智能控制。