一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法技術

本發明專利技術公開了一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，所述方法包括如下步驟：(1)由于加速度計的輸出中含有高平噪聲，在數據融合之前，對加速度計的解算值進行低通濾波，濾除噪聲干擾和累積增量；(2)由于陀螺儀在靜態下，存在溫度漂移現象，因此對陀螺儀的解算結果進行高通濾波；(3)加速度計解算姿態角具有較好的低頻特性，而高頻特性較差，而陀螺儀具有較好的高頻動態特性，利用二者頻率特性的互補性，進行數據的重構融合。利用本發明專利技術的方法，可以較為準確地計算姿態角的值，從而對無人機的姿態進行控制。

【技術實現步驟摘要】


本專利技術涉及防災減災
，特別是涉及一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法。

技術介紹

我國幅員遼闊，氣候及自然環境復雜多變，各類極端天氣與氣候日益頻發，地震、火山、臺風、龍卷、山洪、泥石流等自然災害已經對我國人民生命財產安全構成了極大的威脅，對基礎設施建設、工農業生產、林牧養殖造成了嚴重破壞。災害預警是指災害發生前應急網絡的建立和災害信息的發布，以提前做出針對災害的防范工作，盡最大可能降低災害所帶來的破壞。在與自然災害的長期斗爭過程中，我國已逐步形成了一系列基于觀測數據的災害預警機制，自然災害的預警信息系統已在實際工作中得到應用。但傳統的災害預警方法信息化和智能化程度不高，預警不及時、信息發布緩慢，且覆蓋范圍有限，在惡劣的天氣環境下信號的傳輸更是得不到保證。難以做好應對災害的充分準備。傳統的氣象基于多終端的災害預警及信息發布系統存在著嚴重缺陷。
無人機具有速度快、視野廣、機動性好、不懼怕惡劣自然環境的優點，搭載智能探測設備的無人機在自然災害預警信息采集中發揮著重要作用。傳統的無人機姿態控制中，姿態角可以由陀螺儀積分得出，也可以通過加速度傳感器測量重力加速度在載體系三軸上的向量分解坐標推導得出。其中陀螺儀解算姿態角具有如下優勢：(1)高頻動態響應特性良好，其輸出能夠迅速響應姿態角的變化；(2)無高頻噪聲干擾，輸出值平滑；(3)陀螺儀的輸出不受外部加速度的干擾，在載體處于劇烈震動的情況下仍能維持穩定的輸出；但也具有如下缺陷：(1)陀螺儀的零點會隨溫度及其它外部環境因素的改變而產生漂移；(2)對陀螺儀輸出值的積分會產生累計誤差，長時間運行后解算誤差較大。利用加速度計解算姿態角具有如下優勢：(1)低頻特性良好，靜態輸出穩定，沒有漂移和累積誤差；(2)姿態解算計算量小，在沒有外部加速度時(僅有重力加速度)的情況下，能夠迅速得出準確的瞬時姿態角數據；但也具有如下缺陷：(1)有高頻噪聲干擾；(2)高頻動態特性較差，其輸出不能迅速響應姿態角的快速變化；(3)容易受到外部加速度的干擾，如果存在除重力加速度之外的加速度，將無法得出準確的姿態角。

技術實現思路

本專利技術的目的是針對現有技術中存在的技術缺陷，而提供一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法。
為實現本專利技術的目的，本專利技術所采用的技術方案是：
一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，所述方法包括如下步驟：
(1)由于加速度計的輸出中含有高平噪聲，在數據融合之前，對加速度計的解算值進行低通濾波，濾除噪聲干擾和累積增量；
(2)由于陀螺儀在靜態下，存在溫度漂移現象，因此對陀螺儀的解算結果進行高通濾波；
(3)加速度計解算姿態角具有較好的低頻特性，而高頻特性較差，而陀螺儀具有較好的高頻動態特性，利用二者頻率特性的互補性，進行數據的重構融合。
所述方法包括如下步驟：將原始輸入信號按傅立葉分解展開，即：
對于原始信號中的正弦分量，將會被低通濾波器極大的衰減，但能以很小的衰減通過高通濾波器；對于原始信號中的正弦分量，將會被高通濾波器極大的衰減，但能以很小的衰減通過低通濾波器，將高通濾波器和低通濾波器的輸出進行整合，即可得到全部頻域內的信號。
所述高通濾波算法如下：
設某一采樣時刻，由陀螺儀解算直接得到的姿態角度為θgyro(k)(俯仰角、橫滾角或偏航角)，前一次采樣時刻由陀螺儀解算直接得到的結果為θgyro(k-1)，前一次采樣時刻高通濾波之后的姿態角為θHighpass(k-1)，則當前采樣時刻高通濾波之后的姿態角θHighpass(k)的表達式為：
θ H i g h p a s s ( k ) = R C R C + T [ θ g y r o ( k ) - θ g y r o ( k - 1 ) + θ H i g h p a s s ( k - 1 ) ] ]]>理想的高通濾波的輸出量中，僅包含原始信號中頻譜高于截止頻率的動態部分信號，當原始信號處于低頻或維持狀態時，高通濾波的輸出為0，由于高通濾波器濾掉了原始信號中的直流成分和低頻成分，因此高通濾波的輸出不能真實的反映原始信號相對于零點的實際值，但能夠真實的反映原始信號在任一時刻的采樣值相對于上一次采樣值的高頻改變量。
所述低通濾波算法如下：
設某一采樣時刻，由加速度計解算直接得到的姿態角為θacc(k)，前一次采樣低通濾波之后的姿態角為θLowpass(k-1)，則當前采樣時刻低通濾波之后的姿態角θLowpass(k)的表達式為：
θ L o w p a s s ( k ) = T R C + T [ θ a c c ( k ) - θ L o w p a s s ( k - 1 ) ] + θ L o w p a s s ( k - 1 ) ]]>低通濾波的輸出量中，僅包含原始信號中頻譜低于截止頻率的部分信號，原本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：(1)由于加速度計的輸出中含有高平噪聲，在數據融合之前，對加速度計的解算值進行低通濾波，濾除噪聲干擾和累積增量；(2)由于陀螺儀在靜態下，存在溫度漂移現象，因此對陀螺儀的解算結果進行高通濾波；(3)加速度計解算姿態角具有較好的低頻特性，而高頻特性較差，而陀螺儀具有較好的高頻動態特性，利用二者頻率特性的互補性，進行數據的重構融合。

【技術特征摘要】
1.一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其特征在于，所述方法
包括如下步驟：
(1)由于加速度計的輸出中含有高平噪聲，在數據融合之前，對加速度計
的解算值進行低通濾波，濾除噪聲干擾和累積增量；
(2)由于陀螺儀在靜態下，存在溫度漂移現象，因此對陀螺儀的解算結果
進行高通濾波；
(3)加速度計解算姿態角具有較好的低頻特性，而高頻特性較差，而陀螺
儀具有較好的高頻動態特性，利用二者頻率特性的互補性，進行數據的重構融
合。
2.根據權利要求1所述的一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其
特征在于，
所述方法包括如下步驟：將原始輸入信號按傅立葉分解展開，即：
對于原始信號中的正弦分量，將會被低通濾波器極大的衰減，但能
以很小的衰減通過高通濾波器；對于原始信號中的正弦分量，將會被高
通濾波器極大的衰減，但能以很小的衰減通過低通濾波器，將高通濾波器和低
通濾波器的輸出進行整合，即可得到全部頻域內的信號。
3.根據權利要求1所述的一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其
特征在于，所述高通濾波算法如下：
設某一采樣時刻，由陀螺儀解算直接得到的姿態角度為θgyro(k)(俯仰角、橫
滾角或偏航角)，前一次采樣時刻由陀螺儀解算直接得到的結果為θgyro(k-1)，前
一次采樣時刻高通濾波之后的姿態角為θHighpass(k-1)，則當前采樣時刻高通濾波
之后的姿態角θHighpass(k)的表達式為：
θ H i g h p a s s ( k ) = R C R C + T [ θ g y r o ( k ) - θ g y r o ( k - 1 ) + θ H i g h p a s s ( k - 1 ) ] ]]>理想的高通濾波的輸出量中，僅包含原始信號中頻譜高于截止頻率的動態部
分信號，當原始信號處于低頻或維持狀態時，高通濾波的輸出為0，由于高通濾
波器濾掉了原始信號中的直流成分和低頻成分，因此高通濾波的輸出不能真實
的反映原始信號相對于零點的實際值，但能夠真實的反映原始信號在任一時刻
的采樣值相對于上一次采樣值的高頻改變量。
4.根據權利要求3所述的一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其
特征在于，所述低通濾波算法如下：
設某一采樣時刻，由加速度計解算直接得到的姿態角為θacc(k)，前一次采樣
低通濾波之后的姿態角為θLowpass(k-1)，則當前采樣時刻低通濾波之后的姿態角
θLowpass(k)的表達式為：
θ Lowp a s s ( k ) = T RC + T [ θ acc ( k ) - θ Lowpass ( k - 1 ) + θ lowpa s s ( k - 1 ) ]]>低通濾波的輸出量中，僅包含原始信號中頻譜低于截止頻率的部分信號，原
始信號中頻率高于截止頻率的信號和噪聲都被衰減。因此低通濾波的輸出能夠
反映原始信號中的低頻部分。
5.根據權利要求4所述的一種用于救災無人機姿態控制的互補濾波方法，其
特征在于，所述高通濾波算法如下：
在沒有外加速度干擾的情況下，互補濾波姿態解算數據融合的基本公式為：
θ(k)＝θHighpass(k)+θLowpass(k)
6.根據權利要求1所述的一種用于救災無人機姿態控...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張德馨，薛文芳，孫哲南，
申請(專利權)人：天津中科智能識別產業技術研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：天津;12