四元素卡尔曼滤波
用于微小型飞行器姿态估计的四元数扩展卡尔曼滤波算法_英文_
Fig.1 Basic principle of quaternion-based attitude estimation algorithm
1.1 Gyroscope model and strap-down attitude estimation algorithm The measurement errors of MEMS gyroscope is usually composed of certain errors and random errors， in which the drift bias takes great in random errors. In order to improve the accuracy， the random errors should be well estimated and compensated. The gyroscope in this paper is modeled as follows[8-9] ωb = ω + b + wg (1) =w b
），男，博士研究生，xueliang@.
通讯作者：常洪龙，副教授，changhl@.
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纳 米 技 术 与 精 密 工 程
第7卷
第2期
grated systems and algorithms proposed， such as integrating gyroscopes and accelerometers with magnetic sensors or GPS[3-4]. The system that integrates inertial sensors with GPS has suffered from the inaccuracy of MEMS sensors and poor anti-interference ability. By integrating the inertial sensors with magnetic sensors based on gravity and magnetic field can restrain error accumulation arising from the random drift of gyroscope. However， it suffers from immeasurable gravity acceleration in long-term high dynamic maneuvers. The adaptive filtering technique has been developed to tune the system noise variance matrix on-line which could reduce the reliability of measurements of Kalman filter and improve the performance in high dynamic maneuit requires the high accuracy and stavers[5-6]. However， bility of gyroscope. An extended Kalman filter for estimation of rigid body orientation was designed using the magnetic， angular rate and gravity sensors[7]. The outputs of magnetic sensors and accelerometernion which was directly taken as part of the system measurements by using Gauss-Newton algorithm. However， the measurements of Kalman filter are vulnerable to be interfered by acceleration， and this will result in larger attitude estimated error. Some other integrated system algorithms are highly nonlinear and complicated， so it is hard to meet the requirement of real-time. Therefore， to meet the requirement of the low-cost and high attitude estimation accuracy for the MAV， MEMS-based sensors are integrated into a MAV attitude estimation system， and a new quaternion-based extended Kalman filter algorithm is proposed to make real-time optimal attitude estimation.
px4 mahony滤波算法
PX4中的Mahony滤波算法是一种用于姿态估计的滤波算法，它基于四元数来表示飞行器的姿态。
Mahony滤波算法是一种基于梯度下降优化的姿态估计算法，相对于传统的卡尔曼滤波算法，Mahony算法更适用于嵌入式系统和计算能力有限的环境。
Mahony滤波算法的主要思想是通过融合来自加速度计、陀螺仪和磁力计的数据来估计飞行器的姿态。
该算法的输入包括三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计的测量值，输出为飞行器的姿态四元数。
Mahony滤波算法的关键步骤包括：
1. 读取传感器数据：从加速度计、陀螺仪和磁力计中读取原始数据。
2. 数据预处理：对传感器数据进行校准和预处理，包括单位转换、坐标系变换等。
3. 姿态估计：利用Mahony滤波算法对飞行器的姿态进行估计，通过梯度下降优化来最小化姿态估计与传感器测量值之间的误差。
4. 输出姿态：将估计得到的姿态四元数输出供飞控系统使用。
Mahony滤波算法在PX4飞控系统中被广泛应用，用于实时估计飞行器的姿态，从而实现稳定飞行和导航。
Mahony算法相对较为简单，适合嵌入式系统的实时计算需求。
需要注意的是，Mahony滤波算法也有一些局限性，例如对于快速旋转和大幅度加速度变化的情况下可能会出现较大的姿态估计误差。
因此，在实际应用中，需要根据具体的飞行器和环境条件选择合适的姿态估计算法。
四元数姿态滤波 python
四元数姿态滤波python四元数姿态滤波是一种用于估计物体在三维空间中的姿态的滤波算法。
在机器人、无人机、虚拟现实等领域中广泛应用。
本文将介绍四元数姿态滤波的原理、实现和应用。
一、四元数姿态表示四元数是一种数学工具，用于表示旋转姿态。
它由一个实部和三个虚部组成，可以表示为q = w + xi + yj + zk，其中w是实部，(x, y, z)是虚部。
四元数的模为1，即q = sqrt(w^2 + x^2 + y^2 + z^2) = 1。
四元数可以用来表示旋转矩阵，旋转矩阵是一个3x3的矩阵，用于描述物体在三维空间中的旋转。
通过四元数和旋转矩阵之间的转换，可以实现旋转姿态的表示和计算。
二、四元数姿态滤波原理四元数姿态滤波的目标是通过融合多个传感器的数据，估计物体在三维空间中的姿态。
常用的传感器包括陀螺仪、加速度计和磁力计。
陀螺仪用于测量角速度，加速度计用于测量加速度，磁力计用于测量地磁场。
四元数姿态滤波的核心是状态估计和状态更新。
状态估计通过融合传感器数据，估计物体的姿态。
状态更新通过观测数据，更新状态估计。
状态估计的过程可以分为预测和校正两个步骤。
预测步骤使用陀螺仪的角速度数据，根据四元数的微分方程进行预测。
校正步骤使用加速度计和磁力计的数据，通过解算旋转矩阵和四元数之间的关系，校正预测的姿态。
状态更新的过程是通过观测数据，更新状态估计。
观测数据可以来自加速度计、磁力计或其他传感器。
观测数据与状态估计之间的差异被称为残差。
通过最小化残差，可以得到最优的状态估计。
三、四元数姿态滤波实现四元数姿态滤波的实现可以使用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波。
卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，用于估计线性系统的状态。
扩展卡尔曼滤波是一种非线性滤波算法，用于估计非线性系统的状态。
在实现四元数姿态滤波时，可以使用以下步骤：1. 初始化状态估计。
将四元数的实部初始化为1，虚部初始化为0。
2. 读取传感器数据。
读取陀螺仪的角速度数据、加速度计的加速度数据和磁力计的磁场数据。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波卡尔曼滤波(Kalman filtering ) 一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。
由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。
卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。
关于这种滤波器的论文由Swerli ng (1958), Kalman (I960) 与Kalma n and Bucy (1961) 发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态•由于，它便于计算机编程实现，并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理，Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法，在通信，导航，制导与控制等多领域得到了较好的应用•中文名卡尔曼滤波器，Kalman滤波，卡曼滤波外文名KALMAN FILTER表达式X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)提岀者斯坦利施密特提岀时间1958应用学科天文，宇航，气象适用领域范围雷达跟踪去噪声适用领域范围控制、制导、导航、通讯等现代工程斯坦利施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。
卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导—航电脑使用了这种滤波器。
关于这种滤波器的论文由Swerling (1958)， Kalman (1960)与Kalma n and Bucy (1961) 发表。
2定义传统的滤波方法，只能是在有用信号与噪声具有不同频带的条件下才能实现. 20世纪40年代，N .维纳和A. H .柯尔莫哥罗夫把信号和噪声的统计性质引进了滤波理论，在假设信号和噪声都是平稳过程的条件下，利用最优化方法对信号真值进行估计，达到滤波目的，从而在概念上与传统的滤波方法联系起来，被称为维纳滤波。
四元数卡尔曼姿态融合算法
四元数卡尔曼姿态融合算法四元数卡尔曼滤波（Quaternion-based Kalman Filter, QKF）是一种在估计和融合系统姿态时使用的算法，尤其是在需要连续跟踪和预测旋转运动的领域，如无人机、自动驾驶车辆的姿态控制、机器人定位以及虚拟现实等领域。
它结合了卡尔曼滤波的优点与四元数表示旋转的特性。
在传统的卡尔曼滤波中，状态向量通常包括欧拉角或其他角度参数来描述系统的姿态。
然而，由于欧拉角存在万向节死锁问题，并且非线性严重，直接应用卡尔曼滤波可能会导致较差的估计效果。
而四元数可以无损地表示三维空间中的旋转，没有奇点问题，更适合用来表示和更新连续的旋转状态。
在四元数卡尔曼滤波器中，状态变量会包含一个四元数来描述姿态，同时可能还包括角速度等其他相关状态。
滤波过程会利用到四元数的微分性质以及其乘法规则来处理非线性关系。
在预测阶段，通过四元数的微分方程来预测下一时刻的姿态；在更新阶段，利用来自传感器（如陀螺仪、加速度计或磁力计）的数据，结合噪声模型进行观测更新，从而得到最优估计。
具体实现上，如果系统的动态模型或者观测模型是非线性的，通常会采用扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法对非线性部分进行一阶泰勒展开线性化，然后按照标准卡尔曼滤波的步骤来进行迭代更新。
对于四元数的特殊性，还需要确保在整个过程中保持四元数的归一化，以确保其始终代表一个有效的旋转。
px4速度位置kalman滤波算法分析
//imu 速度积分的融合 Vector3f velInnov;//通过权重对 imu1 和 imu2 的混合积分的速度 Vector3f velInnov1; //imu1 积分的速度 Vector3f velInnov2; //imu2 积分的速度 //是否参与融合标识位 /* ** fuseData[0]: X 轴的速度 ** fuseData[1]: Y 轴的速度 ** fuseData[2]: Z 轴的速度 ** fuseData[3]: X 轴的位置 ** fuseData[4]: Y 轴的位置 ** fuseData[5]: 高度 */ bool fuseData[6] = {false,false,false,false,false,false}; Vector6 R_OBS; //测量精度的方差 Vector6 observation;//测量值，即 zt //进入对速度、位置和高度的融合 if (fuseVelData || fusePosData || fuseHgtData) { //gps 可用的情况下 constPosMode = false，constVelMode 始终等于 false,所以 //statesAtPosTime 和 statesAtVelTime 在这里不会被更新 if (constPosMode) { statesAtPosTime = state; } else if (constVelMode) { statesAtVelTime = state; } //计算 zt if (!constPosMode && !constVelMode) { //从 gps 中获得测量值 observation[0] = velNED.x + gpsVelGlitchOffset.x; observation[1] = velNED.y + gpsVelGlitchOffset.y; observation[2] = velNED.z; observation[3] = gpsPosNE.x + gpsPosGlitchOffsetNE.x; observation[4] = gpsPosNE.y + gpsPosGlitchOffsetNE.y; } observation[5] = -hgtMea; //从高度计获得测量值 //计算 gps 速度 测量精度方差 if (gpsSpdAccuracy > 0.0f) { R_OBS[0] = sq(constrain_float(gpsSpdAccuracy, _gpsHorizVelNoise, 50.0f)); R_OBS[2] = sq(constrain_float(gpsSpdAccuracy, _gpsVertVelNoise, 50.0f)); } else { R_OBS[0] = sq(constrain_float(_gpsHorizVelNoise, 0.05f, 5.0f)) + sq(gpsNEVelVarAccScale * accNavMag);
用于微机械捷联式航姿系统的四元素算法卡尔曼滤波器
用于微机械捷联式航姿系统的四元素算法卡尔曼滤波器
高钟毓; 牛小骥; 郭美凤
【期刊名称】《《中国航空学报（英文版）》》
【年(卷),期】2002(015)003
【摘要】介绍了一种卡尔曼滤波器 ,它适用于由微机械惯性传感器构成的捷联式航姿系统。
文中阐述了系统构成和原理 ,基于四元素算法公式推导了姿态算法和系统误差模型 ,并设计了实时卡尔曼滤波器。
仿真结果表明 ,当没有横向加速度干扰时系统精度优于 0 .0 4度 ,当出现 0 .1g/1Hz的横向交变加速度干扰时 ,精度降为
0 .4 4度。
初步测试结果表明系统的静态精度为 :俯仰和横滚 +/-0 .2度 ,航向 +/- 0 .3度。
【总页数】5页(P171-175)
【作者】高钟毓; 牛小骥; 郭美凤
【作者单位】Department of Precision Instruments and Mechanology Tsinghua University Beijing 100084 China
【正文语种】中文
【中图分类】U666.12; V241.62
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卡尔曼滤波法输出四元数步骤
卡尔曼滤波法是一种利用线性系统状态方程，通过系统观测数据对系统状态进行最优估计的方法。
在输出四元数方面，卡尔曼滤波法的步骤如下：
建立四元数模型：根据四元数的定义和系统特性，建立系统的状态方程和观测方程。
状态方程描述四元数随时间的变化关系，观测方程描述观测数据与四元数的关系。
初始化四元数：根据观测数据或先验知识，对四元数进行初始化。
初始化的四元数可以是一个接近真实值的估计值。
预测：根据上一时刻的四元数和系统模型，预测当前时刻的四元数。
预测的结果是一个四元数向量和协方差矩阵，它们描述了四元数的不确定性。
更新：根据观测数据和预测结果，对四元数进行更新。
更新过程是通过卡尔曼增益计算当前最优四元数估计值，并更新状态向量和协方差矩阵。
输出：将当前最优四元数估计值作为输出结果。
输出的四元数可以用于姿态估计、导航控制等领域。
需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的四元数表示方法和观测模型，并进行参数调整和优化。
同时，为了提高卡尔曼滤波的估计精度和稳定性，可以采用扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等改进方法。
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四元素卡尔曼滤波
1. 概述
四元素卡尔曼滤波（Quaternion Kalman Filter）是一种用于估计姿态（姿势）的滤波器。
它结合了卡尔曼滤波和四元数的概念，能够对带有噪声的传感器数据进行优化和融合，从而得到更准确的姿态估计结果。
在航空航天、机器人、虚拟现实等领域，姿态估计是一项重要的任务。
传感器通常包括陀螺仪、加速度计和磁力计，它们可以提供设备在空间中的方向和旋转信息。
然而，这些传感器通常受到噪声和不确定性的影响，导致得到的姿态估计结果不够准确。
四元素卡尔曼滤波通过优化算法来消除噪声，并将多个传感器的数据进行融合，从而提高姿态估计的准确性。
2. 卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种递归估计算法，用于从不完全或带有噪声的数据中提取最优估计值。
它基于贝叶斯滤波理论，并且假设系统的状态和观测都可以用高斯分布来表示。
卡尔曼滤波的核心思想是通过对系统的状态进行预测和更新，来逐步提高对真实状态的估计。
预测步骤使用系统的动力学模型，根据上一时刻的状态估计和控制输入，预测当前时刻的状态。
更新步骤使用观测模型，将传感器测量值与预测值进行比较，得到更准确的状态估计。
3. 四元数
四元数是一种扩展了复数概念的数学工具，用于表示三维空间中的旋转。
它由一个标量部分和三个虚部组成，可以用以下形式表示：
q = w + xi + yj + zk
其中w是标量部分，(x, y, z)是虚部。
四元数具有很多优点，例如无奇异性、无万向节锁定等。
在姿态估计中，四元数可以用来表示设备相对于参考坐标系（通常是地球坐标系）的旋转。
4. 四元素卡尔曼滤波算法
四元素卡尔曼滤波算法结合了卡尔曼滤波和四元数的概念，用于姿态估计。
它的基本思想是将姿态表示为一个四元数，并使用卡尔曼滤波算法对其进行优化和融合。
算法的步骤如下：
1.初始化：设置初始状态估计值和协方差矩阵。
2.预测：使用系统的动力学模型，根据上一时刻的状态估计和控制输入，预测
当前时刻的状态。
3.更新：使用观测模型，将传感器测量值与预测值进行比较，得到更准确的状
态估计。
4.重复步骤2和步骤3，直到达到收敛条件。
在四元素卡尔曼滤波算法中，需要定义系统的动力学模型和观测模型。
动力学模型描述了系统在没有观测时如何演化；观测模型描述了传感器数据与实际姿态之间的关系。
根据具体应用场景，可以选择不同的动力学模型和观测模型。
5. 应用场景
四元素卡尔曼滤波广泛应用于需要准确姿态估计的领域，例如：
•航空航天：飞行器姿态控制、导航和定位。
•机器人：机器人导航、SLAM（同时定位与地图构建）。
•虚拟现实：头部追踪、手部追踪。
•自动驾驶：车辆姿态估计。
在这些应用中，四元素卡尔曼滤波可以通过优化和融合传感器数据，提供更准确的姿态估计结果，从而改善系统的性能和稳定性。
6. 总结
四元素卡尔曼滤波是一种用于姿态估计的滤波器，通过结合卡尔曼滤波和四元数的概念，对传感器数据进行优化和融合。
它在航空航天、机器人、虚拟现实等领域有广泛应用。
通过对系统的状态进行预测和更新，四元素卡尔曼滤波能够提供更准确的姿态估计结果，改善系统性能和稳定性。