文档名：基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法
摘要：随着微机电系统(MEMS)的发展,基于惯性测量单元(IMU)的捷联式惯性导航系统(SINS)成为了行人导航的理想选择.针对SINS定位精度低、器件噪声大的问题,提出一种改进的Mahony滤波器和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的姿态解算算法.首先,该算法基于SINS误差量建立模型;再以Mahony滤波加速度与捷联惯导姿态解算加速度之差作为系统的观测量;最后,应用EKF融合陀螺仪、加速度计的测量数据得到定位结果.实验结果表明,在不同的运动状态下,与EKF和Mahony滤波器相比,平均定位误差分别降低了73.27％和65.76％以上,该融合算法能有效估计行人姿态,减少航向漂移,提高定位精度.
作者：朱鹏 陈威平 石颖 何林彬 谢文武 余超Author：ZHUPeng CHENWeiping SHIYing HELinbin XIEWenwu YUChao
作者单位：湖南理工学院信息科学与工程学院,湖南岳阳414006
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(12)
分类号：U666.1TP212
关键词：Mahony滤波 姿态估计 扩展卡尔曼滤波 数据融合 惯性导航
Keywords：Mahonyfiltering attitudeestimation extendedKalmanfiltering(EKF) datafusion inertialnavigation
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：湖南省教育厅优秀青年项目，湖南省教育厅优秀青年项目，湖南省自然科学基金资助项目基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(12)朱鹏 陈威平 石颖 何林彬 谢文武 余超随着微机电系统(MEMS)的发展,基于惯性测量单元(IMU)的捷联式惯性导航系统(SINS)成为了行人导航的理想选择.针对SINS定位精度低、器件噪声大的问题,提出一种改进的Mahony滤波器和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的姿态解算算法...参考文献和引证文献
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