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无人直升机导航系统改进型的Unscented卡尔曼滤波

作　者: 曾文武
导　师: 朱晓蕊
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 旋翼无人直升机姿态估计导航卡尔曼滤波 Unscented卡尔曼滤波
分类号: V249.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 69次
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内容摘要

旋翼无人直升机就有体积小,重量轻,隐蔽性和机动性能出色,易悬停和低速飞行等特点,在军事和民用领域具有广泛的应用前景,例如军事中无人巡航,火力侦察,空中打击等及民用中的事故勘察。姿态估计和导航系统是实现并控制无人直升机的前提,同时高精度和稳定性的姿态估计也是实现高性能无人直升机的一大难题。在线性系统中,姿态估计主要采用卡尔曼滤波器来对噪声进行滤波,但是卡尔曼滤波器在非线性系统中不能直接使用,而主要使用扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波(UKF)。本文的主要是应用一种修正的UKF以提高姿态估计的性能。不同与一般的粒子滤波器使用随机的采样粒子,UKF的粒子向量是通过算法构造的。在对称的UKF中,一般构造2n个对称的粒子向量。在本文中球型单纯六西格玛点构造法构造n+1个粒子向量来减少UKF中使用粒子向量个数,从而减少UKF的整体计算时间量。同时这种修正后的UKF将在论文中进行推导。在仿真和试验中,我们比较几种具有典型代表性的卡尔曼滤波器来评估修正后的UKF的性能。测试比较的测重点是计算量和估计精确度。结果表明,在姿态估计中修正后的UKF计算幅度减少了,尽管精确度没有得到明显的提升。这主要是由于状态系统的非线性性并不严重。因此,六西格玛点构造法修正的Unscented卡尔曼滤波在旋翼无人直升机的姿态估计中是一个很好的选择。

全文目录

ABSTRACT  4-6
摘要  6-7
ACKNOWLEDGEMENT  7-11
NOMENCLATURE  11-13
LIST OF FIGURE  13-14
INTRODUCTION  14-20
  1.1 Background  14-18
  1.2 Previous Work and Motivation  18-19
  1.3 Dissertation Overview  19-20
THE NAVIGATION SYSTEM MODEL  20-26
  2.1 Coordinate System  20-23
    2.1.1 Earth-Centered, Earth-Fixed Frame  20
    2.1.2 Tangent Plane Frame  20-22
    2.1.3 Body Frame  22-23
  2.2 System Model and Realization  23-26
    2.2.1 Velocity Fusion  24
    2.2.2 Position Fusion  24
    2.2.3 Attitude Fusion  24-26
THE ESTIMATION THEORY AND KALMAN FILTER  26-30
  3.1 Estimation Theory  26-28
  3.2 Kalman Filter  28-30
THE UNSCENTED KALMAN FILTER  30-43
  4.1 Unscented Transformation  30-31
  4.2 Sigma-Point Selection  31-40
    4.2.1 Symmetric Sigma Points Selection  32-33
    4.2.2 The Reduced Sigma Points Selection  33-34
    4.2.3 The Minimal Skew Simplex Points  34-38
    4.2.4 The Spherical Simplex Points  38-40
    4.2.5 Summary  40
  4.3 Unscented Kalman Filter with Spherical Simplex Sigma-point  40-43
SIMULATION AND EXPERIMENT  43-53
  5.1 Method and Procedures  43-44
  5.2 Simulation  44-49
    5.2.1 Augmented Unscented Kalman Filter  44-45
    5.2.2 Simulation Results  45-48
    5.2.3 Computational Cost and REMS Analysis  48-49
  5.3 Experiment Results  49-53
    5.3.1 Experiment Setup  49
    5.3.2 Experiment Results  49-51
    5.3.3 Computational Load and REMS Analysis  51-53
CONCLUSION  53-54
  6.1 Conclusion  53
  6.2 Future Work  53-54
REFERENCES  54-58

无人直升机导航系统改进型的Unscented卡尔曼滤波

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