2018年第37卷第1期
传感器与微系统（Transducer and MicrosystemTechnologies）
157
DOI:10.13873/J.10009787(2018)01015704
改进互补滤波在六旋翼飞行器中的应用
许晶晶，郭培源，董小栋，徐盼
（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048）
摘要：针对目前大多数消费级六旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中，低成本微机电系统（MEMS）器件易发散而导致的姿态漂移问题，提出了一种基于改进一阶互补滤波的姿态解算算法，利用MEMS传感器中加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差，并针对非匀速运动引起的较大误差引入了比例-积分（PI）控制器，用修正后结果代替互补滤波的加速度计输入，从而提高非勾速运动下姿态解算的精度。基于嵌入式处理器STM32，以MPU6050为姿态测量单元的六旋翼飞行器实验平台实验表明：算法计算量小、
估计精度高、实时性好，易于在低成本飞行器控制系统中实现。关键词：互补滤波；比例-积分控制器；姿态解算；六旋冀飞行器
中图分类号：TP212.9
文献标识码：A
文章编号：1000-9787(2018)01-0157-04
Applicationofimprovedcomplementaryfilteringin
six-rotoraircraft*
XU Jing-jing, GUO Pei-yuan,DONG Xiao-dong, XU Pan
(School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University,Beijing 10o048,China)
Abstract : Aiming at the problem of low cost micro-electro-mechanical system( MEMS)devices in current market, a new algorithm for pose estimation based on the first order complementary filtering algorithm is proposed. This algorithm uses MEMS accelerometer to compensate attitude error caused by gyroscope deviation in MEMS sensor, and a proportional-integral( PI) controller is introduced into control system because of big error of drift caused by non-unifom motion. The revised results substitute for input of the complementary filtering accelerometer, so as to improve precision of pose estimation under non-uniform motion. In addition,based on embedded processor STM32, the experiments are carried out on six-rotor aireraft platform of MPU6050. The results of actual system show that the algorithm has a small amount of calculation,high estimation precision , good real-time performance , and easy to implement in low cost aireraft control system.
Keywords : complementary filtering; proportional-integral ( PI) controller; pose estimation ; six-rotor aircraft
0引言
近年来，低成本的多旋翼无人飞行器因结构简单、操作灵活、具有垂直起降和悬停能力等众多优点，在民用与工业领域的应用越来越广泛。
飞行器的姿态估计是飞行器实现稳定飞行的基础，而姿态解算的精度和速度将直接影响到飞控算法的稳定性和可靠性。而高精度的惯性导航器件并不适用于消费级无人机领域，因此，市面上应用最广泛的是较为低廉的微机电系统（micro-electro-mechanicalsystem，MEMS）传感器。但由于MEMS传感器中的陀螺仪角度是由积分得到的，长时间会出现零点漂移与温度漂移，随着时间的积累，角度值存在很大误差；MEMS传感器中的加速度计对干扰非常敏感，在
收稿日期：2017-11-13
*基金项目：北京市自然科学基金资助项目（19000550148）
飞行过程中，易受噪声和振动的影响，动态特性较差。因此，需要在软件上改进，引人信息融合技术将多种传感器的数据进行融合处理，以提高态解算的精度。HoffmannF 等人[1-4]提出了卡尔曼滤波算法对数据进行融合；吴涛等人[5-10]提出了用扩展卡尔曼滤波（extendedKalmanfilte ring，EKF）算法来解决系统的非线性问题，但其计算量大，对处理器要求高，计算时间长，不适用于微型飞行器；刘洲等人(11-13]提出了一种自适应扩展互补滤波方法（adaptive extended complementaryfiltering，AECF）减少了系统的动态误差，但其对于陀螺仪的解算精度很低。综上所述，针对单个惯性传感器不可信，复杂算法对硬件要求高等问题，提出了一种改进的一阶互补滤波姿态估计算法，利用加速度计