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基于STM32的四旋翼飞行器四元数扩展卡尔曼姿态解算的研究

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容及结构安排

2.1 四旋翼飞行器的基本组成

2.2 四旋翼飞行器飞行原理

2.3 四旋翼飞行器的坐标系描述

2.4 本章小结

3.1 I2C介绍

3.2 PWM脉冲调制

3.3 扩展卡尔曼滤波介绍

3.4 四元数介绍

3.5 PID介绍

3.6 误差预测P的UD分解

3.7 自适应观测噪声R和过程噪声Q的研究

3.8 本章小结

4.1 系统总体结构设计

4.2 硬件设计

4.3 无线信号的发送

4.4 电源管理系统

4.5 本章小结

5.1 MDK软件介绍

5.2 匿名科创地面站

5.3 软件设计

5.4 仿真结论及存在问题

5.5 本章小结

6.1 工作总结

6.2 展望

参考文献

在学研究成果

致谢

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摘要

四旋翼飞行器利用四个电机的转动使它可以完成垂直升降、定高、定点悬停，超低空飞行等超难度动作，在起飞和降落时，无需机场跑道，没有严格的场地限制，具有广阔的商用价值和军用前景，近年来其已经成为一个研究热点，相关成果被广泛地应用于气象监测、森林防火、快递投送等领域。姿态解算是整个四旋翼飞控系统的核心。但在解算过程中，如何解算出精度高、稳定性强的姿态角，一直以来是人们研究的热点。由于其模型具有高度非线性，捷联惯导测量单元中陀螺仪积分误差大，加速度在时变环境中误差大等问题，解算出来的姿态角存在误差。于是要实时获取四旋翼飞行器精准的姿态角来进行动态调整就显得尤为重要。
　　姿态解算在整个四旋翼飞行器系统中起到了关键的作用，而其模型具有高度非线性、陀螺仪积分误差大、加速度在时变环境误差大等问题。为了获得更加精准的姿态角，在四元数扩展卡尔曼滤波(EKF)的基础上研究姿态解算，目的是针对扩展卡尔曼滤波算法中预测误差 P的发散和过程噪声矩阵 Q以及测量噪声矩阵 R的设置问题，提出了结合自适应过程噪声矩阵 Q和测量噪声矩阵 R的UD分解滤波。
　　本文通过对四轴飞行器的基本组成、飞行原理，结合地心地球固定坐标系、地理坐标系、载体坐标系之间转化进行简要描述，使用牛顿第二定理和刚体力学对四轴无人机建模。硬件主要采用 ARM公司生产 STM32F407VGT6处理器作为主芯片，传感器采用MPU6050（三轴加速度、三轴陀螺仪）和AK8975电子罗盘采集姿态角，制作飞控板。并在此基础上完成横滚、俯仰、偏航的飞行试验。基于上述硬件进行编程，首先通过 IIC通信把 MEMS（微机电系统）传感器的数据传给单片机STM32F407VGT6进行四元数姿态解算，单片机捕获遥控器的 PWM波，利用 PID控制姿态角，输出新的PWM脉宽去控制电机的转动，使四旋翼飞行器稳定飞行。
　　最后利用 Matlab和上位机对互补滤波算法的横滚角及加入 UD分解后的 EKF算法横滚角进行仿真比较，进一步对常规的 EKF和自适应 EKF进行比较。经过仿真与实际测试，该算法与互补滤波及常规 EKF算法进行对比，得出它在估计精度和收敛速度都明显优于互补滤波算法和卡尔曼滤波算法，并能够在时变的环境下得到更加精准、稳定的姿态角的结果。

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