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State Estimation for Autonomous Helicopter via Sensor Modeling

机译：基于传感器建模的自主直升机状态估计

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摘要

This paper presents a technique to accurately estimate the states of a small autonomous helicopter using a combination of gyroscopes, accelerometers, and GPS. State estimation is performed by using indirect Kalman filtering based on sensor modeling and error dynamics, not helicopter modeling. The number of measurements available to the Kalman filter is ,nine: three attitude rates (θ,Φ,Ψ) from the gyroscopes, three accelerations (x, y, z), and three position measurements (x, y, z) from the GPS. The Kalman filter is decomposed into two loosely coupled filters - one for attitude and the other for position estimation for fast computation.
机译：本文提出了一种技术，可以结合使用陀螺仪，加速度计和GPS来准确估算小型自主直升机的状态。通过使用基于传感器建模和误差动态而非直升机建模的间接卡尔曼滤波来执行状态估计。可用于Kalman滤波器的测量数量为9个：陀螺仪的三个姿态速率（θ，Φ，Ψ），三个加速度（x，y，z）和三个位置的测量值（x，y，z）。全球定位系统。卡尔曼滤波器被分解为两个松散耦合的滤波器-一个用于姿态，另一个用于位置估计，以进行快速计算。

著录项

  • 来源
    《Navigation》 |2009年第2期|73-82|共10页
  • 作者

    MYUNGSOO JUN;

  • 作者单位

    University of Florida, Shalimar, FL 32579;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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