开题报告-姿态测量系统设计.doc

设计(论文)题目： 姿态测量系统设计 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告1结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左右的文献综述，应附有参考文献，且被引用。文 献 综 述姿态测量在各个领域都应用广泛，无论是定位、定向、测姿和导航上，其精度直接影响到最终的系统性能。尤其是空中的姿态测量问题，情况更加复杂和多样。空中飞行器，简称无人机，是一个复杂的非线性系统，目前各国都对这个前沿技术进行着各种各样的研究。因为无人机无与伦比的优点，包括空中悬停、机动性强、起落受限制少等，已广泛应用军事、民用以及科学研究上，例如低空侦察、电子干扰、通信中继、环境研究、航空拍摄以及地形勘探等等。无人机的应用场合很大程度上取决于其控制性能，而直接影响控制性能的就是无人机的姿态测量精度。姿态测量系统是无人机实现姿态控制的前提，它不仅为无人机飞控系统提供三维姿态信息，也为摄像机等机载设备提供三维姿态基准。因此，如何为无人机设计一套高性能、小型化、低功耗、低成本的姿态测量系统也是无人机研究的一个热点问题。姿态测量系统的设计中，主要研究如下几个问题：一、测量系统的选择根据构建导航坐标系方法的不同可将惯性导航系统分为两大类：采用物理平台模拟导航坐标系的系统称为平台式惯性导航系统；采用数学算法确定导航坐标系的系统称为捷联式导航系统1。目前主流的用于姿态侧量的是捷联惯性导航系统，纯惯性导航系统是较早应用于空中机器人导航的导航系统，该系统的优点主要是可以借助自身携带的惯性导航元件测量惯性量，通过各种信息融合算法能够得到较为准确的惯性导航数据。但是，使用惯性导航系统想得到更为准确的导航数据就需要借助价格高昂、精度很高的惯性导航器件才能得到，还有器件的安装以及对准也是一大难题，这对于实现空中机器人的成本降低和普及是一个较大的阻碍。如果使用价格低廉、精度较低的惯性导航器件，就会导致惯性导航系统得到的导航数据精度降低，出现漂移等现象。而最近兴起的基于微机电系统（MEMS, Micro-Electro-Mechanical System）器件的惯性传感器，无论是体积功耗，性能价格比上都十分适用于无人机的姿态测量以及导航系统，这也导致了无人机的姿态测量以及导航系统得到了很大的发展，进入门槛降低，涌现出一大批成熟，高性能的设计2。二、姿态的表示姿态表达了机体坐标系与地面坐标系的关系，反应了载体相对地面的姿态。姿态的表示主要使用的有：欧拉角法和四元数法。第一种也是最普遍的表示机体姿态的方法就是欧拉角的表示方法。即通过三个角度来表示机体的三个姿态。就是用来表示这三个角度的变量。在导航坐标系上这三个角度直接描述了飞行器的姿态。其中表示横滚角, 即Roll；表示俯仰角, 即Pitch；表示偏航角,即Yaw。称为欧拉转动角。必须指出的是，当绕不同的轴系作一系列转动时，载体姿态的变化不仅是绕每根轴转动角度的函数，而且还是转动顺序的函数。各个轴的转动顺序是不可交换的。另外一种表示方法是四元数法，它是一个向量维数为四的向量。四个参数中三个定义了空间中的一个转动轴，第四个参数表示绕该转动轴的角度。通常，四元数表示为：与传统的欧拉角相比,四元数对姿态转动的描述更简洁,并且四元数方程是线性微分方程，具有速度快、精度高及不会出现奇异的优点3。 三、姿态估计的方法姿态估计是为了弥补单一传感的不足，而用来融合多种传感器数据的。姿态估计的方法主要是采用卡尔曼滤波，卡尔曼滤波器实质上是一套由数字计算机实现的递推算法，每个递推周期中包含对被估计量的时间更新和测量更新两个过程4。但是卡尔曼滤波器只是针对线性模型比较准确5-6。 对于非线性的模型，采用扩展卡尔曼滤波较多，这种方法是将非线性函数利用泰勒展开式，并保留一阶项，从而实现非线性函数的线性化并保留一阶精度7。Juiler 等人提出了无先导卡尔曼滤波器，根据非线性函数的均值和方差对非线性函数的分布进行估计，从而在执行滤波时可以有二阶以上的精度8。文献采用卡尔曼滤波方法，实现对系统的姿态修正，通过卡尔曼滤波方法去估计系统的误差，进而去校正系统的实时姿态9-10。文献11运用扩展卡尔曼滤波设计解决MEMS传感器精度低漂移大的缺点。针对低成本惯性传感器的误差特性，建立误差模型，提出抑制噪声干扰、融合加速度计和陀螺仪数据的扩展卡尔曼滤波算法，解决随机漂移误差补偿与姿态最优估计问题。四、姿态矩阵的更新算法姿态更新是通过角速度来更新姿态矩阵，从而获得新的姿态信息。在更新姿态时，需要求解姿态矩阵的微分方程，而姿态矩阵的微分方程往往不能用解析法求解，需要用给定初始条件下的数值计算方法求出近似解。因此姿态矩阵更新算法的重点就是找到一种合适的数值计算方法12。一般常用的算法有：欧拉法、方向余弦法、毕卡逼近法、四阶龙哥-库塔法、等效旋转矢量法。欧拉角法微分方程关系简单明了，概念直观，容易理解，但方程中含有三角运算，而且在俯仰角接近90度是方程出现退化现象。方向余弦法避免了退化问题但是计算量大。四元数法则只需要求解四个未知量的线性微分方程，是较实用的工程方法。但存在单子样算法对误差补偿程度不够的问题。旋转矢量法可采取多子样算法，而且在相同子样算法中的漂移最小。适合角机动频繁，或严重角震动的运载体的姿态更新1。综上所述，将使用四元数和卡尔曼滤波来设计实现一个姿态测量系统，并设计相应的上位机软件。参考文献：1 秦永元.惯性导航.北京：科学出版社，2006.2 陈远炫.高精度姿态测量平台的设计与实现：硕士学位论文，广州：华南理工大学，2010.3 范奎武.用四元数描述飞行器姿态时的几个基本问题. 航天控制，2012，4（30）：49-51.4 付俐芳.卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用研究: 硕士学位论文.昆明：昆明理工大学，2012.5 Young Soo Suh. Orientation estimation using a quaternion-based indirect Kalman filter with adaptive estimation of external acceleration. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2010,12(59):3296-3305.6 Daniel Roetenberg, Per J.Slycke, Peter H Veltink. Ambulatory Position and Orientation Tracking Fusing Magnetic and Inertial Sensing. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2007,5(54):883-890.7 Abdelkrim Nemra, Nabil Aouf. Robust INS/GPS Sensor Fusion for UVA Localization Using SDRE Nonlinear Filtering. The IEEE Sensors Journal,2010,4(10):789-798.8 Simon Julier, Jeffrey Uhlmann, Hugh F, Durrant-Whyte. A New Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators. IEEE Transactions on Automatic Control,2000,3(45):477-482.9 刘娜娜.基于MEMS 传感器的姿态检测系统设计：硕士学位论文.哈尔滨：哈尔滨工业大学,2011.10 梁丽娟.基于机器人及军用导航系统的MEMS陀螺仪性能研究：硕士学位论文. 北京：北京交通大学，2011.11 郭晓鸿，杨忠，陈喆，杨成顺，龚华军.EKF和互补滤波器在飞行姿态确定中的应用.传感器与微系统，2011，11（30）：149-151.12 张燕,陈星阳.导弹姿态矩阵更新算法推导和仿真验证.四川兵工学报，2013，8(34)：26-28. 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：1 研究的主要内容（或解决的问题）：(1）通过查找资料了解微小四旋翼飞行器的相关背景；(2）综合分析振荡故障和消除噪音的方法，对性能进行对比验证；（3）测量系统相应的硬件的选型与电路设计；（4）上位机的设计。2拟采用的研究手段（途径）：（1）课题的前期工作，通过大量查阅中外文献资料，了解姿态测量系统的国内外发展现状；（2）用Matlab编写几种卡尔曼滤波的仿真程序；（3）焊接制作相应电路；（4）Matlab GUI编写上位机程序。 毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告指导教师意见：1对“文献综述”的评语：2对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计（论文）结果的预测： 指导教师： 2014年4 月2日学生所在答辩组审查意见： 组长： 2014年 4 月4 日十 姿态测量原理载体姿态角是相对于LLS坐标系而言的。载体姿态的解算实际就是求解表述BFS和LLS这两个坐标系之间转换关系的3个欧拉角的过程。同一基线在载体坐标系中的位置矢量和在当地水平坐标系中的位置矢量之间的关系反映了载体坐标系和当地水平坐标系间的旋转变换关系，通过这个关系就可以求出载体的姿态。假设载体为刚体，则固连于载体的GPS接收机天线的位置相对于载体坐标系固定不变，所以载体坐标系的基线向量是不变化的。天线在载体坐标系中的位置可事先由GPS静态试验或其它方法测出，即可认为载体坐标系中基线向量是己知的。故如何求解当地水平坐标系中的基线向量是姿态解算研究的重点。在实际作业中，一般采用多个GPS天线构成姿态测量系统。如图3.1所示的方法:A，B为两GPS天线，把连接两个GPS接收机天线的线段称为基线。若指定基线的方向，则把这个有方向的基线称为基线向量。因为GPS姿态测量系统中，基线长度远小于接收机天线与GPS卫星之间的距离(20200km)，所以由天线A指向GPS卫星的单位矢量和由天线B指向GPS卫星的单位矢量可以看作相同。同理，可以把GPS信号的波前看作是平面波(若近似取天线到GPS卫星的距离为20000kkm，则对于10m长的基线，把GPS信号波前看作平面波和球面波仅差O.OO25mm;基线长度为l00m，误差也仅0.25mm)由图3.1可知：对应于双差观测方程，2-50 有：进而可以写成：其中：ekj =ek-ej 为基线AB中点分别到卫星k,j的单位矢量ek与ej之差。若两个接收机同时观测到n颗卫星，以1号星为主星，则可形成由n-1个双差观测构成的观测方程组，忽略双差观测后残差的影响，写成矩阵形式：因为GPS定位一般情况下可见卫星均在4颗以上，如果知道了初始整周模糊度的大小，就可以由此方程组结算出载体的姿态角了。由上述方法得到的基线矢量解事再WGS-84地球直角坐标系下，而表征载体姿态的参数应该定义在LLS坐标系下，所以还需要进行坐标变换，即需要把WGS-84直角坐标系下的基线矢量转换到载体坐标系下：首先将WGS-84坐标变换到LLS系内。设LLS坐标系的原点（参考天线）位于WGS-84坐标，其地球经度和纬度分别为L0和B0.依次经过坐标平移，绕ZWGS轴旋转L0+900，绕XWGS轴旋转900-B0.则得到非参考天线（或WGS-84空间中任意一点）在当地水平坐标系中的坐标值，即：L0和B0可以由接收机给出，也可以根据下式由WGS-84坐标值求得其中：a,b分别表示WGS椭圆的长半径和短半径：或者采用如下的简化形式求得大地纬度：由于LLS与BFS两坐标系原点重合，都位于参考天线的相位中心，两个坐标系变换的参数就是三个欧拉状态角，即航向角y，俯仰角p和横滚角r。根据坐标变换原理，将LLS坐标一次绕ZLLS轴，XLLS轴和YLLS轴旋转y,p和r角度，将得到该点在BFS系中的坐标，即：设基线参考接收机天线的LLS坐标为X1LLSY1LLSZ1LLS（0，0，0），两条基线上非参考天线的LLS坐标分别为X2LLSY2LLSZ2LLS和X3LLSY3LLSZ3LLS，则根据式（3-8）可以由三个天线的LLS坐标得到载体的三个姿态角如式（3-9），这钟方法被称为直接法。