[发明专利]无人机航姿解算方法

说明书

本发明提供了一种无人机航姿解算方法，该无人机航姿解算方法包括机身；步骤101：获取由地理坐标系到载体坐标系的变换矩阵；步骤102：获得地理坐标系到载体坐标系的规范化姿态四元数；步骤103：基于所述规范化姿态四元数和所述变换矩阵，获取规范化变换矩阵；步骤104：基于所述规范化变换矩阵和规范化后的三轴加速度，获取陀螺仪补偿误差；步骤105：基于所述陀螺仪补偿误差和所述规范化变换矩阵，获取无人机的姿态角。该无人机航姿解算方法提高了无人机姿态角解算精度，能够精确获取无人机当前的姿态角。

技术领域

本发明属于无人机领域，更具体地，涉及一种无人机航姿解算方法。

背景技术

无人机的姿态角包括滚转角、俯仰角和偏航角，根据载体坐标系和地理坐标系之间的相对角位置关系，分别定义为：滚转角为载体绕纵轴相对于铅垂面的转角，以机体向右偏转为正；俯仰角为载体绕横向水平轴转动产生的纵轴与纵向水平轴的夹角，以机体向上抬头为正；航向角为载体纵轴在水平面的投影与地理北向间的夹角，以机体从北向东偏转为正。由于航向角通道计算误差较大，且外部传感器信息源较多，一般航向角可引入磁航向、GNSS等信息，故本方法主要针对滚转角和俯仰角的解算展开。

姿态角是无人机核心飞行参数，其解算精度直接决定了无人机飞行控制系统的性能。作为控制律的重要输入量，姿态信息是实现姿态控制的必要条件，因此航姿解算是飞控系统设计的关键技术。

常见的姿态解算方法有方向余弦法、欧拉角法、四元数法、卡尔曼滤波及互补滤波等。其中，方向余弦法运算量较大；欧拉角法存在奇异点导致无法实现全姿态工作；卡尔曼滤波作为最优递推线性最小方差估计，需要准确建模获取系统噪声统计特性且计算量巨大，涉及复杂的矩阵计算，不适合应用于中低端无人机的嵌入式处理器；互补滤波多用于基于MEMS传感器的多旋翼姿态解算，但应用于高动态、姿态变化剧烈的载体时存在解算误差较大的问题；四元数法可全姿态工作，但高动态载体在面临低采样率时低子样算法仍无法有效解决姿态解算中的圆锥误差。

因此有必要研发一种基于中、低精度传感器和低成本嵌入式处理器运行，能够提高航姿解算精度的无人机航姿解算方法。

公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的是提供一种无人机航姿解算方法，该无人机航姿解算方法能够基于中、低精度传感器和低成本嵌入式处理器运行，能够提高航姿解算精度。

为了实现上述目的，本发明提供了一种无人机航姿解算方法，该无人机航姿解算方法包括：

步骤101：获取由地理坐标系到载体坐标系的变换矩阵；

步骤102：获得地理坐标系到载体坐标系的规范化姿态四元数；

步骤103：基于所述规范化姿态四元数和所述变换矩阵，获取规范化变换矩阵；

步骤104：基于所述规范化变换矩阵和规范化后的三轴加速度，获取陀螺仪补偿误差；

步骤105：基于所述陀螺仪补偿误差和所述规范化变换矩阵，获取无人机的姿态角。

在上述任一技术方案中，所述获取由地理坐标系到载体坐标系的变换矩阵的步骤包括：

基于无人机初始对准姿态角和GNSS定位数据，获取由地理坐标系到载体坐标系的变换矩阵。

在上述任一技术方案中，所述获得地理坐标系到载体坐标系的规范化姿态四元数的步骤包括：

获取所述载体坐标下的机体角速率；