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2015 年 9 月 控 制 工 程 Sep. 2015 第 22第 5期 Control Engineer ing of China Vol.22, No.5 文章编号：1671-7848(2015)05-0881-06 DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.140245 一种自适应互补滤波姿态估计算法 王立，章政，孙平 (武汉科技大学 信息科学与工程学院，武汉 430081) 摘 要：针对微型四旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中低成本 MEMS 器件易发散导致姿 态漂移问题，基于四元数姿态更新算法，提出了一种自适应互补滤波姿态估计算法，该算法 利用 MEMS 器件中的加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差，并根据陀螺仪频率响 应的截止角速度分段调整补偿系数。最后，基于 ARM Cortex-M3 内核设计了微型四旋翼飞 行器，实验结果表明，该自适应互补滤波算法能有效、实时地跟踪四旋翼飞行器的三维姿态， 提高姿态解算的测量精度，实现了飞行器的自主悬停。 关键词：自适应互补滤波；四旋翼飞行器；姿态解算；四元数 中图分类号：TP 27 文献标识码：A An Adaptive Complementary Filter for Attitude Estimation WANG Li, ZHANG Zheng, SUN Ping (School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China) Abstract: In order to overcome the drift problem of low-cost MEMS inertial sensor in SINS attitude estimation, this paper presents a quaternion-based adaptive complementary filter for attitude estimation. The proposed algorithm uses the MEMS accelerometer to eliminate attitude estimation error caused by gyroscope bias and drift, and the compensation coefficient is adjusted by the piecewise function defined by gyroscope frequency response of cut-off angular velocity. Finally, a micro quadrotor is designed based on ARM Cortex-M3. The experimental results show that the adaptive complementary filter is able to effectively trace the quadrotor’s attitude in real time, improve the attitude estimation accuracy and then implement the autonomous hover of a micro quadrotor. Key words: Adaptive complementary filter; quadrotor; attitude estimation; quaternion 1 引 言 四旋翼飞行器又称为四轴飞行器（Quadrotor）， 依靠其体积小、功耗低、易于集成等特点成为了惯 是一种能够垂直升降（Vertical Take-off and Landing, 性导航姿态测量器件的首选。但是，由于低成本 VTOL）的飞行器，也因为其具有较强的机动性能、 MEMS 器件易发散导致姿态漂移问题，需要进行多 体积小、隐蔽性好等优势而被广泛应用在工业和军 传感器的数据融合，才能得到实时而精确的三维姿 事上。在最近几年的研究领域中也成为了新的研究 态。目前，有很多关于多传感器的姿态解算算法， 热点[1]，包括斯坦福大学的 STARMAC 项目[2]、宾夕 比如基于四元数的卡尔曼滤波[5]，基于四元数的扩展 法尼亚大学的 GRASP 实验室研发的多轴旋翼飞行 卡尔曼滤波[6]、Unscented 卡尔曼滤波[7]、基于粒子 器[3]、瑞士洛桑联邦工学院 EPFL 基于光流传感器 滤波的姿态融合算法[8]和惯性测量器件的 Unscented 的微型多旋翼飞行器[4]等。 粒子滤波[9]等。其中，卡尔曼滤波涉及到系统噪声序 四旋翼飞行器的设计主要包括姿态解算和飞行 列的方差阵 Qk和测量噪声序列的方差阵 Rk的选择， 控制两部分，其中，姿态解算是飞行器设计的核心 而粒子滤波则涉及到系统状态变量的概率密度 和重点。姿态解算需要依靠惯性测量器件，而微机 qˆ(x0:t | y1:t )的计算，这些方法的计算量需求很大，对 电系统（Micro-Electro-Mechanical System, MEMS） 处理器的运算速度和精度提出了较高的要求。 收稿日期：2014-03-27；修回日期：2014-09-30 基金项目：冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金项目(2013B06)；湖北省自然科学基金(2013CFC077)；武汉科技 大学研究生科技创新基金项目(JCX0033) 作者简介：王立(1990-)，男，湖北宜昌人，研究生，主要研究方向为飞行器定位与导航等；章政(1974-)，男，副教授。
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17-140245
【资料预览】2015 年 9 月 控 制 工 程 Sep. 2015 第 22第 5期 Control Engineer ing of China Vol.22, No.5 文章编号：1671-7848(2015)05-0881-06 DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.140245 一种自适应互补滤波姿态估计算法 王立，章政，孙平 (武汉科技大学 信息科学与工程学院，武汉 430081) 摘 要：针对微型四旋翼飞行器捷联惯性导航姿态解算中低成本 MEMS 器件易发散导致姿 态漂移问题，基于四元数姿态更新算法，提出了一种自适应互补滤波姿态估计算法，该算法 利用 MEMS 器件中的加速度计补偿陀螺仪偏差引起的姿态漂移误差，并根据陀螺仪频率响 应的截止角速度分段调整补偿系数。最后，基于 ARM Cortex-M3 内核设计了微型四旋翼飞 行器，实验结果表明，该自适应互补滤波算法能有效、实时地跟踪四旋翼飞行器的三维姿态， 提高姿态解算的测量精度，实现了飞行器的自主悬停。 关键词：自适应互补滤波；四旋翼飞行器；姿态解算；四元数 中图分类号：TP 27 文献标识码：A An Adaptive Complementary Filter for Attitude Estimation WANG Li, ZHANG Zheng, SUN Ping (School of Information Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430081, China) Abstract: In order to overcome the drift problem of low-cost MEMS inertial sensor in SINS attitude estimation, this paper presents a quaternion-based adaptive complementary filter for attitude estimation. The proposed algorithm uses the MEMS accelerometer to eliminate attitude estimation error caused by gyroscope bias and drift, and the compensation coefficient is adjusted by the piecewise function defined by gyroscope frequency response of cut-off angular velocity. Finally, a micro quadrotor is designed based on ARM Cortex-M3. The experimental results show that the adaptive complementary filter is able to effectively trace the quadrotor’s attitude in real time, improve the attitude estimation accuracy and then implement the autonomous hover of a micro quadrotor. Key words: Adaptive complementary filter; quadrotor; attitude estimation; quaternion 1 引 言 四旋翼飞行器又称为四轴飞行器（Quadrotor）， 依靠其体积小、功耗低、易于集成等特点成为了惯 是一种能够垂直升降（Vertical Take-off and Landing, 性导航姿态测量器件的首选。但是，由于低成本 VTOL）的飞行器，也因为其具有较强的机动性能、 MEMS 器件易发散导致姿态漂移问题，需要进行多 体积小、隐蔽性好等优势而被广泛应用在工业和军 传感器的数据融合，才能得到实时而精确的三维姿 事上。在最近几年的研究领域中也成为了新的研究 态。目前，有很多关于多传感器的姿态解算算法， 热点[1]，包括斯坦福大学的 STARMAC 项目[2]、宾夕 比如基于四元数的卡尔曼滤波[5]，基于四元数的扩展 法尼亚大学的 GRASP 实验室研发的多轴旋翼飞行 卡尔曼滤波[6]、Unscented 卡尔曼滤波[7]、基于粒子 器[3]、瑞士洛桑联邦工学院 EPFL 基于光流传感器 滤波的姿态融合算法[8]和惯性测量器件的 Unscented 的微型多旋翼飞行器[4]等。 粒子滤波[9]等。其中，卡尔曼滤波涉及到系统噪声序 四旋翼飞行器的设计主要包括姿态解算和飞行 列的方差阵 Qk和测量噪声序列的方差阵 Rk的选择， 控制两部分，其中，姿态解算是飞行器设计的核心 而粒子滤波则涉及到系统状态变量的概率密度 和重点。姿态解算需要依靠惯性测量器件，而微机 qˆ(x0:t | y1:t )的计算，这些方法的计算量需求很大，对 电系统（Micro-Electro-Mechanical System, MEMS） 处理器的运算速度和精度提出了较高的要求。 收稿日期：2014-03-27；修回日期：2014-09-30 基金项目：冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金项目(2013B06)；湖北省自然科学基金(2013CFC077)；武汉科技 大学研究生科技创新基金项目(JCX0033) 作者简介：王立(1990-)，男，湖北宜昌人，研究生，主要研究方向为飞行器定位与导航等；章政(1974-)，男，副教授。
