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题名基于深度学习的四轴无人机飞行姿态估计方法
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作者
潘美琴
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机构
闽江师范高等专科学校数字信息工程学院
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出处
《广州航海学院学报》
2023年第4期48-54,共7页
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基金
2021年福建省教育厅中青年教育科研项目(JAT210824)。
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文摘
为解决传统无人机姿态估计过程中出现的精度低、实时性差、容易被干扰、模型复杂、计算量大、处理时间长等问题,研究基于深度学习的四轴无人机飞行姿态估计方法.结合多传感器数据融合技术,使用MARG传感器和光流传感器采集无人机飞行姿态数据,经小波阈值去噪算法和最大—最小标准化算法对采集到的数据进行去噪及归一化预处理后,基于GRU神经网络构建一个新的姿态估计模型.将预处理后传感器的数据输入模型中进行融合,通过模型训练输出重力矢量和地磁矢量,经无人机姿态角转换获取无人机飞行姿态.实验结果表明:基于深度学习的四轴无人机飞行姿态估算结果与实际值接近,且误差小、速度快,同时利用GRU神经网络可以融合多种传感器的数据,无需建立复杂的数学模型,即可实现无人机飞行姿态的高精度测量.
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关键词
深度学习
四轴无人机
飞行姿态估计
光流传感器
GRU神经网络
姿态角
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Keywords
Deep learning
Four axis unmanned aerial vehicle
flight attitude estimation
Optical flow sensor
GRU neural network
attitude angle
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名利用GPS进行姿态估计的一种算法
被引量：3
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作者
罗建军
袁建平
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机构
西北工业大学
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出处
《飞行力学》
CSCD
北大核心
1999年第3期44-48,共5页
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文摘
首先建立了全球定位系统 （ Ｇ Ｐ Ｓ） 姿态确定的观测方程； 然后给出了利用 Ｇ Ｐ Ｓ进行飞行器姿态估计的模型， 并对该模型进行了线性化处理； 最后利用该模型和推广卡尔曼滤波技术，针对某飞行器进行了仿真计算。计算结果表明， 对于不同的测量噪声和系统噪声， 滤波器都有较好的估计， 姿态估计的精度明显高于单独 Ｇ Ｐ Ｓ姿态确定的精度， 可以满足大多数飞行器对姿态确定的要求， 证实了模型和算法的可用性。
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关键词
全球定位系统
飞行器
姿态估计
推广卡尔曼滤波
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Keywords
GPS flight vehicle attitude estimation EKF
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分类号
V448.22
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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