粒子濾波在微型飛行器姿態(tài)融合中的應(yīng)用

　　微型飛行器以其結(jié)構(gòu)上的諸多優(yōu)點和在石油管線巡線、電力巡線、測繪、航拍等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景，鼓舞著科研人員進行各種研究和開發(fā)。隨著微型慣導(dǎo)傳感器及高運算能力的微處理器等在技術(shù)方面有了實質(zhì)性的發(fā)展，使得飛行器的尺寸做的更加小巧精致。在實際運用場合中考慮成本問題我們通常選用較為廉價的慣導(dǎo)器件，對于廉價的慣導(dǎo)器件而言存在著較大的溫度漂移與噪聲系數(shù)。這就要求我們利用軟件算法來彌補這一不足。如Kalman濾波、互補濾波、四元數(shù)法等融合算法的出現(xiàn)。Kalman濾波與互補濾波都是在觀測值與估計值之間去一個可信度，不同點是互補濾波這個可信度系數(shù)是人為設(shè)定好的，而Kalman濾波器的這個可信賴程度是通過上一次的觀測協(xié)方差與當(dāng)前的觀測偏差決定的，有一個自迭代的過程，減少了人為的因素。而四元數(shù)則是結(jié)合的磁力計對重力向量的方位角進行估計，得到一個濾波后的方位再將其轉(zhuǎn)換為歐拉角或者其他的角度形式輸出。粒子濾波是經(jīng)由Bayes濾波器推導(dǎo)出來的，其核心思想是利用蒙特卡洛思想以均值替代復(fù)雜的積分運算，實現(xiàn)狀態(tài)的后驗估計。

　　盡管有著很多的研究證明在線性高斯模型下kalman濾波器是最優(yōu)漶波器，但是實際飛行器中由于使用了較為廉價的傳感器，使得傳感器受對周圍環(huán)境比較敏感。導(dǎo)致觀測的角度數(shù)據(jù)未必完全符合理想的高斯分布，基于這個猜想我們利用粒子濾波對飛行器的基礎(chǔ)姿態(tài)數(shù)據(jù)進行融合以獲得高精度的姿態(tài)數(shù)據(jù)，并對比測試了kalman濾波與粒子濾波在不同的噪聲模型下的濾波效果，期望獲得一個對噪聲分布類型敏感且適用于廉價慣導(dǎo)器件的濾波器。在文章的第一部分我們首先介紹了粒子濾波算法的原理，第二部分描述對飛行器姿態(tài)模型的建立，并對算法的偽代碼進行了說明。在第三部分我們對算法進行了Matlab環(huán)境的仿真與實際嵌入式系統(tǒng)的驗證仿真，對比Kalman濾波分析粒子濾波算法的性能。在第四部分我們對粒子濾波進行了總結(jié)，并提出了一些討論。