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Vector-based complementary filter for attitude estimation: analysis, optimization, and evaluation
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AI
DOI：10.1088/2631-8695/ae2b4f.png)
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摘要
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互补滤波器（CF）是姿态估计中一种高效的数据融合解决方案。但常用的基于四元数的CF不可避免地涉及非线性且耗时的计算，这损害了其效率。同时，许多CF算法基于连续时间架构，但由实际为离散时间系统的数字电路执行，这可能引发性能甚至稳定性问题。为解决这些问题，本文引入了一种在离散时间条件下工作的基于向量的CF（VCF）。该VCF将矢量传感器的测量值（如加速度计和磁力计）作为其状态变量而非四元数，以确保其高计算效率。此外，稳定性分析表明，VCF能在其唯一参数的广泛范围内保持稳定，因此可通过本文提供的不同方法轻松找到最优参数设置。提出的VCF与其他代表性CF算法的比较测试表明，VCF能够在计算时间大幅降低的情况下实现所需的姿态精度。
Keyword:
Attitude estimation
accelerometer
complementary filter
data fusion
magnetometer
parameter optimization
stability analysis
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
引用论文
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