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基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究

作者:胡启国,王磊,马鉴望,等. 日期:2024-03-06/span> 浏览:159 查看PDF文档

基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究*

胡启国,王磊,马鉴望,任渝荣

(重庆交通大学 机电与车辆工程学院,重庆 400074)

摘要:为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响,提出了一种基于改进量子粒子群(IQPSO)-扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态测量算法,以提高微机电系统(MEMS)传感器测量精度。首先,对MEMS传感器数据进行了预处理(除噪、滤波、校准等);然后,参考现有飞行器的坐标系,建立了姿态解算模型,通过姿态角数学模型及运动学分析,构建了EFK状态方程,针对EKF方法参数估计不准确的问题,以分段混沌映射优化初始种群,引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法,优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数;最后,对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明:对比三种典型目标函数,IQPSO-EFK相较于普通粒子群算法(QPSOEFK)具有更强的寻优能力与收敛精度;对比三组旋转速度姿态测量误差,基于IQPSOEKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%,比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%,比普通粒子群算法减少了约28.2%,证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。
关键词:竖井掘进;角度测量仪器;姿态测量;微机电系统传感器;多传感器融合;改进量子粒子群扩展卡尔曼滤波
中图分类号:TH712;TU63文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)02-0353-11

胡启国,王磊,马鉴望,等.基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究[J].机电工程,2024,40(2):353-363.
HU Qiguo, WANG Lei, MA Jianwang, et al. Attitude measurement of multi-sensor fusion based on IQPSO-EKF[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,40(2):353-363.



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