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基于多个惯性传感器的姿态融合算法研究

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基于多个惯性传感器的姿态融合算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 本课题的研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 惯性传感器在姿态融合领域的发展趋势第11-13页
  1.4 课题研究内容及组织结构第13-14页
第2章 基于惯性传感器的姿态融合关键技术研究第14-28页
  2.1 多传感器信息融合第14-18页
    2.1.1 多传感器信息融合模型第14-17页
    2.1.2 多传感器信息融合的优势第17-18页
  2.2 姿态融合理论基础分析第18-21页
    2.2.1 坐标系的定义与转换第18-19页
    2.2.2 姿态角的定义与计算第19-21页
  2.3 常见的姿态解算算法模型分析第21-27页
    2.3.1 欧拉角法第21-23页
    2.3.2 四元数法第23-25页
    2.3.3 方向余弦法第25-26页
    2.3.4 姿态解算算法的分析比较第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 多MEMS惯性传感器的数据处理算法设计第28-42页
  3.1 MEMS惯性传感器工作原理分析第28-30页
    3.1.1 加速度计工作原理第28-29页
    3.1.2 陀螺仪工作原理第29-30页
  3.2 MEMS惯性传感器数据预处理第30-34页
    3.2.1 加速度计数据预处理算法设计第30-33页
    3.2.2 陀螺仪数据预处理算法设计第33-34页
  3.3 多MEMS惯性传感器数据融合算法模型设计第34-41页
    3.3.1 加速度计数据处理第35-37页
    3.3.2 陀螺仪数据处理第37-38页
    3.3.3 数据融合算法模型设计第38-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 多MEMS惯性传感器的姿态融合算法设计第42-56页
  4.1 基于姿态融合的滤波器算法模型设计第42-45页
    4.1.1 互补滤波算法模型第42-43页
    4.1.2 扩展卡尔曼滤波算法模型第43-45页
  4.2 基于多MEMS传感器的姿态融合算法设计方案第45-55页
    4.2.1 基于互补滤波器的四元数姿态融合算法设计第46-48页
    4.2.2 基于扩展卡尔曼滤波器的四元数姿态融合算法设计第48-53页
    4.2.3 两种姿态融合算法方案仿真结果与分析第53-55页
  4.3 本章小结第55-56页
总结与展望第56-58页
参考文献第58-64页
致谢第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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