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基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法

彭孝东 张铁民 李继宇 陈瑜

彭孝东, 张铁民, 李继宇, 陈瑜. 基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法. 自动化学报, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
引用本文: 彭孝东, 张铁民, 李继宇, 陈瑜. 基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法. 自动化学报, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
PENG Xiao-Dong, ZHANG Tie-Min, LI Ji-Yu, CHEN Yu. Attitude Estimation Algorithm of Agricultural Small-UAV Based on Sensors Fusion and Calibration. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
Citation: PENG Xiao-Dong, ZHANG Tie-Min, LI Ji-Yu, CHEN Yu. Attitude Estimation Algorithm of Agricultural Small-UAV Based on Sensors Fusion and Calibration. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277

基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法


DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140277
详细信息
    作者简介:

    彭孝东 华南农业大学博士研究生.主要研究方向为农业航空技术与应用.E-mail:pxd2005@scau.edu.cn

    通讯作者: 张铁民 华南农业大学工程学院教授.主要研究方向为农业航空技术与应用,农业电气化与自动化.本文通信作者.E-mail:tm-zhang@163.com
  • 基金项目:

    国家高技术研究发展计划(863计划)(SS2013AA100303,2013AA10230308-10)资助

Attitude Estimation Algorithm of Agricultural Small-UAV Based on Sensors Fusion and Calibration

More Information
  • Fund Project:

    Supported by National High Technology Research and Development Program of China(863 Program)(SS2013AA100303, 2013AA10230308-10)

  • 摘要: 实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system, MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无人机姿态实时解算系统,文中对三轴数字传感器的校正方法以及基于四元数和梯度下降法的多传感器融合姿态估计做了详细地介绍与推导.结果表明,在72MHz时钟频率下模拟集成电路总线(Inter-integrated circuit, ⅡC)传感器数据采集及滤波消耗6.2ms,迭代步长取0.8,一次姿态解算消耗约0.96ms,数据更新频率可达100Hz,能满足实时性要求.经测试在静态时俯仰角和翻滚角输出的平均绝对误差小于1.5,偏航角平均绝对误差小于2.9,小幅震动条件下的俯仰角、翻滚角和偏航角平均绝对误差增加1~2左右.这表明该传感器校正方法与姿态融合算法实用有效,能为农用小型无人机的飞行控制与变量作业实施提供准确的姿态数据.
  • [1] Sugiura R, Noguchi N, Ishii K, Shibata Y, Toriyama K. Field information system using an agricultural helicopter towards precision farming. Biosystems Engineering, 2005, 90(4):229-240
    [2] [2] Primicerio J, Gennaro S F D, Fiorillo E, Genesio L, Lugato E, Matese A, Vaccari F P. A flexible unmanned aerial vehicle for precision agriculture. Precision Agriculture, 2012, 13(4):517-523
    [3] Li Yao-Ming, Xu Li-Zhang, Xiang Zhong-Ping, Deng Ling-Li. Research advances of rice planting mechanization in Japan. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2008, 21(11):182-185(李耀明, 徐立章, 向忠平, 邓玲黎. 日本水稻种植机械化技术的最新研究进展. 农业工程学报, 2005, 21(11):182-185)
    [4] Li Ji-Yu, Zhang Tie-Min, Peng Xiao-Dong, Ma Xue-Dong, Ke Zhou-Zhi, Zeng Xu-Sheng. Collection platform of field location information based on four-rotor aircraft. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013, 44(5):202-206(李继宇, 张铁民, 彭孝东, 马学东, 柯宙志, 曾旭升. 四旋翼飞行器农田位置信息采集平台设计与实验. 农业机械学报, 2013, 44(5):202-206)
    [5] Xue Xin-Yu, Lan Yu-Bin. Agricultural aviation applications in USA. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2013, 44(5):194-201(薛新宇, 兰玉彬. 美国农业航空技术现状和发展趋势分析. 农业机械学报, 2013, 44(5):194-201)
    [6] [6] Long D, Tobias F, Chen Y Q. A data fusion system for attitude estimation of low-cost miniature UAVs. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2012, 65(1):621-635
    [7] [7] Madgwick S O H, Harrison A J L, Vaidyanathan R H. Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm. In:Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics(ICORR). Switzerland:IEEE, 2011. 1-7
    [8] [8] Mahony R, Hamel T, Pflimin J M. Nonlinear complementary filters on the special orthogonal group. IEEE Transactions on Automatic Control, 2008, 53(5):1203-1218
    [9] Luo-Bin, Wang Yong-Tian, Liu Yue. Multi-sensor data fusion for optical tracking of head pose. Acta Automatica Sinica, 2010, 36(9):1239-1249(罗斌, 王涌天, 刘越. 光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究. 自动化学报, 2010, 36(9):1239-1249)
    [10] Peng Xiao-Dong, Zhang Tie-Min, Li Ji-Yu, Yan Guo-Qi. Research on field calibration of three-axis MEMS digital acceleration. Journal of Vibration, Measurement Diagnosis, 2014, 34(3):544-548(彭孝东, 张铁民, 李继宇, 闫国琦. 三轴数字MEMS加速度计现场标定方法. 振动、测试与诊断, 2014, 34(3):544-548)
    [11] Li Rong-Bing, Liu Jian-Ye, Sun Yong-Rong. MEMS-IMU configuration and its inertial sensors' calibration for installation errors. Journal of Chinese Inertial Technology, 2007, 15(5):526-530(李荣冰, 刘建业, 孙永荣. MEMS-IMU构型设计及惯性器件安装误差标定方法. 中国惯性技术学报, 2007, 15(5):526-530)
    [12] Li Jie, Hong Hui-Hui, Zhang Wen-Dong. Research on calibration techniques for MEMS-micro inertial measurement unit. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2008, 21(7):1170-1173(李杰, 洪惠惠, 张文栋. MEMS微惯性测量组合标定技术研究. 传感技术学报, 2008, 21(7):1170-1173
    [13] Guo Peng-Fei, Ren Zhang, Qiu Hai-Tao, Ding Xin-Chun. Twelve-position calibrating method without north reference for magnetic compass. Journal of Chinese Inertial Technology, 2007, 15(5):598-601(郭鹏飞, 任章, 邱海韬, 丁新春. 一种十二位置不对北的磁罗盘标定方法. 中国惯性技术学报, 2007, 15(5):598-601)
    [14] Peng Xiao-Dong, Chen Yu, Li Ji-Yu, Yan Guo-Qi, Zhang Tie-Min. Study on calibration method of MEMS 3-axis digital gyroscope. Transducer and Microsystem Technologies, 2013, 32(6):63-65(彭孝东, 陈瑜, 李继宇, 闫国琦, 张铁民. MEMS三轴数字陀螺仪标定方法研究. 传感器与微系统, 2013, 32(6):63-65)
    [15] Chao Min, Jiang Dong-Fang, Wen Cai-Hong. Error analysis and calibration of magnetic compass. Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2010, 23(4):525-532(晁敏, 蒋东方, 文彩虹. 磁罗盘误差分析与校准. 传感技术学报, 2010, 23(4):525-532)
    [16] Wu Jie, Yan Jian-Guo. Research on attitude estimation algorithm based on Kalman filter. Computer Simulation, 2012, 29(2):54-57(吴杰, 闫建国. 基于修正的卡尔曼滤波的姿态估计算法研究. 计算机仿真, 2012, 29(2):54-57)
    [17] Zhang Rong-Hui, Jia Hong-Guang, Chen Tao, Zhang Yue. Attitude solution for strapdown inertial navigation system based on quaternion algorithm. Optics and Precision Engineering, 2008, 16(10):1964-1970(张荣辉, 贾宏光, 陈涛, 张跃. 基于四元数法的捷联式惯性导航系统的姿态解算. 光学精密工程, 2008, 16(10):1964-1970)
    [18] Qin Yong-Yuan. Inertial Navigation. BeiJing:Science Press, 2006.(秦永元. 惯性导航. 北京:科学出版社, 2006.)
    [19] Huang Xu, Wang Chang-Hong. The design of an extended Kalman filter for magnetometer and MEMS gyroscope/accelerometer integrated attitude determination. Journal of Natural Science of Heilongjiang University, 2005, 22(4):454-458(黄旭, 王常虹. 磁强计和微机械陀螺/加速度计组合定姿的扩展卡尔曼滤波器设计. 黑龙江大学自然科学学报, 2005, 22(4):454-458)
    [20] Ge Quan-Bo, Li Wen-Bin, Sun Ruo-Yu, Xu Zi. Centralized fusion algorithms based on EKF for multisensor non-linear systems. Acta Automatica Sinica, 2012, 39(6):816-825(葛泉波, 李文斌, 孙若愚, 徐姿. 基于EKF的集中式融合估计研究. 自动化学报, 2012, 39(6):816-825)
    [21] Guo Xiao-Hong, Yang Zhong, Chen Zhe, Yang Cheng-Shun, Gong Hua-Jun. Application of extended Kalman filter and complementary filter in attitude estimation. Transducer and Microsystem Technologies, 2011, 30(11):149-152(郭晓鸿, 杨忠, 陈喆, 杨成顺, 龚华军. EKF和互补滤波器在飞行姿态确定中的应用. 传感器与微系统, 2011, 30(11):149-152)
    [22] Xin Qi, Shi Zhong-Ke. Flight attitude determination base on multiple measurements. Flight Dynamics, 2012, 30(6):527-531(辛琪, 史忠科. 基于多源信息的飞行姿态估计方法. 飞行力学, 2012, 30(6):527-531)
    [23] Liang Yan-De, Cheng Min, He Fu-Ben, Li Hang. Flight attitude determination base on multiple measurements. Flight Dynamics, 2011, 30(11):56-58(梁延德, 程敏, 何福本, 李航. 基于多源信息的飞行姿态估计方法. 飞行力学, 2011, 30(11):56-58)
    [24] Zhang Hao, Ren Qian. Data fusion method of quad-rotor aircraft attitude measurement system. Ordnance Industry Automation, 2013, 32(1):28-31(张浩, 仁芊. 四旋翼飞行器航姿测量系统的数据融合方法. 兵工自动化, 2013, 32(1):28-31)
    [25] Wu Qi-Zong, Hou Fu-Jun. Operations Research and Optimization Techniques. BeiJing:China Machine Press, 2013.(吴祈宗, 侯福均. 运筹学与最优化方法. 北京:机械工业出版社, 2013.)
  • [1] 赵国荣, 韩旭, 王康. 具有传感器增益退化、传输时延和丢包的离线状态估计器[J]. 自动化学报, 2020, 46(3): 540-548. doi: 10.16383/j.aas.2018.c180230
    [2] 张文瀚, 王振华, 沈毅. 基于鲁棒正不变集的传感器故障区间估计[J]. 自动化学报, 2020, 46(9): 1986-1993. doi: 10.16383/j.aas.c180504
    [3] 夏嘉欣, 陈曦, 林金星, 李伟鹏, 吴奇. 基于带有噪声输入的稀疏高斯过程的人体姿态估计[J]. 自动化学报, 2019, 45(4): 693-705. doi: 10.16383/j.aas.2018.c170397
    [4] 赵国荣, 韩旭, 万兵, 闫鑫. 具有传感器增益退化、随机时延和丢包的分布式融合估计器[J]. 自动化学报, 2016, 42(7): 1053-1064. doi: 10.16383/j.aas.2016.c150320
    [5] 薛东国, 陈博, 张文安, 俞立. 通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计[J]. 自动化学报, 2015, 41(1): 203-208. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140022
    [6] 王振华, RODRIGUES Mickael, THEILLIOL Didier, 沈毅. 离散时间线性时变系统的传感器故障估计滤波器设计[J]. 自动化学报, 2014, 40(10): 2364-2369. doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.02364
    [7] 岳元龙, 左信, 罗雄麟. 提高测量可靠性的多传感器数据融合有偏估计方法[J]. 自动化学报, 2014, 40(9): 1843-1852. doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.01843
    [8] 王蒙, 戴亚平, 王庆林. 单目视觉下目标三维行为的时间尺度不变建模及识别[J]. 自动化学报, 2014, 40(8): 1644-1653. doi: 10.3724/SP.J.1004.2014.01644
    [9] 罗斌, 王涌天, 沈浩, 吴志杰, 刘越. 增强现实混合跟踪技术综述[J]. 自动化学报, 2013, 39(8): 1185-1201. doi: 10.3724/SP.J.1004.2013.01185
    [10] 刘韬. 基于梯度的无线传感器网络能耗分析及能量空洞避免机制[J]. 自动化学报, 2012, 38(8): 1353-1361. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.01353
    [11] 黄琛, 丁晓青, 方驰. 一种鲁棒高效的人脸特征点跟踪方法[J]. 自动化学报, 2012, 38(5): 788-796. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00788
    [12] 罗斌, 王涌天, 刘越. 光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究[J]. 自动化学报, 2010, 36(9): 1239-1249. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
    [13] 陈嘉鸿, 韩九强, 席震东, 张新曼. 一般相关噪声下多传感器平滑融合算法[J]. 自动化学报, 2009, 35(5): 491-497. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00491
    [14] 张强, 郭宝龙. 基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法[J]. 自动化学报, 2008, 34(2): 135-141. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00135
    [15] 陶冶, 房建成, 盛蔚. 一种微小型无人机带死区变增益PID自适应控制器的设计与实现[J]. 自动化学报, 2008, 34(6): 716-721. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00716
    [16] 罗本成, 原魁, 陈晋龙, 朱海兵. 一种基于不确定分析的多传感器信息动态融合方法[J]. 自动化学报, 2004, 30(3): 407-415.
    [17] 文成林, 周东华, 潘泉, 张洪才. 多尺度动态模型单传感器动态系统分布式信息融合[J]. 自动化学报, 2001, 27(2): 158-165.
    [18] 文成林, 潘泉, 张洪才, 戴冠中. 多传感器多模型动态系统多尺度分布式融合估计算法[J]. 自动化学报, 2000, 26(增刊B): 66-70.
    [19] 黄心汉, 杜克林, 王敏, 胡建元. 基于阻抗控制的动态装配过程仿真研究[J]. 自动化学报, 2000, 26(2): 169-175.
    [20] 邬永革, 黄炯, 杨静宇. 基于多传感器信息融合的机器人障碍检测和环境建模[J]. 自动化学报, 1997, 23(5): 641-648.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-04-17
  • 修回日期:  2014-12-02
  • 刊出日期:  2015-04-20

基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法

doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
    基金项目:

    国家高技术研究发展计划(863计划)(SS2013AA100303,2013AA10230308-10)资助

    作者简介:

    彭孝东 华南农业大学博士研究生.主要研究方向为农业航空技术与应用.E-mail:pxd2005@scau.edu.cn

    通讯作者: 张铁民 华南农业大学工程学院教授.主要研究方向为农业航空技术与应用,农业电气化与自动化.本文通信作者.E-mail:tm-zhang@163.com

摘要: 实时姿态信息获取是运用农用小型无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)进行变量作业控制的重要环节,本文采用STM32单片机、微机电系统(Micro-electro mechanical system, MEMS)加速度计、陀螺仪、磁强计和无线收发模块设计出农用小型无人机姿态实时解算系统,文中对三轴数字传感器的校正方法以及基于四元数和梯度下降法的多传感器融合姿态估计做了详细地介绍与推导.结果表明,在72MHz时钟频率下模拟集成电路总线(Inter-integrated circuit, ⅡC)传感器数据采集及滤波消耗6.2ms,迭代步长取0.8,一次姿态解算消耗约0.96ms,数据更新频率可达100Hz,能满足实时性要求.经测试在静态时俯仰角和翻滚角输出的平均绝对误差小于1.5,偏航角平均绝对误差小于2.9,小幅震动条件下的俯仰角、翻滚角和偏航角平均绝对误差增加1~2左右.这表明该传感器校正方法与姿态融合算法实用有效,能为农用小型无人机的飞行控制与变量作业实施提供准确的姿态数据.

English Abstract

彭孝东, 张铁民, 李继宇, 陈瑜. 基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法. 自动化学报, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
引用本文: 彭孝东, 张铁民, 李继宇, 陈瑜. 基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法. 自动化学报, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
PENG Xiao-Dong, ZHANG Tie-Min, LI Ji-Yu, CHEN Yu. Attitude Estimation Algorithm of Agricultural Small-UAV Based on Sensors Fusion and Calibration. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
Citation: PENG Xiao-Dong, ZHANG Tie-Min, LI Ji-Yu, CHEN Yu. Attitude Estimation Algorithm of Agricultural Small-UAV Based on Sensors Fusion and Calibration. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(4): 854-860. doi: 10.16383/j.aas.2015.c140277
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