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基于采样型四元数粒子滤波的姿态估计算法研究

基于采样型四元数粒子滤波的姿态估计算法研究

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作者：曾传伟南京航空航天大学

学位级别：硕士

在导航、运动捕捉、机器人智能感知等领域,研究者通常需要执行基于多传感器数据融合的非线性姿态估计算法以实现对载体姿态或方位角的精准、实时估计。在众多非线性姿态估计算法中,基于SMC(Sequential Monte Carlo)的采样型四元数粒子... 详细信息

在导航、运动捕捉、机器人智能感知等领域,研究者通常需要执行基于多传感器数据融合的非线性姿态估计算法以实现对载体姿态或方位角的精准、实时估计。在众多非线性姿态估计算法中,基于SMC(Sequential Monte Carlo)的采样型四元数粒子滤波算法(Quaternion Particle Filter,QPF)具有突出的估计精度,但是该类算法潜在的计算负荷导致在上述领域中实现困难。因此,针对QPF算法存在的估计精度与实时性难以兼顾问题,本文开展了以下几个方面的工作:首先,开展了刚体姿态测量模型及不确定性分析方法的研究。结合参数奇异性以及滤波算法的实时性与复杂性,四元数成了研究人员的首选。本文从理论上阐述了四元数具有与旋转矩阵一致的刚体旋转参数化特性,以四元数为姿态描述建立了姿态运动学模型。同时,使用Allan方差的噪声分析方法对MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)惯性器件进行误差分析并建立相应的误差模型。针对传感器噪声与模型误差引起的系统不确定性,讨论了基于不同采样策略的系统不确定性分析方法,为后续算法的研究奠定基础。其次,开展了随机采样型四元数滤波算法的研究。针对QPF算法难以实现并行化而导致随着四元数粒子数的增加而造成计算负担的问题,本文采用高斯粒子滤波(Gaussian Particle Filter,GPF)框架,创造性地提出了一种对局部姿态误差进行高斯近似而以四元数作为全局姿态描述的间接高斯粒子滤波算法(Indirect Gaussian Particle Filter,IGPF)。IGPF算法具有与QPF算法一致的精度水平,并且可以实施并行化,能够满足多核计算机精确、实时姿态测量的需求。再次,开展了确定性采样型四元数滤波算法的研究。针对QPF算法以Monte Carlo方法近似状态量概率分布的过程中,需要大量随机四元数样本而导致的计算量大的问题,本文引入四元数几何空间上的映射操作,研究了以确定性采样策略量化四元数几何空间不确定性的方案,创造性地提出了一种基于高密度不确定性匹配的离散四元数粒子滤波算法(Discrete Quaternion Particle Filter,DQPF)。仿真和实验证明了DQPF算法符合对精度和实时性的预期。最后,实施了算法的仿真与实验验证。本文将所提的两种基于不同采样策略的四元数滤波算法和其他对比算法应用于捷联惯导的姿态模型仿真中,并实现了双轴转台的半物理评估实验。实验结果得出,所提出的确定性采样型DQPF算法的滤波性能与仿真结果一致,验证了DQPF算法在实际姿态测量系统中的可行性。

关键词：刚体旋转四元数姿态估计确定性采样粒子滤波采样型非线性滤波

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