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1. 基于改进互补滤波器的低成本微小飞行器姿态估计方法
阎世梁 王银玲 张华
计算机应用    2013, 33 (07): 2078-2082.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.2078
摘要809)      PDF (819KB)(493)    收藏
针对微飞行器(MAV)在不同机动状态下如何获得对重力加速度的有效估计这一问题,提出一种具有增益调节机制的显性互补滤波器,对微飞行器类似周期性盘旋等典型状态,利用陀螺仪的测量和指示空速的估计构建了向心加速度补偿机制,使得基于重力加速度估计的互补滤波器能获得较为精确的姿态估计,并克服了传统互补滤波器对姿态估计进行重构的缺点。在比例积分补偿环节中,对俯仰角和横滚角的估计赋予不同的截止频率,使得比例增益和积分增益具有较好的自适应性。对比实验表明,姿态角估计误差能保持在±2°之内,与现有的典型滤波算法相比,该方法在算法效率和估计误差方面具有良好的综合性能,并适合用低成本的微惯性测量单元实现微飞行器的精确姿态估计。
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2. 极坐标下基于迭代学习的移动机器人轨迹跟踪控制
阎世梁 张华 王银玲 肖晓萍
计算机应用    2010, 30 (8): 2017-2020.  
摘要435)      PDF (568KB)(1154)    收藏
为提高自主移动机器人对一类特殊轨迹的重复跟踪能力,在极坐标下建立了3轮全向移动机器人的运动学模型,结合离散时域下对轨迹跟踪问题的描述方法,采用开闭环P型迭代学习控制算法,并在给定条件下证明了其收敛性,随着迭代次数的增加,该算法能够有效改善动态不确定环境中系统的稳定性与收敛的快速性。通过将仿真结果作用于实际动态系统的初始控制输入,从而在实际环境下能以较少的迭代过程来获取控制律。实验结果表明,在仿真环境下机器人可以较好地跟踪玫瑰曲线,在实际机器人测试中,机器人能够较好地跟踪期望轨迹,从而证实了该方法对提高自主移动机器人轨迹跟踪能力的可行性与有效性。
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