无人机姿态控制的秘密武器：卡尔曼滤波的工作原理与迭代流程解析

主要观点总结

本文介绍了卡尔曼滤波用于解决什么问题，以及其在姿态估计中的应用。文章详细阐述了卡尔曼滤波的计算流程和主要步骤，包括时间更新方程和测量状态更新方程。此外，文章还介绍了旋翼类无人机系统的算法，包括姿态检测算法和姿态控制算法。

关键观点总结

关键观点1: 卡尔曼滤波的作用和原理

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程进行最优估计的算法，通过系统输入输出观测数据对系统状态进行估计。由于观测数据中可能包含噪声和干扰，因此最优估计也可以看作是一种滤波过程。

关键观点2: 卡尔曼滤波在计算流程中的应用

卡尔曼滤波的计算流程包括预测和更新两个阶段。预测阶段根据系统动态模型预测当前状态，更新阶段结合预测结果和实际观测数据，通过卡尔曼增益调整预测，以获得更准确的状态估计。

关键观点3: 卡尔曼滤波在姿态检测和控制算法中的应用

在旋翼类无人机系统中，姿态检测算法和控制算法是常用的两种算法。卡尔曼滤波是姿态检测算法中的一种，可以将传感器的测量值解算成姿态。姿态控制算法则用于控制飞行器的姿态，最常用的有PID控制及其扩展、自适应控制等。

文章预览

转自：雨飞工作室 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 一、 Kalman滤波用于解决什么问题？ 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 就是： 线性数学模型算出预测值+传感测量值=更准确的测量值。 二、姿态估计问题 卡尔曼滤波的核心在于两个主要步骤： 预测（Prediction） 和 更新（Update） 。在预测步骤中，算法根据系统的动态模型预测下一个状态；在更新步骤中，算法结合预测结果和实际观测数据，通过 卡尔曼增益（Kalman Gain） 来调整预测，以获得更准确的状态估计。 三、几个例子 1.例1 2.例2：运动模型，写出匀加速运动的状态转移方程。 第一步，根据基本的物理运动方程 ………………………………