CN105300381B - 一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出的一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方法,属于运动控制与多传感器数据融合技术领域,主要作用于移动机器人起始运动阶段,使之实现快速平稳启动。姿态检测模块主要包括微控制器、陀螺仪、加速度计和磁力计等MEMS惯性传感器。该系统利用加速度计重力场分量估计的倾角作为辅助信息,通过倾角补偿得到由磁力计解算的偏航角,并运用欧拉角姿态解算方法得到陀螺仪在三轴的角速率信息。通过设计一个参数灵活可调的互补滤波器对陀螺仪和辅助传感器的数据进行融合处理,实时解算出最优姿态角。本发明不仅能够使姿态检测模块快速响应初始状态的姿态角,而且能明显抑制噪声和漂移误差,使移动机器人实现快速平稳启动,增强其稳定性能。

Description

一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛 方法
技术领域
[0001] 本发明提供的一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方法,属 于数字滤波和多传感器数据融合技术领域,主要作用于移动机器人起始运动阶段,使之实 现快速平稳启动。
背景技术
[0002] 姿态解算的精度和速度将直接影响移动或飞行控制算法的稳定性、可靠性和实现 的难易程度,所以,姿态解算是移动或飞行控制实现的前提。随着MEMS技术和计算机技术的 发展,小型两轮自平衡机器人姿态的测量普遍采用低成本的捷联惯性测量单元IMU,其主要 由低成本陀螺仪、加速度传感器和电子罗盘组成。MEMS陀螺仪具有温度漂移特性,加速度传 感器会受到自平衡机器人移动过程中机体振动的影响。因此,如何融合IMU多传感器的数 据,滤除外部干扰,得到高可靠性、高精度的姿态数据,是一项非常具有挑战性的工作。互补 滤波器算法简单可靠,能较好地结合陀螺仪角速度的动态性能和加速度计的静态精度,可 以剔除高频运动加速度,在低成本的INS导航系统中应用广泛。由于陀螺仪短时精度高,长 时间故障会引起漂移。而对于加速度计,短时间内精度没有陀螺仪高,但是长时间却能保持 稳定。同时根据上文的分析,陀螺显示为高通特性,加速度计显示低通特性,它们在频域上 可以相互补充,从而实现高精度的姿态测量。所以互补滤波算法能同时滤除低频干扰与高 频干扰,实现传感器数据融合。但姿态求解器传递函数C (s)往往取定值,则低通滤波系数Gl (s)和高通滤波系数Gh (s)为常量,且在最终时刻Gh (s) > >Gl (s)。不能满足初始时刻姿态的 快速收敛要求,具体表现为对陀螺仪和加速度计进行互补滤波的角度值在初始阶段很难快 速跟上移动机器人的初始真实角度值,动态性能差,收敛慢甚至易摔倒,故未经改进的互补 滤波技术还存在一定的缺陷。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于针对上述存在的问题和不足,提出一种用于移动机器人姿态检 测的能够快速响应、有更强适应性的改进互补滤波方法,且算法较为简单,对噪声和漂移抑 制明显,不仅在数据上更具有平滑度,同时在大幅度的角度变化情况下,也能有很快的响应 速度并能得到高精准的姿态角。
[0004] 本发明具体过程如下:
[0005] 步骤一:确定互补滤波器的初始化参数,包括互补滤波系数kP、h等;
[0006] 步骤二:实时修改滤波器参数心和1^。1^和1^存在如下函数关系:
[0007] kP+ki = l (1)
[0008] ki根据如下函数式实时优化:
[0009] ki = f I (t) +f 2 (〇acc , Ogro) +f 3 (Δ θ) (2)
[0010] 其中,t为移动机器人运行时间、Oa。。为加速度计所解算的俯仰角测量方差、(V。为 陀螺仪所解算的俯仰角测量方差、A Θ为加速度计与陀螺仪所解算俯仰角的差值;
[0011] 步骤三:由加速度计解算出重力场下的载体倾角,包括俯仰角及横滚角Acc;
Figure CN105300381BD00051
[0013] 其中,ax、ay、az分别为重力场下的X轴分量、y轴分量、ζ竖轴分量;
[0014]步骤四:以加速度计解算的倾角补偿磁力计的输出得到载体的偏航角ik;
Figure CN105300381BD00052
[0016] 其中,
Figure CN105300381BD00053
为加速度计估计的俯仰角和横滚角,mx、my、mz分别为磁力计输出的 X轴分量、y轴分量、ζ轴分量;
[0017] 步骤五:根据欧拉角的方法对陀螺的输出值进行坐标变换,解算出在导航坐标系 下的三轴姿态信息;设陀螺仪的输出值为
Figure CN105300381BD00054
,则欧拉角速率与三轴陀螺所测 的角速率的关系如下:
Figure CN105300381BD00055
[0019] 其中,Θ为俯仰角,λ为横滚角,φ为偏航角,
Figure CN105300381BD00056
’分别为其对应角的角速率;
[0020] 所以根据陀螺仪所解算的俯仰角0gr。为:
Figure CN105300381BD00057
[0022] 其中,dt为积分时间,0gr:为上一时刻所解算的俯仰角;
[0023] 滤波器参数Ia和时间相关的函数关系式为:
Figure CN105300381BD00058
[0025]其中ai、a2为常数。滤波器参数Ia和加速度与陀螺仪计俯仰角测量方差相关的函数 关系式为:
Figure CN105300381BD00059
[0027]滤波器参数Ια和加速度计与陀螺仪解算的俯仰角的差值相关的函数关系式为:
Figure CN105300381BD000510
[0029] 其中a3为常数。在公式⑶与(9)中〜。。、。#。、Δ Θ的计算公式如下:
Figure CN105300381BD000511
Figure CN105300381BD00061
[0033] 其中
Figure CN105300381BD00062
的计算公式如下:
Figure CN105300381BD00063
[0036] 其中,0a_0gr。分别为加速度计和陀螺仪每次俯仰角的解算值;
Figure CN105300381BD00064
分别为加 速度计与陀螺仪最近10次所解算的俯仰角的均值;ξ为角度校正系数;
[0037] 步骤六:运用步骤五中参数可调的互补滤波器解算自平衡移动机器人的最优姿态 角,利用如下公式融合处理:
[0038]
Figure CN105300381BD00065
[0039] 其中,At为采样时间,
Figure CN105300381BD00066
,分别为加速度计测得的俯仰角、横滚角及补 偿磁力计得到的偏航角,
Figure CN105300381BD00067
分别为陀螺仪测得对应轴的角速率,9piteh、0rcill、0yai^g 过改进互补滤波后的最优三轴姿态角。
附图说明
[0040] 图1改进互补滤波流程图
[0041] 图2自平衡机器人坐标系示意图
[0042] 图3改进互补滤波仿真图
[0043] 图4改进互补滤波仿真局部图
[0044] 图5—般互补滤波试验论证图
[0045] 图6改进互补滤波试验论证图
具体实施方式
[0046] 参照说明书附图对本发明的一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快 速收敛方法作以下详细地说明。
[0047] 如图1所示,详细的阐述了改进互补滤波的算法流程,最终解算的互补滤波角度具 有很高的精度,且在初始时刻实时响应性较好。
[0048] 在图2中,简要的描述了自平衡机器人坐标系示意图,其中,Θ为俯仰角,λ为横滚 角,Φ为偏航角。
[0049] 在Matlab仿真中,取σ_ = 〇. 2,〇gr。= 〇. 04,Δ Θ为符和高斯分布的方差为1,均值为 〇的噪声。由图3和图4仿真可知,改进后的互补滤波在初始时刻具有更快的收敛性。
[0050] 试验采用微控制器STM32F103、姿态检测模块MPU6050,并在设定好定时器的中断 时间为5ms,在中断程序中执行改进互补滤波算法。
[0051] 步骤一:确定互补滤波器的初始化参数,包括互补滤波系数kP、la等;
[0052] 步骤二:实时修改滤波器参数kJPla。kjPla存在如右函数关系:
[0053] kp+ki = I (16)
[0054] ki根据如下函数式实时优化:
Figure CN105300381BD00071
[0056] 其中,t为移动机器人运行时间、为加速度计所解算的俯仰角测量方差、(V。为 陀螺仪所解算的俯仰角测量方差、A Θ为加速度计与陀螺仪所解算俯仰角的差值;
[0057] 步骤三:由加速度计解算出重力场下的载体倾角,包括俯仰角0acc及横滚角Rcc;
Figure CN105300381BD00072
[0059]步骤四:以加速度计解算的倾角补偿磁力计的输出得到载体的偏航角fc;
Figure CN105300381BD00073
[0061] 其中,0a。。和^^为加速度计估计的俯仰角和横滚角;
[0062] 步骤五:根据欧拉角的方法对陀螺的输出值进行坐标变换,解算出在导航坐标系 下的三轴姿态信息;设陀螺仪的输出值为I
Figure CN105300381BD00074
,则欧拉角速率与三轴陀螺所测 的角速率的关系如下:
Figure CN105300381BD00075
[0064] 其中,Θ为俯仰角,λ为横滚角,φ为偏航角,
Figure CN105300381BD00076
分别为其对应角的角速率;
[0065] 所以根据陀螺仪所解算的俯仰角0gr。为:
Figure CN105300381BD00077
[0067] 其中,dt为积分时间,0gr:为上一时刻所解算的俯仰角;
[0068] 滤波器参数Ia和时间相关的函数,
Figure CN105300381BD00078
取值影响滤波收敛,a2取值影 响滤波的稳定性,在本实验中,常数分别选取为0.2、0.001;滤波器参数Ia和加速度与 陀螺仪计俯仰角测量方差相关的函数.
Figure CN105300381BD00079
「滤波器参数h和加 速度计与陀螺仪解算的俯仰角的差值相关的函数f3 (A Θ) =a3 · △ Θ,在本实验中,常数&3选 取为0.2。
[0069] 在公式⑵中〇acc、〇gr。、Δ Θ的计算公式如下:
Figure CN105300381BD00081
[0073] 其中
Figure CN105300381BD00082
的计算公式如下:
Figure CN105300381BD00083
[0076] 其中,03。。、0#。分别为加速度计和陀螺仪每次俯仰角的解算值; <
Figure CN105300381BD00084
分别为加 速度计与陀螺仪最近10次所解算的俯仰角的均值;ξ为角度校正系数;
[0077] 步骤六:运用步骤五中参数可调的互补滤波器解算自平衡移动机器人的最优姿态 角,利用如下公式融合处理:
[0078]
Figure CN105300381BD00085
[0079] 其中,At为采样时间,
Figure CN105300381BD00086
,分别为加速度计测得的俯仰角、横滚角及补 偿磁力计得到的偏航角,
Figure CN105300381BD00087
分别为陀螺仪测得对应轴的角速率,9pitc;h、0rcill、0yai^g 过改进互补滤波后的最优三轴姿态角。
[0080] 现选定说明书中公式(7)、(9)的参数m、a2、a3依照上述取值,则可得出以下函数:
Figure CN105300381BD00088
[0082] 其中,t为移动机器人运行时间、〇acc为加速度计所解算的俯仰角测量方差、(V。为 陀螺仪所解算的俯仰角测量方差、A Θ为加速度计与陀螺仪所解算俯仰角的差值;
[0083] 在实验论证中,在中断每5ms时间内采集一次加速度计、陀螺仪、磁力计的输出值 和互补滤波后姿态角。如图5所示,对于一般互补滤波,对陀螺仪和加速度计进行互补滤波 的角度值在初始阶段很难快速跟上移动机器人的初始真实角度值,动态性能差,收敛慢;当 在移动机器人中运用本发明所述的改进互补滤波算法,如图6所示,能很好解决互补滤波 在初始时刻的姿态收敛问题,具体变现为启动平稳迅速,无磕泮不适感。
[0084] 表1 一般互补滤波和改进互补滤波姿态收敛时间的比较
[0085]
Figure CN105300381BD00091
[0086] 将机器人在初始时刻加速度计所解算的姿态角作为参考值,分别根据改进前后的 互补滤波进行实验,得到滤波后的角度第一次和参考值相等的时间,允许5%的误差率。根 据实验得出表1,对于一般互补滤波,机器人姿态收敛时间均值为192ms;而对于改进互补滤 波,机器人姿态收敛时间约为99ms,较一般互补滤波收敛时间减少48.4 %,姿态收敛速度大 大提尚。

Claims (3)

  1. I. 一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方法,其特征在于,具体 包括以下步骤: 步骤一:确定互补滤波器的初始化参数,包括互补滤波系数kP、lu等; 步骤二:实修改时滤波器参数1^和1^且1^和1^存在如下函数关系: kP+ki = l (1) ki根据如下函数式实时优化: ki = fi (t) +f2 (〇acc,〇gr。) +f3 (Δ Θ) (2) 其中,t为移动机器人运行时间、〇a。。为加速度计所解算的俯仰角测量方差、〇gr。为陀螺 仪所解算的俯仰角测量方差、A Θ为加速度计与陀螺仪所解算俯仰角的差值; 步骤三:由加速度计解算出重力场下的载体倾角,包括俯仰角及横滚角穴@;
    Figure CN105300381BC00021
    其中,ax、ay、az分别为重力场下的X轴分量、y轴分量、ζ轴分量; 步骤四:以加速度计解算的倾角补偿磁力计的输出得到载体的偏航角fc;
    Figure CN105300381BC00022
    其中,Θ a。。和奶为加速度计估计的俯仰角和横滚角,mx、my、mz分别为磁力计输出的X轴 分量、y轴分量、ζ轴分量; 步骤五:根据欧拉角的方法对陀螺的输出值进行坐标变换,解算出在导航坐标系下的 三轴姿态信息;设陀螺仪的输出值为
    Figure CN105300381BC00023
    则欧拉角速率与三轴陀螺所测的角 速率的关系如下:
    Figure CN105300381BC00024
    其中,Θ为俯仰角,λ为横滚角,φ为偏航角,
    Figure CN105300381BC00025
    分别为其对应角的角速率; 所以根据陀螺仪所解算的俯仰角Sgr。为:
    Figure CN105300381BC00026
    其中,dt为积分时间,0gr^为上一时刻所解算的俯仰角; 步骤六:计算滤波器参数匕和1^与〖、(^、(^。的函数关系式,并带入公式卬中解算自平 衡移动机器人的最优姿态角:
    Figure CN105300381BC00027
    其中,At为采样时间,
    Figure CN105300381BC00028
    ,分别为加速度计测得的俯仰角、横滚角及补偿磁力计 得到的偏航角,
    Figure CN105300381BC00029
    分别为陀螺仪测得对应轴的角速率,9_11、0„11、0胃为经过改进互 补滤波后的最优三轴姿态角。
  2. 2. 根据权利要求1所述的一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方 法,其特征在于步骤二中互补滤波器参数Iu是实时优化的且函数表达式如下: ki = fi (t) +f2 (〇acc,〇gr。) +f3 (Δ Θ) (8) 在公式⑷中〇acc、ogr。、△ Θ的计算公式如下:
    Figure CN105300381BC00031
    其中
    Figure CN105300381BC00032
    的计算公式如下:
    Figure CN105300381BC00033
    其中,9acx;、0gr。分别为加速度计和陀螺仪每次俯仰角的解算值;
    Figure CN105300381BC00034
    分别为加速度 计与陀螺仪最近10次所解算的俯仰角的均值;ξ为角度校正系数。
  3. 3. 根据权利要求2所述的一种基于改进互补滤波的自平衡移动机器人姿态快速收敛方 法,其特征在于:滤波器参数Iu和时间相关的函数关系式为:
    Figure CN105300381BC00035
    其中ai、a2为常数; 滤波器参数kdP加速度与陀螺仪计俯仰角测量方差相关的函数关系式为:
    Figure CN105300381BC00036
    滤波器参数Iu和加速度计与陀螺仪解算的俯仰角的差值相关的函数关系式为:
    Figure CN105300381BC00037
    其中a3为常数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106176149A (zh) * 2016-09-08 2016-12-07 电子科技大学 一种基于多传感融合的外骨骼步态分析系统及方法
CN106482734A (zh) * 2016-09-28 2017-03-08 湖南优象科技有限公司 一种用于imu多传感器数据融合的滤波方法
CN107907129A (zh) * 2017-09-26 2018-04-13 广州新维感信息技术有限公司 Vr手柄姿态初始算法、vr手柄及存储介质
CN109693233B (zh) * 2017-10-20 2020-11-24 深圳市优必选科技有限公司 机器人姿态检测方法、装置、终端设备及计算机存储介质
CN108255094A (zh) * 2017-11-28 2018-07-06 南京航空航天大学 一种自组网智能小车实验数据采集平台
WO2019127092A1 (en) * 2017-12-27 2019-07-04 SZ DJI Technology Co., Ltd. State estimatation
CN108827299A (zh) * 2018-03-29 2018-11-16 南京航空航天大学 一种基于改进四元数二阶互补滤波的飞行器姿态解算方法
CN109157201A (zh) * 2018-08-13 2019-01-08 广州喜梁门科技有限公司 一种手环设备的系统及其控制方法
CN109099898A (zh) * 2018-08-17 2018-12-28 北京理工大学 一种基于自稳定平台的移动服务系统
CN109470613B (zh) * 2018-11-12 2020-07-03 湖南电气职业技术学院 一种基于互补滤波姿态融合算法的无人机pm2.5检测装置
CN109990776A (zh) * 2019-04-12 2019-07-09 武汉深海蓝科技有限公司 一种姿态测量方法及装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4183465B2 (ja) * 2002-09-20 2008-11-19 シャープ株式会社 画像形成装置及び転写体
FR2886020B1 (fr) * 2005-05-19 2007-10-19 Eurocopter France Systeme d'estimation de la vitesse d'un aeronef et son application a la detection d'obstacles

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Adaptive-Gain Complementary Filter of Inertial and Magnetic Data for Orientation Estimation;James Calusdian et al.;《2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation》;20110513;第1916-1922页 *
Attitude Estimation with Complementary Filter;Ruihua Chang et al.;《Mechanics and Materials》;20101206;第3781-3784页 *
Complementary Filter for Orientation Estimation;Romy Budhi Widodo et al.;《SCIS&ISIS 2014》;20141206;第906-909页 *
一种自适应互补滤波姿态估计算法;王立等;《控制工程》;20150930;第22卷(第5期);第881-886页 *
基于重力场自适应互补滤波的无人直升机水平姿态估计方法;史智宁等;《传感技术学报》;20090731;第22卷(第7期);第993-996页 *

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