基于IQPSO-EKF的多传感器融合姿态测量方法研究

作者：胡启国; 王磊; 马鉴望; 任渝荣

来源：机电工程, 2023, 1-12.

• 竖井掘进
• 角度测量仪器
• 姿态测量
• 微机电系统传感器
• 多传感器融合
• 改进量子粒子群-扩展卡尔曼滤波

为解决自动化竖井掘进设备的定位调姿精度对竖井、孔桩挖掘效率与质量的影响，提出了一种基于改进量子粒子群（IQPSO）-扩展卡尔曼滤波（EKF）的姿态测量算法，以提高微机电系统（MEMS）传感器测量精度。首先，对MEMS传感器数据进行了预处理（除噪、滤波、校准等）；然后，参考现有飞行器的坐标系，建立了姿态解算模型，通过姿态角数学模型及运动学分析，构建了EFK状态方程，针对EKF方法参数估计不准确的问题，以分段混沌映射优化初始种群，引入平均位置最优值来避免陷入局部最优的IQPSO-EFK算法，优化EKF的系统、测量噪声的协方差参数；最后，对改进算法和三组姿态误差估计进行了对比实验。研究结果表明：对比三种典型目标函数，IQPSO-EFK相较与普通粒子群算法（QPSO-EFK）具有更强的寻优能力与收敛精度；对比三组旋转速度姿态测量误差，基于IQPSO-EKF算法的姿态测量方法在测量误差时比真实测量误差减少了约86.3%，比扩展卡尔曼滤波减少了约68.7%，比普通粒子群算法减少了约28.2%，证明该算法有效地提高了MEMS传感器测量精度。

• 单位
  重庆交通大学