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改进的Kalman滤波算法在飞行器测距中的应用研究

Application of lmproved Kalman Filter Algorithm in Obstacle Ranging of Aircraft

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为了解决四旋翼飞行器避障系统中激光和超声波传感器测距数据误差较大的问题,设计了一种改进的Sage_Husa自适应Kalman滤波算法.首先,在算法中引入遗忘因子,修正观测噪声协方差,校正数据结果,并使用Sage_Husa法对传统自适应Kalman滤波算法进行简化;然后,针对不同材质的障碍物墙面进行测距实验;最后,将结果与单一传感器和传统Kalman滤波算法的实验结果进行对比.结果显示,改进的Kalman滤波算法使激光和超声波传感器测量数据的融合结果更加稳定、准确,证明该算法能有效提高传感器的测量精度.

张雪蕊、刘祚时、程素平、杜人照

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江西理工大学机电工程学院,江西 赣州 341000

四旋翼飞行器 遗忘因子 Sage_Husa法 自适应Kalman滤波算法

国家自然科学基金江西省科技计划项目

7136101420151BBE50038

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(2)
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