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基于动量梯度下降法的姿态数据采集系统

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针对水下机器人姿态数据采集过程中由测量系统误差导致的姿态数据噪声大、精度低等问题,设计一套以STM32F429系列单片机为主控制器,MPU9250九轴传感器为姿态检测模块的水下机器人姿态采集系统.首先对系统采集的加速度计和磁力计数据采用中位值平均滤波算法进行滤波;然后通过动量梯度下降算法实现多传感器数据融合和姿态信息获取.在姿态数据信息融合过程中,通过不同传感器解算的姿态数据确定目标函数,并通过不断迭代的过程实现对最优姿态数值的逼近.静态和动态实验数据表明,该算法相比互补滤波算法解算的横滚角、俯仰角、偏航角的标准差分别降低1.22％、47.47％、70.31％和31.51％、20.62％、37.01％.在水下机器人姿态控制中具有很好的应用前景.
Attitude Data Acquisition System Based on Momentum Gradient Descent Method

朱延栓、戴晓强、兰武、吴伟、杨淦华

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江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003

水下机器人 姿态数据 多传感器数据融合 动量梯度下降算法

11574120JCKY2017414C002BE2018103

2021

10.11907/rjdk.202529

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(10)
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