基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)12-0160-04

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基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法

更新时间：2025-09-11

- 基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法
- Issue 12, Pages: 160-163+168(2023)
- 作者机构：
  
  湖南理工学院信息科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)12-0160-04
  CLC： TN96;TN713
- Published：2023
- 稿件说明：
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[J]. 2023, (12): 160-163+168.
DOI：

[J]. 2023, (12): 160-163+168. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)12-0160-04.

摘要

随着微机电系统(MEMS)的发展，基于惯性测量单元(IMU)的捷联式惯性导航系统(SINS)成为了行人导航的理想选择。针对SINS定位精度低、器件噪声大的问题，提出一种改进的Mahony滤波器和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的姿态解算算法。首先，该算法基于SINS误差量建立模型；再以Mahony滤波加速度与捷联惯导姿态解算加速度之差作为系统的观测量；最后，应用EKF融合陀螺仪、加速度计的测量数据得到定位结果。实验结果表明，在不同的运动状态下，与EKF和Mahony滤波器相比，平均定位误差分别降低了73.27%和65.76%以上，该融合算法能有效估计行人姿态，减少航向漂移，提高定位精度。

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