14、传感器校准实验:多旋翼飞行器的精准之钥

传感器校准实验:多旋翼飞行器的精准之钥

1. 传感器校准概述

多旋翼飞行器上安装了众多传感器,如三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计、超声波测距仪、二维激光测距仪、全球定位系统(GPS)接收器和相机等。这些传感器基于微机电系统(MEMS)技术,虽能让多旋翼飞行器获取自身位置和姿态,但测量结果并不准确。例如,电动推进系统会影响磁力计的测量,进而难以获得准确的方向,更无法实现可靠的飞行控制。因此,对这些传感器进行校准十分必要。本文将详细介绍一些传感器的校准原理和方法,并通过三个循序渐进的实验,帮助大家逐步掌握相关知识。

2. 传感器基础原理

2.1 三轴加速度计

2.1.1 基本原理

三轴加速度计是一种惯性传感器,用于测量比力,即单位质量的非重力或消除重力后的总加速度。当加速度计静止时,仍能感知重力加速度,但总加速度为零;在自由落体时,总加速度等于重力加速度,而三轴加速度计输出为零。利用这一原理可以测量角度,其弹簧压缩量由加速度计与地面的夹角决定,通过测量弹簧压缩长度可得到比力。在无外力作用下,可准确测量俯仰角和横滚角,且无累积误差。

三轴加速度计固定在多旋翼飞行器上,并与机体坐标系对齐。通过加速度计测量值可获取低频俯仰角和横滚角,公式如下:
[
\theta_m = \arcsin \left(\frac{a_{xb}^m}{g}\right)
]
[
\varphi_m = -\arcsin \left(\frac{a_{yb}^m}{g \cos \theta_m}\right)
]
其中,(\mathbf{b} {a}^m =

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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