【摘 要】
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对无人机的研究,一直以来都是国内外的热点科研课题,无人机凭借着其良好的机动能力,且生存能力强,并且不会存在人员伤亡的情况等众多优势。因此其应用极其广泛,前景不可估量
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对无人机的研究,一直以来都是国内外的热点科研课题,无人机凭借着其良好的机动能力,且生存能力强,并且不会存在人员伤亡的情况等众多优势。因此其应用极其广泛,前景不可估量。但是由于我国对无人机的研究起步晚,还处于初级阶段,加上其制造价格较为昂贵,导致目前仅仅在军事上有所应用,想要使无人机在民用上也有所应用,就需要对无人机继续研究,本课题也就应运而生了。对无人机的研究,其控制是重中之重,在高度与姿态角上的控制更是难点,本文首先介绍了一些无人机常用的坐标系,接着对相关的传感器进行了简单介绍,包括高度传感器与姿态角传感器,并分析了他们的原理以及误差来源。然后介绍了信息融合技术,包括融合理论,其中高度融合采用了卡尔曼加权融合,姿态角的融合采用了BP神经网络的融合技术。在实际应用中,对经过卡尔曼滤波的高度信息融合和经过BP神经网络的姿态角融合的数据进行分析表明,经过融合后的数据,在稳定性和准确性上有了很大的提高,从而支持了本文的观点,也印证了信息融合技术的优势。
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