UKF原理介绍

UKF（Unscented Kalman Filter)，中文释义是无损卡尔曼滤波、或者去芳香卡尔曼滤波。是无损变换(UT) 和标准Kalman滤波体系的结合，通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系。

与EKF（扩展卡尔曼滤波）不同,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波而不是像EKF那样,通过线性 化非线性函数实现递推滤波。由于在现实生活中实际的目标跟踪中,跟踪系统的状态模型和量测模型多是非线性的,因此采用非线性滤波的UKF要明显优于 EKF.

UKF的原理是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要求导计算 Jacobian矩阵。UKF没有线性化忽略高阶项，因此非线性分布统计量的计算精度较高。基于上述优点采用UKF作为惯性导航的核心算法。

离散化的增量PID算式为：（1）式中 为输出增量， 为比例系数， 为微分系数， 为积分系数， 为偏差信号， 为采样时刻。

由（1）式可以得出控制器的参数为常值，一经确定变无法更改，这里引入神经元模型实现对系统控制器状态参数的实时整定。实现了根据姿态变化程度 动态生成的pGain，iGain，dGain。从结果上看神经元PID可以自适应调节控制量的变化，姿态变化越快，相应控制速度就越快，同时降低控制 量。如果变化越缓慢，控制力度就自动变大。

MAVLINK 的英文注解：Micro Air Vehicle Communication Protocol，该协议具有数据结构简洁，通信量小，功能覆盖全，扩展性强等特点，目前已经成为微型无人机控制领域内的标准协议，包括 APM，AR.DRONE,PixHAWK等飞控平台均使用MAVLINK协议作为通信协议。

当前飞控板使用的是惯性导航算法和神经元自适应PID控制输出，姿态刷新率200Hz，支持MAVLINK1.0协议。

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导航控制整体结构框图

整套系统软件采用嵌入式多任务操作系统设计，针对各种类型的飞行器（如固定翼；传统直升机以及双旋翼；3旋翼等特种飞行器），可移植性强，同时也可应用于船只，车辆导航控制等领域。