标题：基于改进型无迹卡尔曼滤波的IMU姿态解算
作者：万俊铄 罗志林 祝钊骏
作者单位：贺州学院5G+人工智能产教融合实训基地，广西 贺州 542800
关键字：无迹卡尔曼滤波；目标函数；梯度下降法；姿态解算
摘要：针对标准无迹卡尔曼滤波(UKF)算法无法满足惯性测量单元（IMU）在强非线性、噪声未知情况下准确定位要求的问题，提出一种基于梯度下降法调优的UKF算法。该算法根据系统真状态值与相应估计值之间存在的误差构造目标函数，利用梯度下降法在线调优噪声协方差Q、R并反馈给UKF，去除噪声影响和降低姿态解算误差。为了验证算法的有效性与可行性，用搭载IMU模块的两轮平衡机器人进行了自平衡和爬坡动态实验，分析对比了扩展卡尔曼滤波（EKF）、UKF和该改进型UKF算法滤波的效果。实验结果表明：提出基于梯度下降法优化UKF的算法，无论两轮平衡机器人在自平衡还是爬坡动态的实时性情况下，都能很明显减少噪声对系统稳定性的影响，且提高解算精度和鲁棒性。