1 反对称矩阵

V=[0−v3v2v30−v1−v2v10] V = \begin{bmatrix} 0 &-v3 &v2\\ v3 &0 &-v1\\ -v2 &v1 &0 \end{bmatrix} V= 0v3v2v30v1v2v10
反对称矩阵乘以向量等于向量叉乘
V∗b⃗=V⃗×b⃗ V*\vec b = \vec V \times \vec b Vb =V ×b

2 罗德里格斯公式

D=I+sin(ϕ)∗(u⃗×)+(1−cos(ϕ))∗(u⃗×)2D=cos(ϕ)∗I+(1−cos(ϕ))∗u⃗∗u⃗T+sin(ϕ)∗(u⃗×) D=I+sin(\phi)*(\vec u \times) + (1-cos(\phi))*(\vec u \times)^2\\ D=cos(\phi)*I+(1-cos(\phi))*\vec u*\vec u^T + sin(\phi)*(\vec u \times) D=I+sin(ϕ)(u ×)+(1cos(ϕ))(u ×)2D=cos(ϕ)I+(1cos(ϕ))u u T+sin(ϕ)(u ×)

3 姿态微分方程以及求解

3.1 方向余弦阵微分方程以及求解

微分方程
C˙bi=Cbi∗(ωibb×) \dot C_{b}^i=C_{b}^i*(\omega_{ib}^b \times) C˙bi=Cbi(ωibb×)
求解结果
Cb(m)i=Cb(m−1)i∗Cb(m)b(m−1)Cb(m)b(m−1)=I+sin(Δθm)Δθm(Δθ⃗m×)+1−cos(Δθm)Δθm2(Δθ⃗m×)2 C_{b(m)}^i = C_{b(m-1)}^i * C_{b(m)}^{b(m-1)}\\ C_{b(m)}^{b(m-1)}=I+\frac{sin(\Delta \theta_m)}{\Delta\theta_m}(\Delta \vec \theta_m \times)^ +\frac{1-cos(\Delta \theta_m)}{\Delta\theta_m^2}(\Delta\vec \theta_m \times)^2 Cb(m)i=Cb(m1)iCb(m)b(m1)Cb(m)b(m1)=I+Δθmsin(Δθm)(Δθ m×)+Δθm21cos(Δθm)(Δθ m×)2

3.2 四元数微分方程以及求解

四元数微分方程,后一项是角速度零标量四元数。
Q˙bi=12∗Qbi∗ωibb \dot Q_b^i=\frac{1}{2}*Q_b^i*\omega_{ib}^b Q˙bi=21Qbiωibb
四元数微分方程求解
Qb(m)i=Qb(m−1)i∗Qb(m)b(m−1)Qb(m)b(m−1)=[cosΔθm2Δθ⃗mΔθmsinΔθm2] Q_{b(m)}^i=Q_{b(m-1)}^i*Q_{b(m)}^{b(m-1)}\\ Q_{b(m)}^{b(m-1)}=\begin{bmatrix} cos\frac{\Delta \theta_m}{2}\\ \frac {\Delta \vec \theta_m}{\Delta \theta_m} sin\frac{\Delta \theta_m}{2} \end{bmatrix} Qb(m)i=Qb(m1)iQb(m)b(m1)Qb(m)b(m1)=[cos2ΔθmΔθmΔθ msin2Δθm]

3.3 等效旋转矢量微分方程以及求解

等效旋转矢量微分方程,只在等效旋转矢量为小量时成立。
ϕ˙=ω+12ϕ×ω \dot \phi = \omega+\frac{1}{2}\phi \times \omega ϕ˙=ω+21ϕ×ω
等效旋转矢量求解,实际应用时一总是以t(m-1)为新的时间起点,phi(m-1)=0,计算等效旋转矢量,再利用四元数或者方向余弦递推方程。
Qb(m)i=Qb(m−1)i∗Qb(m)b(m−1)Qb(m)b(m−1)=[cosΔϕm2Δϕ⃗mΔϕmsinΔϕm2] Q_{b(m)}^i=Q_{b(m-1)}^i*Q_{b(m)}^{b(m-1)}\\ Q_{b(m)}^{b(m-1)}=\begin{bmatrix} cos\frac{\Delta \phi_m}{2}\\ \frac {\Delta \vec \phi_m}{\Delta \phi_m} sin\frac{\Delta \phi_m}{2} \end{bmatrix} Qb(m)i=Qb(m1)iQb(m)b(m1)Qb(m)b(m1)=[cos2ΔϕmΔϕmΔϕ msin2Δϕm]
等效旋转矢量,二子样算法,如下:
ϕ(T)=Δθ1+Δθ2+23Δθ1×Δθ2 \phi(T) = \Delta \theta_1+\Delta \theta_2+\frac{2}{3}\Delta \theta_1 \times \Delta \theta_2 ϕ(T)=Δθ1+Δθ2+32Δθ1×Δθ2
等效旋转矢量,单子样+前一周期算法,如下:
ϕ(T)=Δθ1+112Δθ0×Δθ1 \phi(T) = \Delta \theta_1+\frac{1}{12}\Delta \theta_0 \times \Delta \theta_1 ϕ(T)=Δθ1+121Δθ0×Δθ1

3.4 推导过程重要公式

角速度反对称矩阵转换坐标系(反对称矩阵相似变换公式,推导过程引入一个右向量实现,非常重要),也是向量坐标系转换的矩阵形式。
(ωibi×)=Cbi∗(ωibb×)∗Cib (\omega_{ib}^i \times)=C_b^i*(\omega_{ib}^b \times)*C_i^b (ωibi×)=Cbi(ωibb×)Cib
向量坐标系转换的四元数形式。
ri=Qbi∗rb∗Qib r^i=Q_b^i*r^b*Q_i^b ri=QbirbQib
四元数左乘转矩阵乘法
P∗Q=Mp∗Q=P0∗I+[0−PvTPvPv×] P*Q=M_p*Q=P_0*I+\begin{bmatrix} 0 &- P_v^T\\ P_v &P_v\times \end{bmatrix} PQ=MpQ=P0I+[0PvPvTPv×]
四元数右乘转矩阵乘法
P∗Q=Mq∗P=Q0∗I+[0−QvTQv−Qv×] P*Q=M_q*P=Q_0*I+\begin{bmatrix} 0 &- Q_v^T\\ Q_v &-Q_v\times \end{bmatrix} PQ=MqP=Q0I+[0QvQvTQv×]

4 SINS公式

以下考虑了地球自转和地球曲率,不考虑的地方可以去掉相关项。
速度微分方程(这是所有推导的基础方程)
v˙enn=Cbn∗fb−(2∗ωien+ωenn)×venn+gn \dot v_{en}^n=C_b^n*f^b-(2*\omega_{ie}^n+\omega_{en}^n)\times v_{en}^n+g^n v˙enn=Cbnfb(2ωien+ωenn)×venn+gn
姿态误差方程和速度误差方程
ϕ˙n=δωiet+δωett−(ωiet+ωett)×ϕt+Cbtεbδv˙n=Cbn∗fb×ϕn−(2∗δωien+δωenn)×vn−(2∗ωien+ωenn)×δvn+Cbt∇b \dot \phi^n=\delta\omega_{ie}^t+\delta\omega_{et}^t-(\omega_{ie}^t + \omega_{et}^t) \times \phi^t + C_b^t\varepsilon^b\\ \delta \dot v^n=C_b^n*f^b\times \phi^n-(2*\delta\omega_{ie}^n+\delta\omega_{en}^n)\times v^n-(2*\omega_{ie}^n+\omega_{en}^n)\times \delta v^n + C_b^t\nabla^b ϕ˙n=δωiet+δωett(ωiet+ωett)×ϕt+Cbtεbδv˙n=Cbnfb×ϕn(2δωien+δωenn)×vn(2ωien+ωenn)×δvn+Cbtb

Logo

DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐