基于四元数的粒子滤波方法

资 源 简 介

基于四元数的粒子滤波方法

详 情 说 明

在姿态估计领域，四元数因其避免万向节锁和计算高效的特点成为旋转表示的重要工具。传统基于欧拉角的方法在极端姿态下会出现奇异性问题，而四元数粒子滤波通过四维单位超球面上的概率分布建模，有效解决了这一限制。

该方法的创新点在于将遗传算法融入粒子滤波框架：首先通过矢量观测（如加速度计、磁力计数据）初始化粒子群，每个粒子代表一个四元数姿态假设。在预测阶段，系统动力学模型驱动粒子扩散；更新阶段则通过观测数据计算粒子权重。此时引入遗传算法的选择-交叉-变异机制，淘汰低权重粒子并对高权重粒子进行重组，显著缓解了传统粒子滤波的退化问题。

实验表明，相比标准粒子滤波，该方法在陀螺仪存在漂移时仍能保持稳定估计，尤其适用于无人机、VR头盔等需要实时高精度姿态跟踪的场景。其核心优势在于四元数流形上的操作避免了线性化误差，而遗传策略则增强了粒子多样性，两者结合显著提升了大角度机动时的收敛速度。