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针对姿态传感器提供不同采样率和时延的矢量测量离散时间样本的情况，提出了一种姿态估计方法。所提出的方法基于输出预测器和姿态观测器或滤波器的级联组合。该预测器补偿矢量测量中的采样和延迟的影响，并提供输出的连续时间预测。然后在观测器或滤波器中使用这些预测来估计当前的姿态。本文的主要贡献是利用姿态运动学的潜在对称性，设计一个计算简单和通用的递归预测器，即它可以与任何渐近稳定的观测器或滤波器组合。我们证明了该预测器能够再现连续的无时滞矢量测量。在仿真实例中，我们证明了即使在测量噪声和延迟不确定性存在的情况下，组合预测器-观测器仍具有良好的性能。
安装在车辆上的姿态传感器以矢量方向测量的形式测量关于其姿态的部分信息。姿态估计器的目标是通过处理这些矢量测量来计算车辆的方位。对于随机姿态估计方法（如扩展卡尔曼滤波器、无味滤波器等）和确定性姿态观测器，都有大量的研究。在卫星姿态估计应用中，诸如星敏感器或地球敏感器之类的高精度传感器以低采样率（0.5至10Hz）提供测量。相比之下，星载陀螺仪可以容易地以kHz速率（可能为两个数量级）提供高带宽测量。震级比方向信息快。星形跟踪器传感器内部的图像处理可以导致几十毫秒级的显著延迟，导致星形跟踪器测量相对于陀螺仪测量被延迟。当使用基于视觉的传感器，如相机和路标时，在航空机器人的姿态估计中也会出现类似的采样和延迟问题。此外，在室内飞行环境中，来自诸如VICON或OptiTrack之类的设备的姿态数据被从这些传感器到车辆的机载姿态估计系统的通信信道延迟。
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