为了实时准确地获取爬架运行时的姿态信息，提出了一种基于改进Sage-Husa扩展卡尔曼滤波算法（improved Sage-Husa extended Kalman filter, ISHEKF）的爬架姿态估计方法。首先建立了爬架姿态估计模型，然后在扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）对传感器进行融合滤波时，加入Sage-Husa扩展卡尔曼算法（SHEKF）对时变噪声进行调节，再以协方差匹配技术对Sage-Husa进行滤波发散判定，通过在调节因子中引入爬架实时运动速度，改进滤波发散判定依据，从而满足爬架运行时高精度的滤波要求。实验结果表明：在静态实验中，以横滚角为例，ISHEKF的最大误差较SHEKF减少了21.9%,较EKF的最大误...
