融合双轴加速度计与单轴陀螺仪的滚转角测试方法

实时高精度滚转角信息对提高高速旋转弹药制导精度尤为重要。由于弹体纵轴存在高速旋转,若纵轴采用大量程陀螺,则会带来较大的输出噪声,同时不可避免地存在累积误差,导致滚转角测量精度不高。为解决这个问题,提出了一种融合双轴正交加速度计与单轴陀螺仪的滚转角测试方法,纵轴采用大量程陀螺进行滚转角测量,双轴正交加速度计测量横轴和竖轴上的加速度,利用低通滤波提取重力投影测量滚转角,由加速度计得到的滚转角作为观测量,基于卡尔曼滤波（KF）融合两种方式得到滚转角信息,利用加速度计修正陀螺仪从而提高滚转角测量精度。为验证算法的有效性,进行了弹道仿真实验,实验结果表明：在6.68秒的外弹道飞行过程中,单独使用加速度计测量滚转角精度为（RMSE标准）15.58°,单独使用陀螺测量滚转角精度为1.36°,融合算法精度为0.57°,且不存在累积误差。实验表明,该算法具有重要的工程应用价值     

基于神经网络的航位推算导航

针对航位推算法中陀螺仪对方向测量存在较大噪声,进而导致航位推算误差较大的问题,提出一种基于神经网络的航位推算方法.该方法利用神经网络考察加速度测量值与方向测量值之间的时变关系,从而在不使用陀螺仪的情况下,通过该时变关系使用加速度值计算方向值,进而完成水下自主航行器(AUV)的航位推算导航.结果表明,该算法能在仅使用加速度计的情况下完成航位推算导航,因此可避免近海面由陀螺仪噪声导致的航位推算误差问题.仿真实验证明了该算法准确率较高.     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

基于惯性测量单元旋转的陀螺漂移估计和补偿方法

陀螺仪的漂移误差是影响惯性导航系统的姿态测量精度的重要因素。常用的陀螺漂移估计及航向角误差修正方法需要用磁强计或GPS等外部传感器的辅助数据来实现,存在室内、磁干扰等环境下应用受限的问题。对此该文提出了惯性测量单元旋转的改进方法。该方法在测量过程中对陀螺仪施加独立于物体运动的特定旋转,通过旋转前后不同姿态下陀螺仪和加速度计输出的倾角数值,得到惯性测量单元漂移估计。实验表明,该估计算法可有效地提高航向角的测量精度。     

基于复合卡尔曼的低成本手机陀螺仪降噪研究

在利用智能手机中的低成本MEMS传感器进行定位时,由于陀螺仪和加速度计输出的原始数据存在较大误差,难以获得较为准确的姿态角信息。其中利用陀螺仪数据进行积分运算后造成的漂移误差尤为严重。针对这个问题,将陀螺仪和加速度计的数据进行信息融合,使用复合卡尔曼滤波法来降低陀螺仪积分漂移误差。静态和摇摆实验表明基于复合卡尔曼滤波的降噪方法可有效提高姿态角测量精度。     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

基于VNS-GA的PID和互补滤波控制的自平衡车姿态解算

自平衡车的姿态主要靠传感器来感知,通过传感器感知的角速度和加速度数据自动调整自平衡车的姿态角,从而维持其平衡.采用三轴陀螺仪和三轴加速度计分别采集自平衡车的角速度和加速度,通过互补滤波方法,对2种传感器采集到的数据进行融合,降低噪声和误差;然后,采用本文提出的融合变邻域搜索的遗传算法(VNS-GA)对PID控制器的3个参数进行寻优,从而对互补滤波方法获得的角度进行自适应调整,最终得到较精确的姿态角.为了验证基于VNS-GA的PID控制方法的性能,分别使用基于GA的PID控制方法和基于VNS-GA的PID控制方法来解算自平衡车的姿态角.实验结果表明:基于VNS-GA的PID控制方法得到的姿态角更接近于真实值,性能更好.     

MEMS惯性测量组合初始标定方法研究

为了降低MEMS惯性测量组合(IMU)的测试成本,提出一种借助于机器视觉技术标定MEMS惯性测量组合的方法.综合考虑了3个加速度计和3个陀螺仪的标定因数、零偏误差和安装方位误差因素的影响,建立了IMU数学模型.在外力的推动下,悬挂于2个屏幕之间的IMU作不规则运动,安装在IMU上的2根准直激光束在屏幕上生成4个指示光斑.借助于双目三维重构技术测量指示光斑在世界坐标系内的坐标,然后应用欧拉角算法确定载体坐标系相对于世界坐标系的旋转角速度向量和线加速度向量.求解IMU数学模型,确定模型中的待定参数.实验结果表明:该文给出的方法可以准确测量载体坐标系相对于世界坐标系的旋转角速度向量和线加速度向量.     

旋转导向系统有色噪声的改进无迹卡尔曼滤波方法

在旋转导向钻井系统的姿态测量过程中,三轴加速度计测量数据中包含大量有色噪声,严重影响井底组合钻具姿态测量的精度。基于旋转坐标变换的四元数理论,结合所建立的三轴加速度噪声模型,提出一种改进无迹卡尔曼(UKF)迭代滤波算法。此方法利用陀螺测量原理构造观测方程和时变状态方程,将实时解算出的钻具姿态以四元数的形式更新时变状态方程中三轴角速度,通过更新观测方程加速度噪声模型实现加速度计传感器数据中有色噪声的UKF迭代滤波。实测数据滤波的结果表明,此方法可有效滤除加速度传感器数据中的有色噪声,保证旋转导向钻具姿态测量的精度。     

船用光纤陀螺捷联航姿基准系统

系统地讨论了采用光纤陀螺作为惯性敏感器件的船用捷姿航姿基准系统．给出了由光纤陀螺仪和加速度计组成的捷联式船用航向姿态基准系统的构成,分析了其航向姿态解算的方法,概述了这一系统在静基座上的初始对准．目的在于给船用航姿基准系统及导航系统提供一个参考和比较．     

基于微机电系统洛伦兹平台角速度估计

针对洛伦兹惯性稳定平台对高带宽和高精度角速率需求,提出了基于微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)组合传感器的最优速度估计算法.MEMS组合传感器由陀螺仪和加速度计组成,MEMS陀螺仪由于自身特性在速度估计中提供低频速度信息,而加速度计则提供高频信息.最优估计器通过将低频信号与高频信息融合,采用最优控制与估计算法进行速度解算与估计.实验表明,频率在20 Hz内,运动角度在±60°内,MEMS组合传感器速度拟合周期不超过5％,稳定拟合误差不超过7.5％,可以满足平台稳定偏转控制需求.最优状态估计器能在时域与频域上提供无差、高性能的角速度信号.     

基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法

针对实验室中波浪参数的测量,研究了惯性传感器加速度计和陀螺仪的性能,提出一种基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法。利用惯性导航系统中的坐标系转换、信号的数值积分以及趋势项处理等算法,对惯性传感器获取的加速度信号进行处理得到垂向位移,从而计算出波高值,并对比分析了高通滤波算法和滑动平均算法对趋势项的消除效果。试验结果表明,利用惯性传感器加速度计和陀螺仪的测量方法获得地理坐标系下的垂向位移曲线,与波高传感器的实测曲线吻合较好,且滑动平均算法对趋势项的消除效果更好。所以,基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法可满足于实验室的波浪测量。     

搭载低成本MEMS-IMU的RTK接收机初始对准方法

搭载的低成本惯性测量单元(MEMS-IMU)的RTK接收机的初始对准是一个关键的技术问题,也是目前惯导RTK的一个挑战。针对这个问题,本文提出一种基于梯度下降的惯导RTK初始对准方法,将多矢量定姿与梯度下降相融合,有效的提高了多矢量定姿的精度。通过仿真实验和现场实验验证改进算法的有效性。试验结果表明,在不使用任何附加传感器(如磁力计)的情况下,使用低成本MEMS-IMU,仅需2～3s,就可以在91%的置信度下,对中杆倾斜40°范围内RTK的测量精度达到2.5cm,该算法的精度和收敛速度都能很好地满足惯导RTK应用的要求。     

基于改进六位置法的一种 MEMS 加速度计标定补偿方案

微机电系统(micro electronic mechanical system,MEMS)加速度计在测量过程中受安装误差、刻度因子及零偏影响,为提高MEMS加速度计的测量精度,在六位置法标定的基础上,提出一种改进的MEMS加速度计标定补偿方案.利用小波滤波对MEMS加速度计的原始测量值进行滤波,运用六位置法对6个位置的原始数据进行标定得到补偿模型.通过实验验证,MEMS加速度计测量精度由标定前的1.2 m/s2提高到0.01 m/s2,由MEMS加速度计解算的横滚角和俯仰角精度由标定前的1°提高到0.166 4°.     

重构小波阈值的微机电系统-惯性测量单元降噪处理

针对随机误差对微机电系统-惯性测量单元(micro electro mechanical systems-inertial measurement unit,MEMS-IMU)输出数据精度的影响,利用离散小波变换可降噪的特点,对MEMS-IMU数据进行降噪处理.在小波降噪过程中,阈值的估计以及阈值函数的选取直接关系到降噪的质量,构建一个新的阈值函数,通过调节阈值函数中的比例因子,解决传统多重小波分解重构在降噪方面的不足.实测数据的处理结果表明:在小波降噪过程中,新的阈值函数能够有效抑制MEMS-IMU中随机误差的影响,与传统小波降噪相比,新的阈值函数降噪后,信号具有更佳的平滑度,能够有效提高捷联惯性导航系统的定位定姿精度.     

移动机器人空间姿态测量系统研究与设计

未知环境中机器人的自主导航研究一直是非常具有挑战性的前沿课题,要求机器人在定向移动之前必须先调整好自己的空间姿态;捷联惯性导航对空间姿态信息有明确的定义,具体通过倾斜角、方位角和工具面角来体现;针对目前已公开的空间姿态信息的解算数学模型存在缺陷的问题,结合空间坐标变换、空间直线方程和狗腿角的定义推导出倾斜角、磁方位角和工具面角的数学模型,并利用三轴加速度计和三轴磁强计给出具体的实现方案;测试结果表明:该方案能获得正确的空间姿态数据,倾斜角误差在±0.1°以内,磁方位角和工具面角误差在±1.5°以内,且成本低廉,体积小巧,是测量空间姿态的理想选择。     

强中纬力作用下地球板块的运移

以一个块体的理论运动轨迹特殊对象 ,分析在强中纬力作用下 ,地球板块在高纬度带 (6 8°2 7′～ 90°0 0′)、中纬度带 (2 1°33′～ 6 8°2 7′)、低纬度带 (南纬 2 1°33′～北纬 2 1°33′)内等不同地域的受强中纬力作用时的运动方向及其 F- t关系图 ,以及板块在随着地球的自转 ,作跨越赤道的运动情况。结果表明 :地球板块的运动特点随着纬度的变化而变化 ,强中纬力的主要控制因素为地球的黄纬 ;黄纬的变化发生在板块所受强中纬力变化的情况下 ,其外部现象表现为地球纬度的变化。这一结论为由特殊到一般的板块运动分析提供了理论依据