微型航姿系统中磁传感器温度漂移补偿研究

研究了微型航姿系统中地磁传感器的温度特性,根据地磁传感器噪声的频谱特性,设计了带阻数字滤波器;基于地磁传感器测量原理分析传感器输出电压随温度变化的规律,利用多项式相消的方法建立磁传感器温度漂移误差的实时补偿模型,并应用于微型航姿系统的磁航向解算。多次试验结果表明:地磁传感器零偏模型具有良好的重复性,实时温度漂移误差补偿模型可以有效地补偿地磁传感器引起的温度漂移误差;缩短了系统的预热时间,提高了系统输出的磁航向精度。

小型四旋翼飞行器动力学模型优化

重心偏移情况下以升力作为输入控制量建立的小型四旋翼飞行器动力学模型结构复杂、控制通道耦合,必须通过更换模型参数适应重心变化来保证姿态稳定。研究了重心偏移对小型四旋翼飞行器飞行姿态的影响,提出一种适用于重心偏移情况的小型四旋翼飞行器动力学模型建立方法,以转矩作为输入控制量,实现了模型中各通道的解耦,模型结构简单,便于仿真验证和控制。对比分析了以升力作为输入控制量和以转矩作为输入控制量所建立的两种模型,并设计相应的PID控制器对系统响应特性进行仿真分析,结果表明,此优化方案在重心偏移情况下,可直接调整输入量适应重心变化保证姿态稳定,对偏移量的补偿更佳准确有效,更具优越性和适用性。

小型四旋翼飞行器试验平台设计

为了实现小型四旋翼飞行器的自主导航,进行自主飞行的相关试验,并为控制器设计和微小型导航系统性能试验等研究工作提供实体验证平台,开展了小型四旋翼飞行器系统的设计。完成了系统的模块化设计,进行硬件电路设计和调试以及平台的搭建,实现导航、控制、通信等功能模块的集成。设计PC机监控软件,完成了基于USB HID协议的操纵杆数据读取,对操纵杆遥控控制模式下小型四旋翼飞行器进行实时监测,实现人机交互、控制方式选择、对飞行姿态和路线的设置、飞行器导航参数的显示等功能,开展了飞行试验,验证所设计平台各功能模块的可行性。

MEMS微惯性姿态系统的环境适应性优化设计技术

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环境适应性优化设计方法和结果的有效性,全程飞行条件下姿态误差优于2.5°,稳定飞行阶段姿态误差优于1°,该系统可满足姿态备份和微小型无人飞行器的应用需求。

基于对偶四元数的圆锥及划船误差补偿改进算法

为提高高动态环境下的对偶四元数捷联惯性导航算法解算精度,将梯形数字积分算法应用于圆锥和划船误差补偿算法中,改进了姿态和速度解算算法,提高了对偶四元数捷联惯性导航算法的解算精度。在单个采样周期内,利用前一时刻采集的陀螺角速率信号和当前时刻采集的陀螺角速率信号,通过梯形积分方式计算角增量进行圆锥误差补偿;利用前一时刻采集的加速度计信号和当前时刻的加速度计信号,通过梯形积分方式计算速度增量并结合同一时刻的角增量进行划船误差补偿。通过设计的多组动态模拟仿真航迹验证表明,当角速率和比力作为圆锥和划船误差补偿算法输入时,梯形积分算法的精度高于传统的矩形积分算法,且航迹的动态性越高,改进算法的性能优势越显著。同时,通过动态跑车实验结果的分析对比,进一步验证了该改进算法的实用性。

微型航姿系统中三轴MEMS加速度计组合误差建模方法

根据微机械(MEMS)加速度计的测量原理对其误差源进行了分析,并研究了微型航姿系统中加速度计的非正交零偏以及温度特性.基于加速度计输出电压随温度变化的规律,利用分温度段对加速度计进行六位置标定的方法建立加速度计的误差模型,并应用于微型航姿系统,实现加速度计的实时补偿.多次实验结果表明,加速度计的误差模型校正了加速度计的非正交零偏耦合误差,实时有效地补偿加速度计的温度漂移误差,测量值的均方差最大减小了0.3 N/kg,零偏减小至0.2 N/kg以内.该误差模型具有良好的重复性,有效提高了系统的精度.

3D-MEMS加速度计性能试验研究

研究了一种新型三维MEMS加速度计的性能特点和工作原理。针对加速度计的输出接口特点,设计了基于数字信号处理(DSP)芯片的数据采集系统,实现对加速度计信号的高速实时采集。利用多通道缓存串行口MCBSP实现SPI总线方式的数据采集,并采用2个DMA控制器实现了数据的实时传输和存储。基于设计的DSP数据采集系统,对采集的数据进行了处理,分析了加速度计在一定温度下的偏值稳定性和输出重复性,评估了加速度计的性能。

MEMS加速度计误差的高精度标定方法

针对微小型惯性测量单元(MIMU)工程应用的实际条件,设计了MEMS加速度计组安装误差与温度漂移误差的两步解耦标定方法。该标定方法基于MIMU结构封装确定、三轴加速度计之间安装关系固定、非正交因数稳定不随环境温度变化的特点,在常温下进行一次安装标定非正交误差,在全温范围内标定温度漂移误差。实验结果表明,该标定方法校正了加速度计的温度漂移误差和非正交误差,在全温范围内加速度计的使用精度提高了一个数量级,且该模型具有良好的重复性,便于工程实现。

超声波阵列的飞行高度与姿态测量方法

针对无人机近地面降落阶段对相对高度及姿态精确测量的需求,以固定翼无人机为对象,设计了多路超声波测距传感器在无人机上的新型布局方式。利用空间几何关系,建立相对高度及姿态计算模型,测得四个固定点的高度,为无人机着陆提供精确的相对高度及姿态角信息。充分利用布置在无人机不同位置的测距传感器之间的几何关系,直接获得姿态角,提高了无人机降落阶段的安全性。实验结果表明,能够及时有效地提供给控制台无人机着陆时的相对高度及姿态信息,准确指引无人机的安全降落。

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。

基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法

为实现室内结构化环境中仅依靠激光雷达数据进行实时自定位并创建精确的特征地图,提出了一种基于几何特征关联的室内扫描匹配SLAM方法。几何特征关联与匹配方法的优劣很大程度上影响SLAM的实时性和精度。结合室内结构化环境的特点,提出了一种完备端点定义与提取方法,将直线段特征与完备端点进行关联,优化几何特征扫描匹配过程。此外,姿态角收敛是SLAM进行机器人位姿估计和求解一致性的关键。为确保姿态角准确收敛,采用了基于直线拟合认知的姿态角加权几何平均求解方法。实验证明,提出的SLAM方法得到的定位精度在100mm内,建图精度也较高,能胜任室内SLAM。