对中杆微型惯性测量单元的高精度方位初始对准方法

针对在微型惯性测量单元(MIMU)辅助实时动态差分(RTK)对中杆倾斜测量中,倾斜误差补偿效果严重依赖于MIMU惯导的方位初始化精度的问题,提出求解初始方位角的3点法,即在保持对中杆下尖不动的情况下,将对中杆在3个方向上倾斜一定的角度,建立反映方位失准角的量测方程,通过迭代方法进行求解;然后对3点法进行简化,得到更为简洁的2点法。实验结果表明,经过该方法的MIMU惯导方位初始化后,在对中杆倾斜40°的范围内RTK测量精度优于1.25cm。

基于微型惯性测量单元的姿态测量系统

采用国产微机械石英陀螺仪和挠性加速度计,研制出微型惯性测量单元,利用外部速度和航向信息,构成微型惯性测量单元的姿态测量系统,用它来测量关心区域的局部水平姿态,经模拟台和跑车试验,该姿态测量系统的水平姿态测量精度小于0.2°。

旋转弹用微惯性测量组合数模混合信号采编系统设计

针对某型号旋转弹用微惯性测量组合实际应用需求,设计并实现了一种基于FPGA的大容量微惯性测量组合(MIMU)数据采编系统。以ADS8365采样转换模拟量,以MAX3490实现RS422接口信号电平转换。将MIMU输出的数据存储到FLASH存储器中,实现对弹体整个飞行过程中信息的准确采集。探讨了系统硬件电路搭建、时序逻辑控制设计方法,重点叙述了FPGA控制数据采编与存储时序逻辑设计。实验证明该系统很好地实现了对MIMU输出的数模混合数据的采集,具有小型化、低功耗、抗高过载等优点,非常适用于惯性导航中需多通道混合数据采集的应用场所。

高精度海洋观测浮标运动测量系统设计与试验

海洋浮标受海洋动力环境影响产生运动,会对平台及仪器的可靠性产生影响,甚至会导致测量误差,影响海洋观测浮标工作安全性和数据质量,因而浮标运动姿态的精确测量研究具有重要价值和意义。本文通过搭建微型惯性测量单元(MIMU)与全球导航卫星系统(GNSS)结合的硬件系统,获取浮标运动姿态相关数据,并采用载波相位平滑滤波模型进行数据预处理,融合最小二乘降相关算法(LAMBDA)解算浮标姿态数据,获取高精度动态浮标姿态。经过摇摆台模拟比对实验,系统姿态角均方根误差小于0.5°,水平速度均方根误差小于0.05 m/s。通过实际海试实验,尤其是台风过境期间系统的测试结果,证明该系统工作稳定可靠,无数据发散现象,整体有效数据达到了95%以上。

低成本无人机姿态测量系统研究

由于低成本的MEMS惯性器件本身的限制,单独使用时精度低、稳定性差,在短时间内会产生较大的误差,无法完成长时间中等精度的导航,解决这个问题常用的方法是采用现代信息融合技术来提高姿态测量系统的精度。利用地磁场、重力场这2个姿态参考向量,采用扩展Kalman滤波(EKF)对不同来源姿态数据进行数据融合,实现了低精度MIMU与磁传感器组合航姿系统。仿真和实验证明:3个姿态角的静态误差小于0.5°,航向角的动态误差小于3°,该系统能够保证无人机姿态测量的精度。

一种基于两级EKF的9-D MIMU/GPS微型无人机组合导航系统的鲁棒性设计

提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)的微型无人机组合导航系统的鲁棒性设计。通过两级EKF算法,充分融合了9轴微型惯性测量单元(9 Degree of Freedom Micro Inertial Measurement Unit,9-D MIMU)及全球定位系统(Global Position System,GPS)的测量信息。针对磁强计在低成本微型无人机上应用时容易受到外界干扰并影响导航系统其他状态量的准确估计的问题,利用磁强计椭球模型校正了磁强计在消费级微型无人机导航系统中的主要误差项,并建立了磁场异常判别机制来调整异常数据在导航系统中的融合权重。实验表明,该设计能够有效校正磁强计原始测量数据中所包含的误差,并抑制异常的磁场测量值对导航系统的影响,增强导航系统的鲁棒性。

基于MIMU的滑雪运动测量系统仿真研究

本文为分析和提高滑雪运动员数字辅助训练系统性能,提出了一种模拟滑雪运动员位姿的仿真系统。该运动位姿仿真系统,定量分析滑雪运动员在各个阶段的运动状况,得到既定情况下数字辅助训练系统的误差。该仿真系统能体现出滑雪运动数字辅助训练系统的特性,并有助于提高数字辅助训练系统的性能。

GNSS辅助车载MIMU动基座初始对准方法

为提高低精度惯导系统在行进间的初始对准精度,提出了一种全球卫星导航系统(GNSS)辅助车载微惯性测量单元(MIMU)动基座初始对准方法。在粗对准阶段,采用改进最优估计对准(OBA)方法,设计双矢量积分公式以减小积分间隔,并构建陀螺仪误差方程估计常值漂移,进而提高粗对准方法性能。在精对准阶段,使用改进的自适应抗差无迹卡尔曼滤波方法,通过引入自适应因子与抗差因子,平衡滤波估值对动力学模型和GNSS观测的信任,输出更高精度的对准结果。跑车实验结果表明:相对于传统OBA方法,改进OBA粗对准最大水平姿态角误差由2.97°降低到0.96°,航向角误差由3.36°降低到1.71°;改进后精对准方法的东向失准角RMSE为0.15°,北向失准角RMSE为0.10°,方位角失准角RMSE为0.11°。所提方法进一步增强了系统的抗差性和可靠性,能够快速有效地完成GNSS辅助MIMU动基座初始对准。

MIMU/GPS组合导航系统数据同步与融合方法研究

给出了以DSP为核心的MIMU/GPS组合导航系统中数据同步与融合的方法,简要介绍了仿真、调试过程中DSP程序的实现方法。采用GPS接收机输出的1PPS脉冲,结合CPLD产生的时序,实现MIMU和GPS数据的同步采集。由于系统噪声难于准确统计,因此采用模糊自适应卡尔曼滤波组合算法进行数据融合。

基于可穿戴式MIMU的波峰-双阈值步数检测算法

惯性导航系统中,行人航迹推算(PDR)算法在位置解算中至关重要,其中步数统计准确程度直接影响行人的定位精度。针对传统波峰-阈值检测法存在伪波峰的影响,提出了一种基于可穿戴式微型惯性测量单元(MIMU)的波峰-双阈值步数检测算法,在行走过程中,对窗函数滤波后的合加速度进行波峰检测,并对波峰进行双阈值限定。检测到波峰满足高阈值时计为有效波峰,且相连波峰间出现低阈值时则计步成功,从而降低伪波峰对计步的影响,实现步数的精确检测。实验结果表明,当MIMU分别佩戴在多种位置时,行人多运动模式下计步精度为98%以上。

基于GPS/MIMU组合导航定位系统的研究与应用

研究了利用微型惯性测量单元M IMU和GPS-OEM板,设计了一种低成本、轻小型的GPS/M IMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用M IMU和GPS观测数据对该组合系统进行了实验。实验结果和应用表明,组合导航系统在精度和可靠性方面较单一的导航系统都有明显的改善。

基于Sage-Husa方法的旋翼姿态控制

针对传统IMU传感器信息融合方法对外界信息变化不敏感等问题,在分析陀螺仪噪声特性并建立基于ARMA模型的卡尔曼滤波器抑制陀螺仪随机噪声的基础上,将基于Sage-Husa方法的卡尔曼滤波器作为信息融合算法,增强姿态解算系统的自适应性。为提高Sage-Husa算法容错性能,提出一种加速度计可信性条件,根据总加速度与重力幅值、方向上的差异来判定是否进行姿态融合。在基于ARM Cortex M4内核的嵌入式系统上实现姿态解算和姿态控制系统,在自制四旋翼飞行器半实物仿真平台上进行的实验结果表明,以上方法降低了姿态静态及动态解算误差,提高了姿态系统状态的跟踪性和适应性,满足复杂运动环境下姿态控制的需求。

MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统算法研究

在自行研制的微小型MIMU/GPS/磁罗盘组合导航系统上,深入研究了组合导航算法。该组合导航系统用FPGA芯片为主控制器,以TI公司高性能DSP芯片TMS320C6713作为导航解算协处理器。它采用了圆锥误差补偿和划船误差补偿的现代捷联导航算法和18阶状态变量的扩展Kalman滤波算法进行了组合导航参数计算。经室外车载试验表明,该组合导航系统的水平姿态误差小于0.2°,航向角误差小于0.3°,定位精度小于5m。

MIMU辅助无人机相关干涉仪测向方法研究

机载相关干涉测向技术近年来发展迅速,其中微型旋翼无人机凭借悬停飞行能力,为测向系统提供了良好的工作环境,被广泛应用于侦察、救援和救灾等诸多领域。干涉仪测向体制的原理是通过测量位于不同电波波前的天线间相位差来确定来波方位,从其原理可知,载体平台基准误差是测向的主要误差源之一,在以微型旋翼无人机为载体时,误差对测向系统的影响更为突出。针对上述问题,分析了振动对微型旋翼无人机干涉测向算法性能的影响,并提出了一种微型惯性测量单元(Miniature Inertial Measurement Unit,MIMU)辅助状态下的微型旋翼无人机强鲁棒性相关干涉仪测向方法。方法利用MIMU检测无人机振动所产生的角度干扰,根据得出的信息和改进后的干涉测向算法来校正测向结果。仿真结果表明,基于MIMU的微型旋翼无人机测向方法在振动影响下仍具有较高的测向精度,验证了该方法的有效性。

超小型无人机GPS/MIMU组合导航定位系统研究

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,研究了利用微型惯性测量单元(MIMU)和GPS-OEM板,设计出一种低成本、轻小型的GPS/MIMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用MIMU和GPS观测数据对该组合系统进行了仿真。仿真结果表明,组合导航系统在精度和可靠性方面,较单一的导航系统都有明显的改善。

基于MIMU的FastICA算法钻头故障振动信号分析

为了解决钻头在钻进过程中由于采集到的信息存在信噪比低和钻头与钻柱振动信号互相混叠而难以对钻头故障振动状态进行有效识别的问题。提出一种基于MIMU的FastICA算法来对钻头与钻柱振动数据进行处理分析,从而放大了钻头振动信号特征(正常、松动),提高了钻头振动信号的识别度。首先对经MIMU采集而来的原始数据进行误差分析和预处理,接着使用FastICA算法进行仿真实验,最后采用预处理后的松动状态下钻头与钻柱的振动信号进行实例实验验证。经验证,此方法有效放大了钻头的振动信号特征,有一定的实际意义。

基于GPS和红外成像的新型无人机总体设计

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,介绍了一种新型无人机的总体设计思想。利用微型惯性测量单元(MIMU)、GPS接收机和红外成像系统等新技术,设计了一种低成本、轻小型的具有制引一体化的复合导航定位的攻击型无人机系统,该无人机具有自动导航定位、目标识别、精确炸点控制等功能。针对新概念武器弹药的发展要求,采用DSP、FPGA、卡尔曼滤波与软件无线电技术,解决实时性、通信等方面的难题,提高了导航能力和引战系统的性能。同时,对系统的关键技术及解决途径也进行了分析。仿真结果表明,该无人机具有较好的性能,对于发展武器弹药具有广阔的应用前景。

UWB/MIMU自适应动量GD-PF室内协同定位

针对超宽带(UWB)室内定位时容易受到非视距误差影响,导致定位精度大大下降,甚至无法准确定位的问题,提出了一种UWB/MIMU自适应动量梯度下降-粒子滤波(GD-PF)室内协同定位方法。首先在梯度下降算法中引入指数加权平均和变步长策略,加快解算速度;然后采用粒子滤波对UWB解算数据进行优化,减小粗差对定位精度的影响;最后引入自适应函数调整扩展卡尔曼滤波(EKF)增益,对UWB和微型惯性测量单元(MIMU)的定位数据进行联合滤波。UWB/MIMU协同定位实验结果表明,自适应动量GD-PF协同定位算法与传统定位算法相比,能有效消除非视距误差的干扰,提高室内定位精度和鲁棒性。

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。

低成本MIMU/编码器组合的高精度航姿系统

高精度惯性传感器的昂贵价格在一定程度上限制了惯性导航系统的进一步推广应用,根据某型雷达车的需要,该文提出了一种低成本微型惯性测量单元(MIMU)/编码器组合的高精度航姿系统的结构与方案,并给出了初始对准和组合导航系统的数学模型,初始航向对准通过接收挠性陀螺寻北仪的寻北结果来完成,考虑到雷达车的工作方式,扣除杆臂效应后,2个速度误差观测量和3个位置误差观测量都为0,采用卡尔曼(Kalman)滤波将捷联惯导解算和航向编码器数据进行信息融合,得到对载体导航参数的最优估计。设计了工程样机,并进行了实验室测试与用户工程使用测试,结果表明,静态下产品的俯仰≤0.015°,滚动≤0.015°;动态下产品的俯仰≤0.025°(1σ),滚动≤0.025°(1σ)。