微惯性测量单元的误差整机标定和补偿

提出了微惯性测量单元(MIMU)在高动态、高过载复杂应用条件下的误差整机标定和补偿方法。首先,建立了高动态,高过载复杂应用条件下MIMU的误差模型,该模型包括了结构误差,传感器安装误差和MEMS惯性传感器在复杂条件对精度影响较大的误差项,指零位温度漂移、互耦误差、刻度因子非线性和微陀螺加速度效应误差;根据模型提出了整机标定补偿方法,该方法可以标定MIMU的63个误差系数,并且不需要对单个传感器进行标定。然后,介绍了利用最小二乘法对模型进行误差系数标定的方法和步骤,并对自研的MIMU进行了标定。最后,通过飞行实验对MIMU进行了验证。结果表明,使用该方法使定位精度提高了一个数量级,基本满足MIMU在高动态、高过载条件下的精度要求。

一种基于MEMS的微惯性测量单元标定补偿方法

根据微机电系统MEMS（Micro Electronic Mechanical System）惯性器件的特点，在建立微惯性测量单元MIMU（Micro Inertial Measurement Unit）角速度及加速度误差数学模型的基础上，提出一种适用于MIMU的、仅采用单轴速率转台（无指北装置）的“动态翻转6位置”快速标定补偿方法．与传统标定方法相比，标定补偿方法简单便捷，可以一次确定出MIMU的45个误差系数，辨识误差系数精度高，尤其适用于低精度捷联惯性测量单元．通过理论分析、推导以及大量的实验验证，标定补偿方法可以将MIMU的精度提高2～3个数量级．

微惯性测量单元橡胶减振器结构设计

为减小外部环境的振动和冲击对微惯性测量单元（MIMU）的输出的影响,基于减振器六种隔振模式理论和单自由度系统无阻尼自由振动原理,选择合适的隔振模式并分析了MIMU橡胶减振器谐振频率的影响因素。通过构建有效的有限元模型分析MIMU减振结构的频率响应,并调整减振器内环、外环结构及减振橡胶的材料硬度等因素,设计得到了一种MIMU橡胶减振器结构。最终,通过对含减振结构的MIMU样机进行扫频振动实验,实验结果与预期设计结果一致。实验结果表明,该结构不仅减少了MIMU受内部和外部振动源的干扰,还实现了减振系统的三向等刚度。研究工作为MIMU橡胶减振器设计提供了有效可行的方法。

微惯性测量组合的计算机测试系统

介绍了一个微惯性测量组合(MIMU)的计算机测试系统,对该系统的结构,硬件组成、软件设计进行了描述,重点介绍了系统软件设计中的关键技术:RS232通讯测试技术、VC和Labwindows/CVI的混合编程技术、多线程技术、VC和Matlab的混合编程技术。该系统具有良好的通用性和可扩展性,基于高性能CPU和CPLD、FPGA等技术的微惯性测量组合的测试过程可以大大提高工作效率,缩短研发周期。

微惯性测量单元设计及其误差补偿模型的研究

针对微惯性测量单元(MIMU)小体积、低功耗、低成本、高实时性的应用需求,设计了一种基于ARM和MEMS惯性器件的MIMU系统,并根据实验中得到的惯性器件的误差特性建立了一种惯性器件误差补偿模型,然后在硬件系统上进行了实验验证。利用该模型对惯性器件测量结果进行修正,可以有效抑制误差,提高MIMU的测量精度。整个系统能满足使用精度要求。

微惯性测量单元设计及抗高过载性能分析

针对高过载环境下制导弹药内部空间约束及运动参数难以精确测量的问题,该文设计了一种框架式嵌入结构型的微惯性测量单元(MIMU)结构。MIMU由三轴微机械陀螺仪和三轴微机械加速度传感器组成,通过合理配置传感器的安装方式和优化内部空间布局,极大地减小了MIMU的质量和体积。整体结构采用高强度金属材料和特殊的灌封工艺,保证了MIMU抗高过载性能。通过有限元仿真与分析表明,所设计的MIMU结构可满足不小于20000 g(g=9.8 m/s^(2))的过载冲击。最后在靶场通过搭载某型号试验弹进行炮射过载实验,其实验结果表明,该文所设计的MIMU具备抗高过载能力,满足制导弹药高过载要求。

一种用于微惯性测量单元的橡胶减振器

为满足微惯性测量单元(MIMU)减振要求,利用橡胶体积小、质量轻、设计灵活的特点设计减振器。通过优化橡胶硬度、安装尺寸及安装压缩量提高了MIMU的谐振频率,且MIMU的动态性能未受到明显影响。通过随机振动及正弦角振动试验验证了橡胶减振器的减振效果,结果表明,微惯性测量单元X、Y、Z轴向谐振频率分别提升至3 672、3 990、3 976 Hz,陀螺带宽140~150 Hz,角速率延迟约2.7 ms。该方案对各类微惯性测量单元减振系统的设计具有一定的参考价值。

低轨卫星增强GNSS/MIMU紧组合定位性能分析

针对智能手机内置低成本全球导航卫星系统(GNSS)存在的卫星信号衰减严重、伪距噪声大、抗干扰能力弱等问题,提出一种低轨(LEO)卫星增强GNSS/微惯性测量单元(MIMU)紧组合定位方法:基于智能手机采集的GNSS观测数据和MIMU的量测数据及开普勒轨道根数计算得到的LEO卫星观测数据构建紧组合算法模型;并对其定位性能进行分析。实验结果表明,增加LEO卫星观测量后,GNSS的位置精度因子(PDOP)可降低16.63%,组合导航系统水平和高程方向的定位精度提升至1.361 m和1.418 m;通过LEO卫星增强能够显著提升智能手机GNSS/MIMU紧组合定位性能。

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。

基于MIMU的自适应步态检测算法

行人步态检测精度对个人导航系统至关重要。针对当前行人自主导航系统中常规步态检测算法不能适用于多种运动状态下的步态检测问题,提出了一种基于微惯性测量单元(MIMU)的自适应步态检测算法。该算法首先利用加速度计三轴模值方差、单轴方差差别和波形相位识别4种不同的行走状态,包括前进、快跑、后退和横向行走,然后针对不同的行走状态设置自适应阈值,实现各类运动状态下的自适应步态检测。利用实验室自主研发的MIMU固定在腰部脊椎位置进行实验验证,数据显示,前进行走和快跑步态检测精度可达99%,后退和横向行走步态检测精度可达93%。实验证明,自适应步态检测算法适用于个人导航系统。

基于椭球假设的MIMU现场标定方法

微惯性测试单元(MIMU)中测量组合的测量准确度直接影响姿态测试系统姿态解算的准确度,根据微惯性测量组合任意静态位置3个轴测量模值为固定值,提出一种基于椭球假设的MIMU现场快速标定方法。通过分析微惯性测量组合的误差模型,对其在不同姿态下的测量数据进行椭球拟合,快速得到全部标定参数。试验结果表明:该方法可在没有精密标定设备的条件下现场标定,操作简便、快速,准确度可以提高3个数量级,满足导航解算的准确度要求。

MIMU橡胶减振系统的有限元分析

为了减小外界的振动和冲击对微惯性测量单元(MIMU)输出精度的影响,结合多自由度减振理论和MEMS传感器支撑要求,设计了一种凸台式MIMU支架,选择合适的减振器安置方式,得到一种结构紧凑、质量轻巧的MIMU橡胶减振系统。该系统具有足够的刚度,从而保证结构的稳固,且便于安装,橡胶减振器的设置有效的降低了振动传递和耦合。为了准确描述橡胶性能,采用Mooney-Rivlion本构模型来模拟橡胶材料,根据经验公式确定了减振橡胶材料的参数。建立了减振系统的实际形态有限元模型,并进行动态特性分析,结果表明系统的前10阶固有频率均远离外界激励385~425 Hz;考虑橡胶变形量较大,在瞬态响应分析中以减振系统中的电路板的变形角作为评价减振的依据,结果表明电路板的变形角为0.06°,符合设计标准,且与未减振的MIMU相比,具有良好的减振效果。

MIMU高精度快速转停标定方法

为了解决传统MIMU角速率和静态六位置混合标定方法实验过程冗杂且实验条件严苛的问题,提出了一种用于MIMU的角位置和静态多位置混合标定方法,根据MIMU的误差特性和输出模型,通过优化测试编排方案,一次性标定出陀螺和加速度计的24个误差系数。实验结果表明,该方法在保证测试精度的同时,降低了对高精度速率转台的依赖,在数据采集及处理方面有着明显的优势,适合流程化处理,所用时间由2 h减少为30 min,针对实际工程中大量应用的MIMU标定,具有一定的工程应用价值。

基于MIMU测量系统的两步校准法

三轴加速度计是微惯性测试单元(MIMU)测量组合的重要组成器件,其测量准确度直接影响系统姿态解算的准确度。因此需要对三轴加速度计的零偏误差、标度因素误差、各轴之间的不正交误差以及传感器与测试单元的安装误差进行分析和补偿。提出了一种两步校准法,即首先利用椭球假设的MIMU现场快速标定方法分析微惯性测量组合的误差模型,得到加速度计的零偏、标度因素和不正交角;之后利用四位置法校准出加速度计的安装误差。该方法实际操作简单,不需要高精度辅助设备。测试平台实验表明:该方法能够有效提高三分量测量数据的准确性,可应用于MIMU姿态测量系统中加速度计的校准。

基于双OD修正的GNSS/MIMU导航算法研究

为提高车载组合导航系统的导航精度和可靠性,在全球导航卫星系统(GNSS)信号正常工作的情况下,该文建立了一种双天线GNSS/微惯性测量单元(MIMU)/轮速里程计(OD)组合导航模型,实现了对MIMU和OD传感器误差特性的在线估计。在GNSS信号短期失锁的情况下,基于双OD轮速比例修正(WRC)算法建立了MIMU/双OD组合导航模型。车载实验结果表明,与无WRC组合模型相比,该文设计的组合导航模型在120 s的GNSS信号失锁路段,最大定位误差减小了63.9%,定位误差标准差减小了80.1%;在200 s时GNSS信号频繁中断路段,最大位置误差为0.55 m。验证了所建立的导航模型和算法在复杂路况下工作的有效性。

MIMU中加速度计组离心机标定补偿技术研究

微惯性测量单元(MIMU)使用离心机标定时,内部加速度计组集成安装误差和MIMU安装误差,导致加速度计实际受到的离心加速度激励与设置不一致,引入输入误差,影响标定精度。基于减小输入误差定标的影响,提出一种消除加速度输入误差的标定分析方法。基于离心机标定时MIMU中加速度计正反向输入状态下安装误差对称的关系,在误差模型方程中引入安装误差项,通过对两种状态下输入取代数平均,消除安装误差项。利用最小二乘法解得加速度计组误差模型系数,对加速度计组进行补偿。经试验验证:本文方法极大地提高了加速度计的精度,标度因数精度提高3.62%,交叉耦合从1.4%降低至0.16%,零偏从4.9 mgn降低至0.9 mgn。

基于LABVIEW的MIMU 24项误差参数的快速标定方法

针对传统微惯性测量单元(MIMU)标定方法过程繁琐、标定周期长且标定设备复杂等问题,该文设计了一种通过LABVIEW上位机控制小型三轴转台对MIMU进行快速标定的一种方法。首先建立MIMU标定模型,再通过分别构建陀螺仪和加速度计的卡尔曼滤波器来减小运算量和标定时间。以小型三轴转台的姿态与速度为基准求得速度误差与姿态误差作为观测量,通过LABVIEW上位机控制三轴转台按照所设计好的标定路径转动,采集MIMU输出并使用卡尔曼滤波器LABVIEW的子函数(VI)进行MIMU的24项误差参数估计。实验结果表明,该方法能实现对MIMU中的陀螺仪和加速度计的快速标定,与传统分立式标定法相比,其安装误差与常值漂移的精度基本一致,标定因数相对误差小于0.006,标定时间由3 h减少至30 min。

基于Cortex-M4的多传感器组合导航系统设计

针对移动机器人导航定位需求,设计了一种低成本、便携式的多传感器组合导航系统。采用ARM Cortex—M4内核的STM32F407处理器为电路核心,利用微惯性测量单元(MIMU)、全球卫星定位系统(GPS)以及电子罗盘作为导航数据源,进行了相关的硬件设计;采用移动导航平台进行实验验证,通过实测数据进行分析,结果表明:该组合导航系统可以有效提高导航精度,使其导航定位经纬度误差稳定在1.0 m左右,航向角误差稳定在0.8°以内,对移动机器人导航有一定的参考价值。

突变状态下的随钻测量信号滤波处理算法

为减小随机的突变信号对姿态解算精度的影响,提出一种自调节突变滤波(SACF)算法。构建随钻测量系统及动态测量方程;通过突变模型判断观测值是否发生突变并设计滤波算法;设计模拟和实际钻进实验,并将所提算法性能与未滤波效果进行比较。实验结果表明:所提算法可以有效处理强干扰环境中突变信号干扰,提高系统测量精度。