基于扩展卡尔曼滤波的10-DOF惯性测量单元

发布时间：2017-09-30 09:11

  本文关键词：基于扩展卡尔曼滤波的10-DOF惯性测量单元

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【摘要】：随着经济的高速发展,陆地资源即将消耗殆尽,人们逐渐将资源开发的重心转向海洋,由于海洋环境复杂,突发状况较多,因此海洋开发技术较陆地上难度更大。其中,水下系统的惯性导航技术是核心内容之一,而姿态检测技术是惯性导航的重要组成部分。其应用范围已由原来的航空航天和军事领域,扩展到机器人、海洋探测乃至汽车、消费类电子产品等多个方面。本文提出了一种体积小巧、功耗低、实时性能好的用于姿态检测的惯性测量单元系统,主要由基于MEMS(微电子机械系统)技术的三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计、温度传感器以及高速微控制器及其外围电路组成硬件平台,软件平台核心是高精度传感器数据融合姿态解算算法。系统对外接口为RS232。通过连接PC中的上位机软件,操作人员可以直观的看到设备的3D姿态信息,由此来控制设备。本文由惯性传感器和微控制器的选取与分析、系统硬件平台的设计与搭建、嵌入式软件和上位机软件的编写、传感器数据融合算法的分析与比较、系统测试五个部分组成。其中第1章绪论主要阐述了惯性导航技术的现状和发展趋势,提出了本文的理论价值与实践意义,以及主要的研究内容。第2章姿态检测的原理主要分为姿态的表达方式和数据融合算法,分别讨论了欧拉角、旋转矩阵、四元数的相关原理和优缺点,以及几种惯性器件数据融合姿态检测方法各自的优缺点。第3章至第5章就系统设计展开讨论,确定了以MEMS传感器和STM32F303VCT6为核心的硬件平台。传感器数据融合算法选取了卡尔曼滤波算法,并针对嵌入式这一硬件平台加以改进,提高了实时性。PC中的上位机在VS2012平台下进行开发,通过OpenGL图形接口实现设备姿态的3D实时显示。第6章主要对系统动静态性能进行了测试,包括探究相关参数对系统性能的影响,利用三轴无磁转动平台记录姿态角度实际值,并与10-DOF惯性测量单元显示的角度作比较。
【关键词】：数据融合 姿态检测 卡尔曼滤波 惯性导航
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN96;TN713
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 课题来源9
• 1.2 研究背景及意义9-10
• 1.3 国内外研究现状及发展趋势10-11
• 1.4 课题研究内容11-12
• 第2章 姿态检测原理12-23
• 2.1 姿态表达方式12-16
• 2.1.1 旋转矩阵12-13
• 2.1.2 欧拉角13-14
• 2.1.3 四元数14
• 2.1.4 旋转矩阵、欧拉角、四元数相互转化14-16
• 2.2 数据融合算法16-22
• 2.2.1 基于互补滤波的数据融合方法16-18
• 2.2.2 基于梯度下降的数据融合方法18-19
• 2.2.3 基于卡尔曼滤波的数据融合方式19-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 总体方案设计23-34
• 3.1 传感器与处理器选取23-25
• 3.1.1 传感器选取23-24
• 3.1.2 处理器选取24-25
• 3.2 数据融合算法设计25-33
• 3.2.1 数据融合算法分析与比较26-28
• 3.2.2 基于扩展卡尔曼滤波的数据融合算法设计28-30
• 3.2.3 陀螺仪温度漂移补偿30-31
• 3.2.4 加速度与磁校正31-33
• 3.3 本章小结33-34
• 第4章 系统硬件设计34-39
• 4.1 核心电路34-36
• 4.2 电源电路36
• 4.3 调试电路36
• 4.4 传感器外围电路36-37
• 4.4.1 L3GD20及其外围电路36-37
• 4.4.2 LSM303DLHC及其外围电路37
• 4.5 串口电路37-38
• 4.6 本章小结38-39
• 第5章 系统软件设计39-60
• 5.1 下位机程序设计39-50
• 5.1.1 系统初始化42-44
• 5.1.2 传感器数据采集44-46
• 5.1.3 数据融合与姿态解算46-49
• 5.1.4 通信协议49-50
• 5.2 上位机程序设计50-59
• 5.2.1 数据接收与解析52-53
• 5.2.2 姿态信息 3D显示53-57
• 5.2.3 人机交互程序57-59
• 5.3 本章小结59-60
• 第6章 系统测试与应用60-72
• 6.1 姿态动静态测试60-69
• 6.1.1 姿态静态测试60-66
• 6.1.2 姿态动态测试66-69
• 6.2 姿态精确度测试69-70
• 6.3 本章小结70-72
• 第7章 总结与展望72-74
• 7.1 总结72-73
• 7.2 展望73-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-78
• 附录78

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本文编号：947323