MEMS惯性导航定位系统方位角长时间精度保持技术
发布时间：2020-12-24 17:40
方位角精度对捷联式惯性导航定位系统的精度具有决定性作用,由于MEMS陀螺仪本身精度有限,难以长时间准确的对方位角进行估计,对于MEMS惯性导航定位系统如何实现方位角长时间高精度的输出还需要进行研究。针对上述问题,本文借助一些辅助信息来对产生的方位角偏差进行校准,主要从以下三方面进行研究:(1)方位角长时间精度保持的整体方案对影响方位角长时间精度保持的因素进行分析研究,针对已经产生的方位偏差进行整体方位角校准方案设计,即对采集数据环境进行实时磁干扰评估,根据磁干扰程度不同选择不同的方案,当地磁场不受明显干扰时,选择互补滤波和Kalman滤波相融合的方位角校准算法,当地磁场受到明显干扰的情况下,采用结合运动场景约束的方位角校准策略。(2)Kalman滤波和互补滤波相融合的方位角校准算法当地磁场不受明显干扰时,提出将Kalman滤波和互补滤波相融合的算法。首先将电子罗盘和陀螺仪通过Kalman滤波融合得出最优估计四元数,然后利用互补滤波算法对陀螺仪的漂移进行补偿得到校正后的四元数,将此次得到的四元数和上次Kalman滤波得出最优估计四元数再次通过Kalman滤波算法对四元数进行第二次最优估计...
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
坐标系之间的转换在图2.1中，、和分别称为载体的航向角、俯仰角和横滚角
惯性元件精度较低。虽然当前 惯性传感器已经有了长足的发展，但受工作原理和工艺技术水平的限制，MEMS 传感器精度相对较低，其性能与传统惯性元件相比仍有一定差距，要实现长时间高精度的方位保持难度比较大。第二，MEMS 惯性导航所固有的传感器误差累积特性，图 3.1 为 MEMS 惯性传感器输出误差，惯性传感器误差的大小对于惯导系统的导航定位精度具有决定性的影响。第三，捷联导航算法误差，在捷联式惯导系统中，利用陀螺仪测量载体各轴旋转运动的瞬时角度增量，通过积分计算其角度变化量，结合载体初始方位，解算出当前的方位角信息。由于采用积分的方式计算方位角信息，各种误差随着时间的增长而不断累积，使得系统的长期精度差。
肷?臀蟛畹挠行Ч兰坪筒钩ィ?越档退俣任蟛詈头轿晃蟛畹睦奂啤?提高长时间的惯性导航和定位精度具有重要意义。MEMS惯性传感器输出的误差项包含可预测误差（系统误差）项和随机误差项。其中可预测误差包括零偏、标度因子误差、安装误差和温度漂移等静态误差以及大动态工作条件下所产生的传感器动态误差；零偏不稳定性、角度/速度随机游走、量化噪声等都属于随机误差。对于传感器的可预测误差项，可采用以离线测试为主、在线观测为辅的方法，建立误差模型，并根据传感器实际工作条件和状态，对传感器观测值进行补偿和修正，如图3.2所示。图3.2可预测误差的估计和补偿方案根据MEMS传感器的误差特性和来源对其误差进行分类，分为可预测误差和随机误差。由于传感器的随机误差项具有较大不确定性，观测和校正比较困难，若补偿不当则会产生额外累积误差。长期观测下随机误差具有零均值的特性，由此可见随机误差项对累积误差影响相对较小，故主要对可预测误差项进行主要分析研究。MEMS惯性传感器的可预测误差项分为两类，一类是静态误差，另一类是动态误差。由于本文主要对导航解算中产生的方位角偏差进行校准，故在此只对MEMS惯性传感器的可预测误差的估计补偿进行简单的介绍。下面对静态误差估计和补偿的思路进行介绍：（1）静态误差分析。根据MEMS惯性器件的性能指标可将静态误差项分为三类，
【参考文献】：
期刊论文
[1]双矢量定姿算法提高海参捕捞装置捷联惯导系统粗对准精度[J]. 包建华,乔曦,李道亮. 农业工程学报. 2017(12)
[2]基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法[J]. 马明,宋千,李杨寰,谷阳,周智敏. 电子与信息学报. 2017(03)
[3]基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计[J]. 张承岫,李铁鹰,王耀力. 传感技术学报. 2016(07)
[4]不同惯导系统零速检测算法的性能分析[J]. 石波,李耀宗,程敏,杨伟彬. 山东科技大学学报(自然科学版). 2016(02)
[5]基于足绑式INS的行人导航三轴磁强计在线校准[J]. 张新喜,张嵘,郭美凤,程高峰,牛树来. 清华大学学报(自然科学版). 2016(02)
[6]步幅和建筑方向辅助的行人导航算法[J]. 于飞,白红美,高伟,赵博,叶攀. 哈尔滨工程大学学报. 2016(03)
[7]激光陀螺捷联惯导尺寸效应误差分析与补偿[J]. 江奇渊,汤建勋,袁保伦,韩松来. 红外与激光工程. 2015(04)
[8]采用卡尔曼滤波算法的MEMS器件姿态测量[J]. 周树道,金永奇,卫克晶,刘星. 实验室研究与探索. 2015(02)
[9]基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究[J]. 米刚,田增山,金悦,李泽,周牧. 传感技术学报. 2015(01)
[10]蛇形机器人互补滤波和四元数的姿态解算[J]. 王超杰,苏中,时佳斌,陈庚. 传感器与微系统. 2014(10)
博士论文
[1]高动态环境捷联惯导信号处理及高精度姿态速度算法研究[D]. 黄磊.南京航空航天大学 2015
硕士论文
[1]基于MEMS惯性器件的个人导航系统研究[D]. 张晓东.北京工业大学 2015
[2]基于四元数和卡尔曼滤波的姿态角估计算法研究与应用[D]. 陈伟.燕山大学 2015
[3]基于MEMS行人惯性导航的零速度修正技术研究[D]. 李辰祥.厦门大学 2014
[4]多维MEMS惯性传感器的姿态解算算法研究[D]. 刘星.哈尔滨工程大学 2013
[5]MIMU/GPS/磁力计单兵系统组合导航技术研究[D]. 刘峰丽.哈尔滨工程大学 2013
本文编号：2936054
【文章来源】：河北工业大学天津市 211工程院校
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
坐标系之间的转换在图2.1中，、和分别称为载体的航向角、俯仰角和横滚角
惯性元件精度较低。虽然当前 惯性传感器已经有了长足的发展，但受工作原理和工艺技术水平的限制，MEMS 传感器精度相对较低，其性能与传统惯性元件相比仍有一定差距，要实现长时间高精度的方位保持难度比较大。第二，MEMS 惯性导航所固有的传感器误差累积特性，图 3.1 为 MEMS 惯性传感器输出误差，惯性传感器误差的大小对于惯导系统的导航定位精度具有决定性的影响。第三，捷联导航算法误差，在捷联式惯导系统中，利用陀螺仪测量载体各轴旋转运动的瞬时角度增量，通过积分计算其角度变化量，结合载体初始方位，解算出当前的方位角信息。由于采用积分的方式计算方位角信息，各种误差随着时间的增长而不断累积，使得系统的长期精度差。
肷?臀蟛畹挠行Ч兰坪筒钩ィ?越档退俣任蟛詈头轿晃蟛畹睦奂啤?提高长时间的惯性导航和定位精度具有重要意义。MEMS惯性传感器输出的误差项包含可预测误差（系统误差）项和随机误差项。其中可预测误差包括零偏、标度因子误差、安装误差和温度漂移等静态误差以及大动态工作条件下所产生的传感器动态误差；零偏不稳定性、角度/速度随机游走、量化噪声等都属于随机误差。对于传感器的可预测误差项，可采用以离线测试为主、在线观测为辅的方法，建立误差模型，并根据传感器实际工作条件和状态，对传感器观测值进行补偿和修正，如图3.2所示。图3.2可预测误差的估计和补偿方案根据MEMS传感器的误差特性和来源对其误差进行分类，分为可预测误差和随机误差。由于传感器的随机误差项具有较大不确定性，观测和校正比较困难，若补偿不当则会产生额外累积误差。长期观测下随机误差具有零均值的特性，由此可见随机误差项对累积误差影响相对较小，故主要对可预测误差项进行主要分析研究。MEMS惯性传感器的可预测误差项分为两类，一类是静态误差，另一类是动态误差。由于本文主要对导航解算中产生的方位角偏差进行校准，故在此只对MEMS惯性传感器的可预测误差的估计补偿进行简单的介绍。下面对静态误差估计和补偿的思路进行介绍：（1）静态误差分析。根据MEMS惯性器件的性能指标可将静态误差项分为三类，
【参考文献】：
期刊论文
[1]双矢量定姿算法提高海参捕捞装置捷联惯导系统粗对准精度[J]. 包建华,乔曦,李道亮. 农业工程学报. 2017(12)
[2]基于地磁辅助的室内行人定位航向校正方法[J]. 马明,宋千,李杨寰,谷阳,周智敏. 电子与信息学报. 2017(03)
[3]基于MPU6050和互补滤波的四旋翼飞控系统设计[J]. 张承岫,李铁鹰,王耀力. 传感技术学报. 2016(07)
[4]不同惯导系统零速检测算法的性能分析[J]. 石波,李耀宗,程敏,杨伟彬. 山东科技大学学报(自然科学版). 2016(02)
[5]基于足绑式INS的行人导航三轴磁强计在线校准[J]. 张新喜,张嵘,郭美凤,程高峰,牛树来. 清华大学学报(自然科学版). 2016(02)
[6]步幅和建筑方向辅助的行人导航算法[J]. 于飞,白红美,高伟,赵博,叶攀. 哈尔滨工程大学学报. 2016(03)
[7]激光陀螺捷联惯导尺寸效应误差分析与补偿[J]. 江奇渊,汤建勋,袁保伦,韩松来. 红外与激光工程. 2015(04)
[8]采用卡尔曼滤波算法的MEMS器件姿态测量[J]. 周树道,金永奇,卫克晶,刘星. 实验室研究与探索. 2015(02)
[9]基于MIMU和磁力计的姿态更新算法研究[J]. 米刚,田增山,金悦,李泽,周牧. 传感技术学报. 2015(01)
[10]蛇形机器人互补滤波和四元数的姿态解算[J]. 王超杰,苏中,时佳斌,陈庚. 传感器与微系统. 2014(10)
博士论文
[1]高动态环境捷联惯导信号处理及高精度姿态速度算法研究[D]. 黄磊.南京航空航天大学 2015
硕士论文
[1]基于MEMS惯性器件的个人导航系统研究[D]. 张晓东.北京工业大学 2015
[2]基于四元数和卡尔曼滤波的姿态角估计算法研究与应用[D]. 陈伟.燕山大学 2015
[3]基于MEMS行人惯性导航的零速度修正技术研究[D]. 李辰祥.厦门大学 2014
[4]多维MEMS惯性传感器的姿态解算算法研究[D]. 刘星.哈尔滨工程大学 2013
[5]MIMU/GPS/磁力计单兵系统组合导航技术研究[D]. 刘峰丽.哈尔滨工程大学 2013
本文编号：2936054
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