ADIS16405 IMU在四旋翼飞行器姿态测量的应用

本文针对四旋翼飞行器的姿态测量,利用ADI公司的ADIS16405惯性测量单元(IMU,Inertial measurement unit)测量飞行器的惯性量,然后解算姿态角。本文利用IMU采集数据,由嵌入式系统读取并通过串口发送到PC机上,在MATLAB软件上绘制出采集数据并解算姿态角图像。使用ADIS16405,使系统具有操作方便,精度高,电路简单的优点。     

AHRS航姿解算中的两种滤波方法的比较研究

关于飞行姿态角优化问题,由于加速度计的测量值中同时包含了重力加速度和运动加速度信息,并且磁传感器易受铁磁性物质干扰,直接利用加速度计的测量值计算横滚角和俯仰角易产生较大误差,进而在利用磁传感器的测量值计算航向角时也将会引入了误差.为了减小加速度计和磁传感器的姿态解算算法所解算的姿态角误差,提出利用陀螺仪的输出,分别设计了互补滤波器和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)对加速度计和磁传感器的输出进行处理,采用VN-100的微惯性测量单元(Micro Inertial Measurement Unit,MIMU)的数据进行MATLAB仿真,并对两种滤波器的滤波效果进行了比较.实验结果表明,互补滤波和Kalman滤波均能提高该算法的姿态角精度,并且互补滤波器比Kalman滤波器效率更高,性能更好.     

一种基于磁传感器定位技术的滑坡监测方法

滑坡监测是防范地质灾害的重要技术手段,针对滑坡深部位移监测问题,提出了一种基于磁传感器的滑坡位移监测方法。该方法以磁传感器姿态测量为基础,通过测量的三分量磁感应强度值解算出磁传感器的空间姿态,再根据姿态角计算出磁传感器的水平位移,并通过实验验证了该方案的可行性。将磁传感器安装在无磁转台上按照预定的角度和旋转顺序依次旋转,取整数作为验证点将解算姿态角与实际姿态角进行对比,验证了该方法的姿态角精度和水平位移精度。最后,分析了该方法存在误差的原因。     

基于磁传感器组合的运动物体姿态解算

姿态参数的测试是运动物体测试过程中的重要指标。针对角速度陀螺仪在高速运动中姿态角的测量误差较大,提出了基于加速度和线圈式磁传感器的姿态测量组合。线圈式磁传感器的输出值包含了载体的转速和角速度信息的综合,求出载体的角速度信息,通过扩展的全姿态四元数算法进行数据融合和姿态解算。在三轴转台上进行半实物的仿真实验,验证算法的正确性,在解算过程中无须知道当地磁场大小,方法简单易行。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中的应用

设计了基于微电子机械系统(Microelectro mechanical system,MEMS)惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程。基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验。测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在±1°左右。     

基于互补滤波的输电导线舞动轨迹还原算法

方向余弦矩阵算法(DCM算法)是工业级MEMS惯性传感器姿态解算常用算法;但由于受到外部机械振动和电磁环境影响,MEMS陀螺仪输出数据的漂移较大,导致陀螺积分解算得出的姿态角误差会随着时间累积增长,因此常须结合DCM算法与GPS或磁罗盘对陀螺计算出的角度进行误差修正;然而电网的导线舞动监测仪是直接安装于高电压架空输电线路表面,仪器处于很强的工频电磁干扰环境中,GPS和磁罗盘传感器完全失效,所以若要实现实时准确输出高压导线的运动轨迹,有必要研究一种改进的DCM算法,即MEMS陀螺和加速度计的互补滤波算法;并且设计出高电压导线舞动轨迹适用的解算流程,最后在专用的舞动监测实验平台上验证此新型舞动监测仪样机的有效性。     

一种姿态测量系统的FPGA和DSP设计与实现

为了实现对某弹载系统的姿态测量,提出一种基于FPGA+DSP的姿态测量系统的设计.系统采用FPGA作为逻辑控制核心,完成对MEMS传感器输出的陀螺加表数据的采集,并通过EMIF接口完成与DSP的数据通信.DSP完成对姿态信息的解算,并由FPGA通过RS422接口将更新后的姿态信息上传至上位机.系统选用地理坐标系作为导航坐标系,利用四元数法及Kalman信息融合算法对采集到的姿态信息进行解算.测试结果表明,该系统输出的姿态信息精度较好,总体角误差在0.5°以内.     

基于多传感器的智能车辆姿态解算方法

针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法.首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法为加速度计和磁强计的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的观测方程,用于车辆姿态校正;然后在此基础上构建扩展卡尔曼滤波传播方程,采用扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合,得到车辆的姿态解算结果;最后通过构建实车测试环境对解算方法有效性进行验证.实验结果表明,通过基于多传感器的车辆姿态解算方法解算得到的车辆姿态角稳定、准确,能够满足智能车辆行为参数估计的实际需求.     

基于DSP的自旋弹姿态存储测试方法

本文针对姿态信息测试仪的低精度、体积大、抗过载能力差等问题,提出了一种基于DSP的姿态存储测试方法,选用陀螺和地磁传感器组合测试,用DSP来控制,并在DSP内部设计卡尔曼滤波器解算姿态信息并存储。通过仿真和转台实验得出数据分析,验证了此方法的可靠性和可行性,达到了高测试精度的要求,同时还对所设计的记录仪进行了抗过载实验,结果表明完全可以用于高过载下的姿态测试试验,为以后的弹载姿态信息测试提供了新的方法。     

基于磁阻传感器与加速度计复合的姿态角检测技术

针对基于三维磁阻传感器解算姿态角时,解算结果会因符号变号出现较大解算误差,并需要已知其中一个姿态角方可解算另外2个姿态角,提出基于磁阻传感器与加速度计复合的姿态角解算算法,利用加速度计单独解算的倾斜角为地磁传感器解算提供一个姿态角,在地磁俯仰角阈值处以加速度计解算的横滚角代替磁阻传感器解算的横滚角,从而能实现同时测量3个姿态角,并在实验室进行了试验,达到预期的效果,为特殊行业对象的姿态角定姿提供一种新的方法思路。     

汽车计算平台中信息系统的架构

汽车计算平台就是指通过车内网络通信技术,依靠高性能集成计算技术和高可信软件技术,基于高性能CPU芯片和嵌入式实时操作系统构建整车的集中计算控制核心.通过在FreeScale的Total5200和嵌入式Linux系统之上,创建基于OSGi规范的信息系统,完成各汽车模块和远程服务系统的信息交互和信息管理.介绍信息系统的架构,并详细描述信息系统的实现.     

一种CPU芯片硬件验证调试平台的设计与实现

给出了CPU芯片硬件验证调试平台的一种具体设计方案．该验证调试平台在设计方法上采用了程序性在线测试方法．该平台构建了CPU芯片的运行环境，能够控制CPU芯片输入脉冲单拍／多拍或连续运行，并且在CPU芯片的运行过程中可以监测CPU芯片内部寄存器的内容．该平台的实现不仅有益于CPU芯片的设计和调试，而且能够作为CPU芯片设计教学系统以及嵌入式系统开发平台．     

马运动轨迹复现方法及其应用研究

根据陀螺仪传感器的构成原理,实现了ADIS陀螺仪传感器对六自由度数据的采集。基于LabVIEW软件读取采集的数据并通过傅里叶频域积分实现了数据由加速度到位移、角速度到转角的转化,显示了马的运动轨迹,实现了LabVIEW软件对原始数据和转换后数据的动态仿真。提取转化后的六自由度位移和转角数据移植给六自由度机器马,证明机器马可以跟踪真马的运动轨迹,验证采集过程中数据转化的正确性。     

基于AT89S52的MEMS陀螺信号采集与处理系统设计

针对MEMS陀螺仪在实际应用中达不到需要的精度,为改善陀螺仪的工作性能,降低陀螺信号噪声,通过AT89S52单片机与ADIS16355惯性陀螺仪搭建一个硬件平台,经过SPI接口通信、AT89S52单片机控制,将采集的数据通过LCD显示,并对平台系统进行静态和动态测试,最后对系统进行了误差分析,该系统具有较高精度、成本低、操作方便简单,在陀螺仪实际应用中具有良好的推广价值。     

基于TPU和FPGA的深度学习边缘计算平台的设计与实现

针对深度神经网络为了追求准确度对计算资源造成的巨大消耗,与边缘计算平台所处的受限环境之间的矛盾,探究利用FPGA逻辑资源搭建神经网络张量处理器(TPU),通过配合ARM CPU实现全新的边缘计算架构,不仅实现对深度神经网络模型的加速计算以及准确度的提升,还对功耗进行明显优化.该架构下,压缩后的MobileNet-V1网络准确度可达78.1％,而功耗仅为3.4 W,与其他不同计算架构的深度学习边缘计算平台的对比结果表明,该系统在不降低准确度的条件下,对于小规模深度神经网络的加速计算有着明显优势.     

Toward low CPU usage and efficient DPDK communication in a cluster

In recent years, DPDK (Data Plane Development Kit, a data plane development tool set provided by Intel, focusing on high-performance processing of data packets in network applications), one of the high-performance packet I/O frameworks, is widely used to improve the efficiency of data transmission in the cluster. But, the busy polling used in DPDK will not only waste a lot of CPU cycles and cause certain power consumption, but also the high CPU usage will have a great impact on the performance of other applications in the host. Although some technologies, such as DVFS (dynamic voltage and frequency scaling, which is to dynamically adjust the operating frequency and voltage of the chip according to the different needs of the computing power of the application running on the chip, so as to achieve the purpose of energy saving) and LPI (low power idle, a technology that saves power by turning off the power of certain supporting circuits when the CPU core is idle), can reduce power consumption by adjusting CPU voltage and frequency, they can also cause performance degradation in other applications. Using thread sleep technology is a promising method to reduce the CPU usage and power consumption. However, it is challenging because the appropriate thread sleep duration cannot be obtained accurately. In this paper, we propose a model that finds the optimal thread sleep duration to solve the above challenges. From the model, we can balance the thread CPU usage and transmission efficiency to obtain the optimal sleep duration called the transmission performance threshold. Experiments show that the proposed models can significantly reduce the thread CPU usage. Generally, while the communication performance is slightly reduced, the CPU utilization is reduced by about 80%.

     

基于CUDA的直升机旋翼桨叶挥舞角快速测量方法

针对基于立体视觉的直升机旋翼桨叶挥舞角测量CPU串行算法耗时多、效率不高的问题,利用图像处理单元(GPU)并行计算的优势,提出一种基于CUDA统一计算设备构架的并行处理快速算法.首先,对算法中最耗时的图像去噪、阈值分割、连通域标记三部分进行并行化设计;然后,采用多层次并行策略将大量密集运算分配到不同的图像处理单元上并行执行,利用共享内存和共享寄存器加速数据访问;最后,进行多次测量实验,结果表明该方法执行效率明显高于CPU串行方法,可满足旋翼桨叶挥舞角快速测量的要求.     

基于 ADIS16228 的航空发动机振动测量系统设计

文章介绍了一种基于AD公司的ADISl6228的低成本机械振动测量系统,用于航空发动机的状态监测和故障诊断。该测量系统集成FFT（快速傅里叶变换）,方便从时域和频域角度对设备进行监测。并采用COTEX-M3建构的STM32芯片,具有智能化、小型化和处理速度快等优点。     

FPGA中嵌入最小资源配置的微处理器的实现方法

针对在FPGA内集成嵌入式处理器消耗资源大的特点,提出了在FPGA内嵌入最小资源配置软核的新方法,减少了在FPGA内嵌入处理器内核所占用的资源,降低了损耗功率,扩展了可以应用软核的FPGA类型。经过仿真和下载测试,此方法具有配置灵活、节省资源的优点。     

面向国产CPU的可重构计算系统设计及性能探究

为了提升国产平台的计算性能,采用国产CPU+FPGA的异构架构,设计了基于国产CPU的可重构计算系统。该系统包括基于国产CPU的主机单元和FPGA可重构加速单元,主机单元负责逻辑判断与管理调度等任务,FPGA负责对计算密集型任务进行加速,并采用OpenCL框架模型进行编程,以缩短FPGA的开发周期。为了验证该系统的性能,采用AES加密算法来测试该系统的计算性能,通过对不同长度的明文进行AES加密测试,并与CPU串行处理结果进行对比,得出：相比于单核FT-1500A CPU串行加密方式,采用可重构计算系统并行加密能够获得120多倍的加速比,且此加速比会随着明文长度的增加而成非线性增大。实验结果表明：基于国产CPU的可重构计算系统能够大幅提升国产平台的计算性能。