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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
针对海洋漂流浮标运行时运动轨迹姿态多变影响传感器观测要素可靠性的特点,设计了基于三轴MEMS陀螺仪、加速度计、磁阻传感器的漂流浮标姿态测量系统。介绍了系统硬件组成结构及软件算法流程,采用四元数方法和PI调节算法进行姿态解算以及数据融合,并采用椭球拟合和阀值滤波方法修正补偿系统误差。实验测试表明,系统姿态测量效果良好,静态误差小、动态抗干扰性能较好,满足海洋漂流浮标姿态测量基本需求。  相似文献   

2.
针对三轴陀螺、三轴磁强计和三轴加速度计等MEMS传感器所构成的AHRS系统对全局环境下的姿态检测问题,在分析线形融合滤波器、Kalman滤波器的缺陷基础上,对互补滤波器的IMU姿态解算算法进行拓展,通过磁场计测量数据在全局坐标系下水平分量的求解,获得了传感器偏航方向的姿态角,从而构成了完整的三维空间姿态测量系统。并基于硬件实验验证算法有效消除陀螺漂移和加速度及地磁场干扰的可行性。  相似文献   

3.
针对传统餐饮业中送餐方式的单一化、机械化等问题,以STM32F427微处理器为核心,设计并实现了以多旋翼飞行器为平台的智能餐饮配送系统.为提高送餐过程的安全性与可靠性,飞行器的稳定飞行是最基本的条件与保障.采用基于MEMS传感器的航姿参考系统(AHRS)进行飞行器姿态的测量,采用四元数坐标换算,将陀螺仪、加速度计和磁罗盘三者数据进行融合,并用互补滤波算法对姿态数据进行修正.实际测试结果表明,该飞行控制系统精度较好,能够满足送餐过程中对安全性与可靠性的要求.  相似文献   

4.
为了提高基于MEMS惯性传感器的捷联惯性导航系统姿态解算的精度,提出了一种自适应容积卡尔曼滤波(CKF)数据融合算法。该数据融合算法将姿态四元数作为系统状态,将加速度计信息和磁力计信息作为系统观测量,对系统过程噪声矩阵和观测噪声矩阵进行实时的自适应估计,解决了因系统噪声突变引起的姿态解算精度急剧下降的问题。实验结果表明,采用自适应CKF数据融合算法比单纯基于陀螺仪的捷联姿态解算精度有明显的提高,在载体动态时测得的横滚角和俯仰角误差在1°以内,航向角误差在2°以内。  相似文献   

5.
为了消除750 kV变电站设备支架安装过程中的位置误差,在研究现有设备支架位置检测方法的基础上,设计了以STM32单片机为控制核心的设备支架姿态测量系统.该系统以三轴陀螺仪传感器测量设备支架的角速度数据,使用双加速度计以不同频率采样传感器数据以消除累积误差,增加测量系统的鲁棒性,利用四元数法解算出设备支架在三轴坐标系的姿态角,将陀螺仪和加速度计的数据进行融合,设计自适应姿态融合校准算法提高系统长期精度,实现对750 kV变电站设备支架姿态的准确测量,确保其安装过程中的位置精度.  相似文献   

6.
本文介绍了一种对高速列车姿态测定方法。首先分析惯性测量单元输出信号所包含的静、动态误差以及随机误差分量,建立关于惯性测量器件随机漂移数据的时间序列模型,采用自回归滑动模型ARMA拟合随机漂移数据。使用MEMS陀螺仪和加速度传感器组合采集加速和转弯的数据,使用卡尔曼滤波器处理随机漂移数据,有效地抑制随机误差。运用四元数法进行姿态解算,更新列车的姿态角,使用融合滤波进行误差补偿。根据补偿后的姿态角对加速度传感器数据,得到准确的列车行驶速度与走行距离,证明了本列车故障检测系统的适用性。  相似文献   

7.
MEMS惯性传感器的三轴转台实验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
MEMS惯性传感器在导航等应用中要建立准确的输出模型,为此需要对传感器进行性能参数测试。介绍搭建的SGT320E三轴转台惯性传感器实验平台;对MEMS惯性传感器ADIS16300内置的单轴陀螺仪进行两位置静态试验和速率传递动态试验,对三轴加速度计进行六位置测试。采用MATLAB对三轴转台和ADIS16300进行数据读取、实时绘图和数据处理。所测得参数与数据手册对照基本一致,表明该传感器各项性能良好,根据测试结果对陀螺仪及加速度计分别建立简单的误差模型。  相似文献   

8.
本文设计了一种基于MPU9250 9轴姿态传感器与STM32F103C8T6系列ARM的可穿戴运动捕捉系统。MPU9250内部合成3轴加速度计、3轴磁强计及3轴陀螺仪,通过检测该传感器的9轴姿态信息,得到相应的姿态角。利用非线性扩展卡尔曼滤波算法进行数据融合,将数据进行去噪处理,利用蓝牙技术将处理完成的数据传送至上位机用以显示。该系统具有体积小巧,动态响应好,实时监测等特点。  相似文献   

9.
水电站库区两岸边坡地质状况复杂多变,边坡的稳定工作状态与水电站的安全运行息息相关,本文在雅砻江官地水电站库区左岸边坡覆盖层处,将MEMS姿态传感器(陀螺仪和加速度计)按照阵列方式布置在边坡上,建立边坡稳定状态数据实时采集系统,利用初始对准确定导航目标参数姿态、方位、速度和位置的初始值,计算出目标姿态矩阵,再通过姿态矩阵实时将MEMS姿态传感器获取的载体系下的加速度和角速度转换到导航系下,用于实时计算边坡变化姿态矩阵和位移开展试验研究。试验结果表明,将MEMS姿态传感器应用到边坡位移监测中能够实现边坡表面位移数据的实时获取,位移数据获取精度能够达到毫米级,满足工程实际使用需求,该项研究成果对边坡表面位移稳定状态进行实时监测分析具有十分重要的意义。  相似文献   

10.
张杰  王道波  盛汉霖 《伺服控制》2012,(3):70-73,85
针对微小型无人飞行器的应用场合,本文设计了基于微机电系统(MEMS)传感器的微型航姿系统,它包括三轴陀螺仪、三轴加速度传感器、三轴磁罗盘和数字信号处理器(DSP)。提出了基于四元数的姿态估计算法,利用加速度数据和磁罗盘数据来修正陀螺仪数据的多传感器数据融合算法。并通过了三轴飞行转台的测试验证,测试表明姿态角的静态精度优于0.5°,动态精度优于3°,满足微小型无人飞行器的应用。  相似文献   

11.
MEMS惯性器件由于具有自主性、连续性和隐蔽性等优点被广泛运用于载体的姿态解算中,但由于MEMS惯性器件的制作精度和误差积累等问题使得解算出的姿态信息并不准确.同时由于地磁传感器可以实现高精度的姿态测量,但不能独立解算出姿态信息.因此为了提高惯导姿态解算的精度,所以采用GPS、地磁辅助惯导进行姿态解算.设计的方案是在传统惯导姿态解算误差状态方程的基础上,将地磁和GPS解算的滚转、偏航和俯仰角与惯导解算出来的相应角的差值添加到传统惯导姿态解算误差状态方程中,以速度误差和滚转、偏航和俯仰角误差为量测值,估计出组合系统的姿态误差,并与惯导解算出的姿态误差进行对比,从而验证所提出的方法的可行性.  相似文献   

12.
利用基于微机电系统陀螺、加速度计和磁强计的MTi—IMU微惯性航姿系统,设计了一种确定航向和姿态的算法。该算法利用加速度计的输出判断载体的运动状态,当载体处于非加速运动状态时,利用磁强计和加速度计的输出计算姿态角,再利用卡尔曼滤波器校正姿态误差。采集M'I、iIMU微惯性航姿系统输出的数据进行仿真。仿真结果证明了该姿态算法的有效性。  相似文献   

13.
针对 MEMS 惯性导航系统大动态坏境下不可交换误差问题,提出了一种改进的高阶迭代姿态优化算法。 为解决大动 态环境下不可交换误差对整个惯性导航系统带来的影响,推导了传统等效旋转矢量算法,针对此算法仅依靠提高子样数来提高 解算精度,忽略了高阶项在大动态环境下会产生较大误差的问题。 设计了快慢回路的方法,分别求得不同阶次的旋转矢量解, 再通过周期性迭代算法得到快慢回路的迭代解。 最后通过大动态环境仿真实验以及高精度三轴转台摇摆动态实验,验证了高 阶迭代算法的性能优势。 实验结果表明,大动态环境下,相较于传统算法,改进的高阶迭代姿态优化算法精度提高了两个数 量级。  相似文献   

14.
针对传统无人机姿态解算方法过程复杂、计算量大、动态性能差的缺点,建立无人机姿态模型;采用陀螺仪对加速度计直接进行滤波的方法,设计出新的基于扩展kalman滤波的加速度滤波器;并且考虑到无人机非重力加速度的影响,对常规kalman滤波器进行了变噪声的改进。利用STM32微控制器和MEMS惯性单元搭建硬件平台进行对比实验。结果表明:在168 MHz时钟频率下,一次传感器数据读取和姿态解算总共耗时3.27 ms,数据更新率可达100 Hz。新算法飞行动态误差小于1°,而传统四元数法动态误差为2°左右;变噪声处理后静态瞬时偏差由4°降到1°。说明新算法的抗震效果和解算精度更好,可以为无人机自主飞行提供更准确的姿态信息。  相似文献   

15.
This paper addresses the numerical aspects of adaptive filtering (AF) techniques for simultaneous state and parameters estimation arising in the design of dynamic positioning systems in many areas of research. The AF schemes consist of a recursive optimization procedure to identify the uncertain system parameters by minimizing an appropriate defined performance index and the application of the Kalman filter (KF) for dynamic positioning purpose. The use of gradient‐based optimization methods in the AF computational schemes yields to a set of the filter sensitivity equations and a set of matrix Riccati‐type sensitivity equations. The filter sensitivities evaluation is usually carried out by the conventional KF, which is known to be numerically unstable, and its derivatives with respect to unknown system parameters. Recently, a novel square‐root approach for the gradient‐based AF by the method of the maximum likelihood has been proposed. In this paper, we show that various square‐root AF schemes can be derived from only two main theoretical results. This elegant and simple computational technique replaces the standard methodology based on direct differentiation of the conventional KF equations (with their inherent numerical instability) by advanced square‐root filters (and its derivatives as well). As a result, it improves the robustness of the computations against round off errors and leads to accurate variants of the gradient‐based AFs. Additionally, such methods are ideal for simultaneous state estimation and parameter identification because all values are computed in parallel. The numerical experiments are given. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

16.
This paper presents a novel state estimation approach for linear dynamic systems when measurements are corrupted by outliers. Since outliers can degrade the performance of state estimation, outlier accommodation is critical. The standard approach combines outlier detection utilizing Neyman-Pearson (NP) type tests with a Kalman filter (KF). This approach ignores all residuals greater than a designer-specified threshold. When measurements with outliers are used (ie, missed detections), both the state estimate and the error covariance matrix become corrupted. This corrupted state and covariance estimate are then the basis for all subsequent outlier decisions. When valid measurements are rejected (ie, false alarms), potentially using the corrupted state estimate and error covariance, measurement information is lost. Either using invalid information or discarding too much valid information can result in divergence of the KF. An alternative approach is moving-horizon (MH) state estimation, which maintains all recent measurement data within a moving window with a time horizon of length L. In MH approaches, the number of measurements available for state estimation is affected by both the number of measurements per time step and the number of time steps L over which measurements are retained. Risk-averse performance-specified (RAPS) state estimation works within an optimization setting to choose a set of measurements that achieves a performance specification with minimum risk of outlier inclusion. This paper derives and formulates the MH-RAPS solution for outlier accommodation. The paper also presents implementation results. The MH-RAPS application uses Global Navigation Satellite Systems measurements to estimate the state of a moving platform using a position, velocity, and acceleration model. In this application, MH-RAPS performance is compared with MH-NP state estimation.  相似文献   

17.
微机电系统(MEMS)的动态表征是为可动MEMS器件的设计和加工过程提供可靠的实验数据反馈.文中构建了一个MEMS动态测试系统,它采用了光学检测方法,具有非接触、快速、高精度等优点.系统分别采用光流技术和显微干涉技术,结合频闪照明的方法,对MEMS器件的面内和离面运动特性进行了测量.通过对一个微加工水平谐振器的运动特性测量实验说明了系统具有的功能.  相似文献   

18.
针对小型共轴折叠双旋翼飞行器结构特点、飞行原理进行分析,研究无人机运动学和动力学特性并建立数学模型,建立了无人机飞行器半实物飞行的动力性能和姿态角测试平台。该平台对飞行器机械振动、姿态角和噪声等性能分析。通过测试实验分析无人机不同旋翼转速产生的机械振动和噪声等特性,以及对陀螺仪和加速度计等MEMS传感器姿态解算结果的影响。测试实验表明:随着转速的增加振动幅度有所增加,该振动特性对噪声模型的建立和评估对无人机鲁棒性和抗干扰性提供新思路及有益借鉴。  相似文献   

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