基于应变式传感器的运动姿态的实时检测

提出了一种基于应变式传感器的运动姿态的实时检测方法。用柔性杆模拟运动员的关节,由于柔性杆表面某一点的应变与此点的曲率成正比,因此,可利用应变计实时检测若干点的曲率变化,并在计算机上绘出变化曲线,即可实现运动姿态的实时检测,同时,采用BP神经网络对测量数据进行处理,提高了实时检测的准确性,采样点与实际值的误差距离小于0.31 cm。     

基于机动检测的捷联航姿算法研究

针对低精度陀螺仪、加速度计和磁传感器组成的捷联航姿系统存在的易受载体运动加速度影响而导致姿态精度下降甚至发散的问题进行了研究,提出了一种基于机动检测的捷联航姿算法。该算法根据陀螺仪数据进行姿态实时更新,利用加速度计和磁传感器输出对载体姿态误差进行校正以保持航姿输出的长期精度。算法根据加速度计输出在导航系中投影的水平分量进行机动检测,剔除机动期间的加速度数据,利用载体匀速运动状态下的加速度数据与磁传感器数据构造量测,利用卡尔曼滤波器对姿态误差进行估计并修正。仿真结果表明,该算法能有效完成载体机动检测,保证系统存在机动的情况下姿态精度满足应用要求。     

天基光学传感器姿态实时校正算法

卫星在轨运行过程中,载荷姿态不可避免受到平台抖动、传感器热形变等安装误差因素一定程度的影响,导致图像定位精度下降。针对该问题,通过建立相应的安装误差状态转移模型和基于特征点的观测模型、采用扩展卡尔曼滤波（ EKF）,实现对安装误差的实时估计。采用基于特征点的天基传感器姿态实时校正方法,数学仿真表明：该方法能够实现姿态实时校正,且性能稳定,可有效提高图像定位精度。     

基于陀螺仪的随钻姿态测量新算法

水平定向钻进中钻具姿态的实时测量是实现导向的关键因素。针对已有算法的不足和缺点,采用陀螺仪进行钻具倾角、方位角和工具面向角的测量,推导出了相应的姿态角计算公式。同时针对测量过程中存在的陀螺仪漂移误差,采用四元数全姿态互补滤波算法,利用加速度计和磁强计对陀螺仪进行补偿,给出了详细的理论分析和计算过程。实验结果表明:基于传感器组合的四元数全姿态互补滤波算法能够有效地消除陀螺仪漂移误差,获得的方位角测量精度优于±0.3°。     

神经网络补偿算法在基于MEMS的姿态检测中的应用

针对基于微机电传感器的姿态检测领域存在的姿态测量误差问题,为进一步提高姿态检测的精度,提出了一种基于神经网络的姿态估计误差补偿方法。采用开源的微型飞行器在室内环境进行真实飞行实验采集的数据集,借助BP神经网络的非线性映射能力,建立了关于微机电传感器的输出与姿态估计误差之间的姿态误差补偿模型;根据微机电传感器的输出信息,直接预测得到横滚角、俯仰角和偏航角的误差补偿角度。实验结果表明,利用所提出的神经网络进行姿态补偿之后,姿态估计误差大大减小,表明神经网络对于提高姿态检测的精度具有一定的作用。     

矿用随钻轨迹测量系统误差补偿方法

介绍了随钻轨迹测量系统构成和测量原理,从传感器自身误差、工况环境误差、传感器安装误差3个方面详细阐述系统误差来源及其补偿方法。通过模拟水平定向钻进物理场景并分析比较误差补偿前后的姿态角可知,对不同误差源作出相应的误差补偿可以提高姿态角测量精度。     

卡尔曼滤波在两轮自平衡代步车姿态检测中的应用

介绍了一种MENS加速度计、陀螺仪与嵌入式微控制器相结合的两轮自平衡代步车姿态检测系统。针对加速度计和陀螺仪测量分别存在噪声干扰和随机漂移误差,采用卡尔曼滤波实现传感器数据融合,补偿传感器测量误差,得到车体姿态的最优估计。将该算法移植到姿态检测系统的微控制器中,测试结果表明卡尔曼信息融合可以有效提高系统检测精度。     

两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究

针对惯性传感器在两轮机器人姿态检测中存在随机漂移误差的问题,基于卡尔曼滤波实现对倾角仪与陀螺仪的信息融合,设计了简单而实用的滤波算法,对传感器的误差进行补偿后得到机器人姿态信号的最优估计,从而将其应用于两轮自平衡机器人系统。实验结果表明,采用卡尔曼信息融合的方法,来得到机器人姿态信息最优估计是有效可行的,并且有利于机器人完成自平衡的控制。     

矿用乳化液浓度在线检测系统设计

针对现有乳化液浓度检测方法受温度影响较大、无法实时测量并全程跟踪采样的问题,在传统密度法的基础上,设计了一种矿用乳化液浓度在线检测系统。该系统通过嵌入储液箱的拉力传感器、温度传感器和液位传感器监测乳化液实时状态信息并发送至DSP控制终端,DSP控制终端根据密度法原理求解当前乳化液浓度并上传至上位机,实现实时在线检测功能。采用温度补偿技术减小不同温度下的测量误差,采用FIR数字滤波技术对传感器支架和箱体带来的振动干扰进行滤波,并采用梯度下降算法校正拉力传感器参数,提高测量精度。实验结果表明,该系统可实时在线检测矿用乳化液浓度,检测值和标准值的最大误差为1.5%,满足煤矿生产要求。     

基于姿态识别技术的风筒风量开关传感器设计

针对现有铁架式风筒风量开关传感器存在生产调试复杂、安装维护不便、抗电磁干扰能力弱等问题,设计了一种基于姿态识别技术的风筒风量开关传感器。该传感器采用三轴加速度传感芯片静态姿态检测原理,实现了风筒风量开关状态检测。实际应用表明,该传感器检测可靠稳定,调试安装简便,抗电磁干扰能力强。