基于MEMS惯性传感器的微型姿态测量系统

提出了一种基于低成本MEMS惯性传感器的微型姿态测量系统,包括MEMS速率陀螺、MEMS磁强计、单轴MEMS加速度传感器.重点研究了基于扩展Kalman滤波（EKF）的姿态估计创新算法,通过速率陀螺更新误差状态四元数计算姿态角,并通过飞行方向的加速度传感器和三轴磁强计来补偿陀螺漂移和姿态角误差,利用扩展卡尔曼滤波方程消除瞬时干扰,实现高动态姿态测量.系统的仿真和高动态实验表明,姿态测量动态精度低于5°,静态精度低于0.7°.     

旋转矢量多迭代捷联姿态解算误差补偿算法

为克服高动态条件下的捷联姿态解算存在不可交换性误差的问题,达到进一步增强捷联姿态误差抑制效果的目的,基于角速率的输出提出了等效旋转矢量三子样二次迭代优化算法,推导对应的圆锥补偿算法方程及其表达式。分别在不同圆锥运动频率情况下和不同姿态更新频率情况下,展开仿真验证算法的漂移误差和俯仰角误差,以传统的四元数法、三子样算法为对照,分析仿真数据曲线,得出本改进算法在精度和稳定性方面均有较大提高。在单轴速率转台上进行光纤陀螺的实测验证中,通过调整圆锥运动半偏角和频率,测量获取光纤陀螺惯组输出情况,结果表明:该算法在高动态条件下受圆锥半角、圆锥运动频率的影响较小,性能更加优越。     

基于MEMS传感器的高精度姿态角测量研究

针对传统姿态参考系统姿态解算容易受到载体运动加速度的干扰,导致系统精度变低、稳定性变差等问题,提出一种改进的卡尔曼滤波算法。该算法建立基于四元数的惯性系统姿态解算数学模型,并根据载体运动加速度的大小,适时调整卡尔曼滤波器的量测噪声方差的大小,以此减弱卡尔曼滤波过程中运动加速度对姿态角解算精度的影响。采用MEMS三轴陀螺仪、加速度计和磁阻传感器完成载体在电梯升降过程中的测量,对实验测量数据进行姿态解算,结果表明改进后的卡尔曼滤波算法能够有效减小运动加速度对姿态解算的影响,姿态角的均方根误差相对于传统的姿态参考系统降低约40%。     

A new method for the combination of GPS and MEMS inertial sensors

提出了一种新的GPS/MEMS微惯性器件组合方法,并根据组合结构的需求.设计了基于载体机动模型和卡尔曼滤波器的GPS信息滤波算法来获取由于载体轨迹机动引起的加速度,从而对基于MEMS微惯性器件的姿态测量算法进行载体机动性补偿,得到的姿态信息对GPS信号失锁不敏感,避免了传统GPS/INS组合方式在无GPS辅助时由于MEMS器件精度低而导致的姿态误差快速、无限增长的问题,而且运算量小,适合在微小型系统上实现.跑车试验表明,该新组合算法与传统GPS/INS组合相比,姿态精度略有下降,但远好于未作机动性补偿的MEMS微惯性器件的姿态测量算法.     

基于无迹卡尔曼滤波的四旋翼无人飞行器姿态估计算法

针对四旋翼无人飞行器姿态测量问题,提了一种基于无迹卡尔曼滤波的飞行器姿态估计算法.采用欧拉角法描述了飞行器的姿态解算模型,并在此基础上建立了飞行器的系统状态方程和观测方程;采用无迹卡尔曼滤波算法实现飞行器姿态角的解算.理论分析和仿真表明:与采用扩展卡尔曼滤波算法获得的飞行器姿态角信息相比较,虽然无迹卡尔曼滤波算法的计算时间稍有增加,但无迹卡尔曼滤波算法的计算精度和收敛速度比扩展卡尔曼滤波算法有显著的提高.     

MEMS陀螺随机误差辨识与降噪技术

针对MEMS陀螺精度受随机误差的影响,并随测姿积分算法逐渐增长的问题,采用时间序列分析法对MEMS陀螺的输入输出数据进行辨识,建立系统的ARMA模型,利用卡尔曼滤波方法对随机误差进行降噪处理,最后对随机误差降噪技术进行实验验证.实验结果表明,降噪后随机误差方差为降噪前的7.17%,由降噪后的MEMS陀螺数据计算得到的姿态角误差小于1°,能够满足低成本导航系统的需要.     

激光标靶六自由度测量技术

针对目前工程测量领域六自由度测量存在精度低、实时性和便携性差等问题,设计了一种激光标靶,结合全站仪能够实现空间六自由度测量。在嵌入式平台上,研究了一种以重心法为核心的光斑中心提取算法,该算法重复性精度高、鲁棒性好。通过对相机的非模型化参数标定,提出了一种姿态解算算法。实验数据表明,激光标靶在全站仪坐标测量精度基础上,滚转角和俯仰角测量精度可达0.005°,方位角测量精度可达0.0062°,满足多种工程测量需求。     

一种弹体初始挂装姿态测量新方法

在弹体挂装试飞试验科目中,需要地面静态标定挂装弹体的姿态。针对挂装弹体无等高基准孔位的情况,提出一种基于旋转矩阵分解的计算方法。该方法只要求测量弹体的基本几何特征,综合采用特征探测算法、空间基准对齐算法、奇异值分解算法进行处理计算;为保证姿态测量参数的精度,要求在弹体粘贴辅助圆形标志时,分布要均匀,数量适中,提高空间基准对齐算法的稳健性。通过试验分析,在无等高基准孔位的情况下,旋转矩阵分解法能够实现姿态测量参数误差小于0.3°,方法切实有效,结果准确可靠,满足飞行试验的精度要求。     

基于无磁转台的微小型稳定平台性能指标测试方法

传统的棱镜光学测量方法大多针对大型转台和云台,微小型稳定平台体积小无法安装光学棱镜,且光学测量成本高,为解决传统测量方法无法应用于微小型稳定平台测试中的问题,提出采用无磁转台测量方法。该文利用0.05°高精度无磁转台提供不同倾角姿态参考,采集惯组姿态数据和稳定平台控制码盘数据,分析得到稳定平台角度测量精度、角度指向精度和角度稳定精度。为验证该方法的可行性,搭建微小型稳定平台样机和上位机数据采存软件。测得自制稳定平台姿态测量误差0.6°,角度指向误差0.73°,角度稳定误差0.1°。该测量方法对微小型稳定平台的性能指标测量方面具有广泛的应用前景。     

A singular perturbation-based algorithm for compensation of pseudo-coning error for strapdown inertial navigation

提出了一种新的高精度捷联惯导系统(SINS)姿态更新算法——基于奇异摄动理论的算法.该方法是对伪圆锥误差较大的传统Savage姿态更新算法改进,它运用奇异摄动理论抑制载体真实的角运动频率与宽频带噪声的频率混叠在一起时出现的圆锥误差放大现象——伪圆锥误差,同时将陀螺输出分为快变部分和慢变部分,利用陀螺敏感的载体角运动与陀螺非理想输出信号的两时间尺度特性补偿伪圆锥误差.该算法通过可调参数以控制任意频段的伪圆锥误差的影响,实现算法精度的提高.仿真结果表明,此新方法与目前高精度的Savage四子样算法相比不仅能够提高姿态更新的精度和速率,而且具有良好的灵活性和较小的计算量.