MEMS陀螺仪零位误差分析与处理

研究微机械陀螺仪的零位误差对提高惯性导航精度具有重要意义。采用Allan方差分析法对MEMS陀螺仪的零位误差做了综合评定,提出了一种动态的零值偏移误差补偿算法来滤除陀螺仪的零值偏移误差,还对启发式漂移消减法HDR(Heuristic Drift Reduction)做了改进,有效地提高了原算法的补偿精度。最后,再次采用Allan方差分析法对补偿后的零位误差进行评定,并以Voyager-IIA机器人为平台进行试验,结果证明了改进后的算法能显著的提高陀螺仪的输出精度。     

基于便携式智能终端的空中鼠标技术研究

针对某些情况下用户与远程大屏幕终端交互不便,利用具有多种MEMS传感器的便携式智能终端,设计了空中鼠标系统,克服了传统鼠标操作对二维桌面的依赖。针对系统使用的低精度陀螺仪传感器的漂移问题,使用陀螺仪解算的角度和加速度计与磁强计解算的角度进行互补滤波,同时使用启发式漂移消减法对陀螺仪误差进行处理,并动态地调整启发式漂移消减法的补偿参数。实验结果表明,改进后的算法有效地克服了陀螺仪漂移,提高了空中鼠标系统的精度和稳定性。     

一种弹载低精度陀螺仪的随机常值漂移估计方法

弹载低精度陀螺仪的随机常值漂移严重影响到弹体姿态解算的精度.为了解决这一问题,提出了以装订值作为姿态基准,采用姿态匹配传递对准对弹载低精度陀螺仪的随机常值漂移进行估计的算法.对随机常值漂移为10°/h的低精度陀螺仪进行仿真,结果表明采用该算法经过40 s的估计后,随机常值漂移估计值趋于稳定且估计精度较高,从而证明该方法是行之有效的.     

基于Kalman滤波算法的陀螺仪动态漂移补偿研究

应用MEMS陀螺仪测量人体手臂运动姿态时,针对陀螺仪受线加速度干扰导致测量姿态发散的问题,提出基于Kalman滤波算法的姿态误差补偿方法;该方法首先将陀螺仪采集到的角速度通过方向余弦算法解算得到姿态角,并将陀螺仪动态漂移造成的姿态角误差视为时变信号,通过建立姿态角漂移误差的状态方程及观测方程,应用卡尔曼滤波算法,实现对姿态角漂移误差的估计,最终达到对陀螺仪动态漂移误差的补偿;实验与仿真结果表明,应用该算法能够有效的抑制线加速度干扰导致的陀螺仪测量的姿态发散,适用于陀螺仪对人体手臂运动姿态的测量。     

由TMS320C32芯片实现陀螺仪漂移卡尔曼滤波算法研究

陀螺仪漂移数据经过处理后将是一组高度相关的平稳随机时间序列.在对陀螺仪漂移数据建立时间序列AR模型的基础上,考虑到精度与实时性的要求,采用卡尔曼滤波算法对捷联陀螺"模拟漂移"数据进行了处理,并运用基于TI公司的TMS320C32型DSP对算法进行了实验.通过实时考察实验系统算法程序的运行情况可以看出,卡尔曼滤波算法能有效地提高陀螺精度,并且对于实时性要求高而计算量大的卡尔曼滤波算法,应用DSP技术实现具有良好的发展前景.     

基于惯性测量单元的数字铁饼设计及数据处理算法研究

为了精确检测铁饼投掷的运动特征参数,设计了一种基于MEMS惯性测量单元和STM32FI03微处理器的数字铁饼系统,阐述了系统传感单元选择与配置、硬件电路设计和软件设计.针对铁饼竟技运动对数据精度的要求,通过对陀螺仪静态漂移误差的分析,给出一种补偿MTi陀螺仪随机漂移误差的Kalman算法.利用数字铁饼可以定量分析铁饼投掷过程中的运动特征,为运动员训练提供科学的依据.     

海洋传感器的内嵌陀螺仪偏航角校正方法

海洋传感器通常工作在复杂的磁场环境下,其姿态检测系统一般使用陀螺仪确定偏航角输出。针对短时部署的海洋传感器,分析了MEMS陀螺仪的偏航角漂移误差模型,并在对陀螺仪原始数据补偿的基础上,给出了随机漂移的拟合估值与补偿方法,以提高陀螺仪偏航角输出在一定时间内的精度。使用高精度平台进行实验,结果验证了该补偿校正方法的有效性。     

基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

基于多传感器的行人航向推算算法研究

针对室内行人航位推算(PDR)系统中单一地以陀螺仪作为航向估计会出现误差累积和航向角偏移的问题,提出一种由方向传感器和陀螺仪组合的航向角校正算法。首先,利用卡尔曼滤波（Kalman Filter KF）分别消除方向传感器的信号干扰和陀螺仪的动态漂移误差;然后,通过陀螺仪和方向传感器测量的航向角差值是否超过阈值来判断是否存在硬磁场干扰;最后,根据硬磁场干扰情况对航向角估计值进行相应的角度补偿得到新的航向角估计值。实验表明,该算法的航向推算性能优于启发式漂移消除算法和增强式启发式漂移消除算法。     

基于离散傅里叶变换的姿态算法研究

捷联惯性导航系统已经在航空航天的各个领域中获得了广泛应用.捷联惯性导航系统根据固定在载体上的陀螺仪输出的角度或者角速率信息实时计算载体相对于惯性参考系的姿态变换矩阵.为确保姿态实时计算精度,根据信号处理中信号重构的相关理论,利用角速率信息求解四元数姿态微分方程的离散傅里叶方法,并以典型圆锥运动作为输入条件对算法进行仿真.仿真结果表明,提出方法在高动态角运动环境下的解算精度要优于四阶龙格库塔算法,由圆锥运动引起的俯仰角算法漂移误差也要小于四阶龙格库塔方法.