IMU转动角速度对旋转SINS的精度影响分析

针对惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)旋转角速度变化过程对旋转调制型捷联系统(strapdown inertial nav-igation system,SINS)定位精度的影响进行分析和研究。例举IMU旋转方式并分析旋转自补偿技术调制惯性器件偏差的基本原理;详细推导了IMU运动状态变化过程对调制型捷联系统导航精度的影响并分析了IMU正反转方案的误差特性,最后根据仿真分析确定旋转角速度的选取依据。在理论分析的基础上进行了仿真实验。结果表明,IMU的旋转运动可以有效地调制惯性器件部分偏差,但是旋转角速度的大小及角速度变化过程依然会对调制型捷联系统的定位精度产生影响。     

基于IMU旋转的捷联惯导系统自补偿方法

为了有效地抑制惯性器件常值偏差对惯导系统导航精度的影响,提出了基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)旋转的自动补偿方法.由于旋转的引入,IMU中陀螺仪和加速度计的常值偏差被调制成正弦信号,通过积分运算可以有效地消除常值偏差对惯导系统导航精度的影响.在分析单、双轴旋转补偿原理的基础上,提出一种改进的单轴旋转调制方法并对该方法进行了理论证明和实验分析.与以往的单轴旋转方式及未采用旋转方式时的导航误差进行了比较,结果表明该方案可以消除所有方向上惯性器件常值偏差的影响,有效地提高系统的定位精度.     

一种单轴旋转捷联惯导的三位置对准方法

针对单轴旋转式捷联惯性导航系统,提出了一种基于惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)旋转的三位置初始对准方法.在系统可观测性分析的基础上,建立IMU姿态与失准角之间的关系,提出了使失准角估计偏差为零的三位置对准方法.与以往固定位置对准和两位置对准进行了比较,表明该方法可以消除不可观测的水平加速度计零偏和东向陀螺常值漂移对初始对准精度的影响,大大提高了系统初始对准精度.     

High accuracy navigation information estimation for inertial system using the multi-model EKF fusing adams explicit formula applied to underwater gliders

The underwater navigation system, mainly consisting of MEMS inertial sensors, is a key technology for the wide application of underwater gliders and plays an important role in achieving high accuracy navigation and positioning for a long time of period. However, the navigation errors will accumulate over time because of the inherent errors of inertial sensors, especially for MEMS grade IMU (Inertial Measurement Unit) generally used in gliders. The dead reckoning module is added to compensate the errors. In the complicated underwater environment, the performance of MEMS sensors is degraded sharply and the errors will become much larger. It is difficult to establish the accurate and fixed error model for the inertial sensor. Therefore, it is very hard to improve the accuracy of navigation information calculated by sensors. In order to solve the problem mentioned, the more suitable filter which integrates the multi-model method with an EKF approach can be designed according to different error models to give the optimal estimation for the state. The key parameters of error models can be used to determine the corresponding filter. The Adams explicit formula which has an advantage of high precision prediction is simultaneously fused into the above filter to achieve the much more improvement in attitudes estimation accuracy. The proposed algorithm has been proved through theory analyses and has been tested by both vehicle experiments and lake trials. Results show that the proposed method has better accuracy and effectiveness in terms of attitudes estimation compared with other methods mentioned in the paper for inertial navigation applied to underwater gliders.     

基于SINS/DR组合导航和地图匹配技术的地铁定位方法研究

随着轨道交通的发展,地铁在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色,地铁的定位技术也是移动闭塞实现的关键.本文针对地铁无法使用GPS且地面设备复杂,成本高的缺点,提出了一种基于惯性测量单元(IMU)和速度传感器辅以轨道电子地图的自主定位方法,在抑制捷联惯导系统(SINS)的误差发散的同时,减少了航迹推算(DR)由于姿态角误差造成的累计误差.根据铁路线路的特殊性,提出了运用最小二乘进行地图匹配的方法校正组合定位带来的误差,极大提高了定位的精度,同时减少了对轨旁设备的依赖性,降低了造价和维护成本.     

旋转调制式激光捷联惯导安装误差分析与标定

双轴旋转调制技术可以实现对陀螺漂移和加计零偏的调制,从而极大地提高惯导系统的精度,以满足船用惯导高精度的导航需求.由于单元体一直作连续正反旋转运动,传统的位置法和速率法无法对该系统进行标定.提出了一种基于三轴转台和单元体自旋转的误差标定方案,实现了对系统误差的快速精确标定.其中旋转轴和陀螺及加计敏感轴间的不正交角标定精度优于1",陀螺、加计敏感轴间的不正交角标定精度优于2".海上试验表明,误差标定结果满足了系统1 nmile/24 h的导航要求,具有较高的工程应用价值.     

捷联惯导系统的误差模型与仿真

为研究捷联惯导系统短时间导航精度,建立了导航误差数学模型,分析了惯性器件误差对系统导航精度的影响.应用捷联惯性导航原理,针对系统短时间导航的特点,简化了载体在导航坐标系的导航方程;由惯性器件安装误差与陀螺仪等效零漂经过方向余弦矩阵变换建立载体姿态误差方程;结合导航方程、姿态误差方程与惯性器件误差推导出载体速度误差与位置误差数学模型.在此基础上,建立了误差状态空间方程与误差模型框图.在Matlab/Simulink环境下建立了误差数学模型计算模块,用捷联惯导算法与误差模型共同解算地面150 s导航试验数据.结果表明:导航系X轴的相对系统误差＜20%,Y轴、Z轴的相对系统误差＜4%,验证了误差数学模型的正确性.此外,分析了加速度计精度的变化对短时间工作的捷联惯导系统导航误差产生的基本影响.     

安装误差对旋转式惯导系统影响及补偿

因轴与轴承间同轴度误差、轴系间隙、机械加工精度、安装等因素,旋转式惯导系统会产生各种形式的安装误差。对各种安装关系进行了说明,详细推导并分析了系统存在安装误差时的输出特性及误差调制效应。在理论分析的基础上,针对实际旋转式惯导系统,通过分析主要误差源,建立合适的误差补偿模型,实现对相关误差的补偿。误差补偿结果表明,该补偿方案能同时消除陀螺敏感轴与旋转轴间的不正交误差、与比力相关的漂移以及因旋转而产生的周期性波动误差,具有很高的工程应用价值。     

一种改进的在线测量SINS陀螺常值漂移的方法

捷联惯性导航系统(SINS)中随时间变化的陀螺常值漂移是导致SINS导航误差的主要因素之一.在现有全监控方法的基础上,提出一种改进的在线测量SINS陀螺常值漂移的方法.利用短时间内监控陀螺常值漂移变化缓慢的特点,改进监控陀螺的旋转方案,在减少监控陀螺旋转次数提高效率的同时保证陀螺常值漂移的测量精度.详细介绍了其原理并进行了理论推导和误差分析,最后通过陀螺全监控和惯性导航半物理仿真实验验证了其有效性.仿真结果表明,该方法有效降低了实施的复杂性,同时使监控补偿后的陀螺漂移减小了一个数量级(均方根),惯性导航平面位置精度提高了近5倍.     

不依赖精密转台的 MEMS-IMU 误差标定补偿方法

微机电惯性测量单元(MEMS-IMU)具有尺寸小、重量轻、成本低、可靠性高等优点,在机器人、虚拟现实以及智能穿戴等诸多领域广泛应用。低成本的微机电惯性测量单元在使用过程中受噪声和零偏误差等影响,需要通过测试和误差补偿手段来提高其实际使用精度。本文提出了一种全面测试和补偿惯性测量单元误差的方法,通过建立MEMS-IMU的误差模型,使用优化方法标定误差模型中的系统误差参数;使用Allan方差分析方法确定随机误差参数;基于上述结果,采用与视觉融合的非线性优化方法在线实时估计并补偿零偏,最终达到提高定位精度的目的。通过实验分析,上述组合方法不需要使用专门测试标定设备,能够有效补偿低成本微机电惯性测量单元的误差,提高定位精度。     

Characterization and calibration of MEMS inertial sensors for state and parameter estimation applications

Widening applications of inertial sensors have triggered the search for cost effective sensors and those based on MEMS technology have been gaining popularity and widespread use particularly for lower cost applications. However, inertial sensors are subject to various error sources and characteristics of these should be modelled carefully. Corrective calibration is required for successful use for anything but the most trivial applications, body state estimation and navigation being important application areas. In this paper, we review the deterministic error and random noise sources for these sensors, consider a number of inertial sensor calibration tests to provide models for these errors and derive the calibration parameters for MEMS based strapdown IMUs. We carry out these tests and present the results for a low cost and popular IMU. We further provide performance results for an example application of body state and parameter estimation using the derived calibration data and discuss our results.     

捷联惯导系统误差模型与仿真分析

为研究捷联惯导系统短时间导航精度,建立了导航误差数学模型,分析了惯性器件误差对系统导航精度的影响。应用捷联惯性导航原理,针对系统短时间导航的特点,简化载体在导航坐标系的导航方程;由惯性器件安装误差与陀螺仪等效零漂经过方向余弦矩阵变换建立载体姿态误差方程;结合导航方程、姿态误差方程与惯性器件误差推导出载体速度误差与位置误差数学模型。在此基础上,建立了误差状态空间方程与误差模型框图。在Matlab/Simulink环境下建立了误差数学模型计算模块,用捷联惯导算法与误差模型共同解算地面150秒导航试验数据,结果表明：导航系X轴的相对系统误差小于20%,Y轴、Z轴的相对系统误差小于5%,验证了误差数学模型的正确性。此外,分析了加速度计精度的变化对短时间工作的捷联惯导系统导航误差产生基本的影响。     

双轴陀螺测试转台回转误差测量方法研究

回转误差是伺服转台的主要性能指标之一,对导航系统漂移误差的补偿起着重要作用。为提高惯导系统的导航精度,针对惯性器件的性能测试,对某型双轴陀螺测试转台回转误差的测量方法进行了研究设计。介绍了双轴陀螺测试转台的工作原理和系统误差,重点研究了其回转误差测量原理,并以该测试转台为对象,对其回转误差进行具体测量,从而实现对双轴陀螺测试转台的检验。     

单轴旋转式捷联惯导方位对准研究

为消除东向陀螺常值漂移对捷联惯导方位对准精度的影响,在罗经法对准频率特性分析的基础上提出了一种适于旋转调制捷联惯导系统的罗经对准方法.该方法利用旋转过程中陀螺漂移和加速度计零偏被调制为周期变量的特点,针对旋转频率来改变罗经法对准系统的参数,使系统能够对调制后的陀螺漂移和加速度计零偏产生抑制作用,以此消除静基座对准中由东向陀螺常值漂移所引起的方位误差角.仿真实验结果表明,相比静基座对准,在单轴旋转中采用此种罗经法对准可以消除方位角的常值误差,方位对准的精度可提高至10倍以上.     

基于二代小波的光纤陀螺实时降噪方法研究

在以光纤陀螺为主要惯性敏感元件的捷联惯导系统中,陀螺输出信号中的非确定性随机漂移的实时滤除,对提高实际系统的初始对准精度及导航精度均具有重要的意义。考虑到传统小波阈值法的去噪性能及实时性问题,提出了一种基于第二代小波变换,并结合硬阈值、强制降噪和带滑动数据窗的光纤陀螺信号实时降噪改进方案。利用MATLAB进行了正弦信号和光纤陀螺输出信号的模拟实时降噪实验,并与一代小波实时降噪方案进行了比较,验证了改进方案在理论计算速度大幅提升的前提下,降噪性能得到提高,进而减小了系统输出的姿态误差。     

基于单星测量的星光惯性组合导航

为减小杂光影响,全天时星光定向仪一般采用小视场,同一时刻只能观测一颗恒星无法输出姿态信息。本文提出一种基于单星测量的星光惯性组合导航系统,首先根据惯导输出的姿态和位置信息,控制转台和星光定向仪摆镜保证星光定向仪对目标导航星的观测,之后根据惯导的误差模型建立系统状态方程,根据星光定向仪测量的导航星方向矢量建立测量方程,利用卡尔曼滤波算法修正惯导输出的姿态位置信息。该方法引入星光定向仪与惯导安装误差作为系统状态量,在修正导航信息的同时对星光定向仪与惯导之间的安装误差进行估计,因此无需在实验室进行标定。通过仿真分析了不同安装姿态误差及不同惯导和星光定向仪误差对组合导航系统导航精度的影响。结果显示采用该方法导航1 h,位置精度优于90 m,姿态精度优于8″,相比利用实验室标定的安装姿态进行导航,该方法的精度更高。最后进行了静态导航实验,结果显示组合导航的位置误差为102.90 m,相比直接采用实验室标定的安装姿态进行解算结果提高近45.39%,验证了该算法的有效性。     

基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法

针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRo C数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。     

基于卷积神经网络与扩展卡尔曼滤波的 单目视觉惯性里程计

针对单目相机采集室外图像易受环境光照影响、尺度存在不确定性的缺点,以及利用神经网络进行位姿估计不准确的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的单目视觉惯性里程计。采用神经网络取代传统里程计中基于几何约束的视觉前端,将单目相机输出的估计值作为测量更新,并通过神经网络优化EKF的误差协方差。利用EKF融合CNN输出的单目相机位姿和惯性测量单元(IMU)数据,优化CNN的位姿估计,补偿相机尺度信息与IMU累计误差,实现无人系统运动位姿的更新和估计。相比于使用单目图像的深度学习算法Depth-VO-Feat,所提算法融合单目图像和IMU数据进行位姿估计,KITTI数据集中09序列的平动、转动误差分别减少45.4%、47.8%,10序列的平动、转动误差分别减少68.1%、43.4%。实验结果表明所提算法能进行更准确的位姿估计,验证了算法的准确性和可行性。     

Initial orientation of inertial navigation system realized through nonlinear modeling and filtering

Alignment is the process whereby the orientation of the axes of an inertial navigation system is determined with respect to the reference system. In this paper, the initial alignment error equations of the strapdown inertial navigation system (SINS) with large initial azimuth error have been derived with inclusion of nonlinear characteristics. Simulations have been carried out to validate and corroborate the stationary alignment case employing a strapdown inertial measurement unit (SIMU). A performance comparison between the extended Kalman filter (EKF), the unscented Kalman filter (UKF) and the second-order divided difference filter (DDF2) demonstrate that the accuracy of attitude error estimation using the DDF2 is better than that of using the EKF or the UKF.     

基于双DSP和FPGA的导航处理系统设计

机电技术的发展为惯性测量系统的大量应用奠定了基础。针对深海导航应用场合,为了提高深海惯性导航的精度和实时性,设计了基于双数字信号处理器（DSP）和可编程逻辑门阵列（FPGA）的捷联惯性导航计算机,成功构建了低成本、小型化的捷联惯性导航系统（SINS）。重点描述了双DSP和FPGA导航计算机的硬件设计思路。扼要介绍了系统软件的框架结构。与目前大多数的惯性导航系统相比,该系统体积小、重量轻、功耗低,适用于运算复杂的嵌入式惯性导航系统。实验室车载实验结果证明了上述设计的正确性和可行性。