一种微惯性测量单元标定补偿方法

在介绍微惯性测量单元组成与结构的基础上,根据MEMS惯性器件的输出特性,建立了微惯性测量单元中加速度计和陀螺仪的数学标定模型,提出并推导了一种适用于微惯性测量单元的标定方法,该方法可以得到微惯性测量单元中惯性传感器的零位、标度因数、安装误差系数及g值敏感项等33个参数;然后,具体介绍了通过加速度计重力场静态翻滚试验和陀螺仪恒角速率试验对MIMU中参数标定的方法和步骤,并对实验室自研的MIMU进行了标定;最后利用得到的标定参数对测试结果进行了误差分析与补偿;实验结果表明,该方法使MIMU的测量精度提高了1～2个数量级,能够满足姿态解算及导航计算的精度要求。     

微惯性测量组合标定系统的研究

设计了一台低成本的微惯性测量组合标定系统.采用变几何桁架实现MIMU横滚角、俯仰角的变化,由平台的转动实现偏航角的改变,以模拟载体的运动.计算机通过A/D、D/A板对滚珠螺旋致动器等执行机构进行控制,并对MIMU的输出进行同步数据采集;应用GPS对MIMU的位置和姿态进行辅助测量,运用GENIE、MATLAB等设计了相应的软件,完成了相关的运算处理与图形显示.     

一种小型惯性测量单元的精确标定技术

研究了一种基于MEMS陀螺和加速度计的惯性测量单元(IMU)的系统标定技术,建立了陀螺和加速度计的温度漂移和非线性误差模型,采用逐步线性回归法对以上模型进行了简化,并设计了补偿算法;实时补偿效果表明,在-40℃~60℃的温度变化范围内,惯性测量单元的零位偏值、偏值稳定性和非线性度都达到较高精度,这种误差标定方法可有效解决MEMS-IMU惯性器件误差的标定与补偿问题。     

用于末敏弹稳态扫描运动测量的微惯性测量单元标定方法研究

对用于末敏弹稳态扫描运动测量的微惯性测量单元提出了一种标定方法。末敏弹的稳态扫描运动有其自己的特点,因此对微惯性测量单元的标定也有一定的特点。据此对常用的微惯性测量单元的误差模型进行了简化,从而对微惯性测量单元建立了适当的误差模型。之后,通过进行速率实验和位置实验,应用线性拟合以及最小二乘法,对误差模型中的参数进行标定。最后,根据实际的标定结果讨论了误差模型的合理性。     

用于末敏弹稳态扫描参数测量的微惯性测量单元的标定方法

对用于末敏弹稳态扫描阶段参数测量的微惯性测量单元提出了一种标定方法。末敏弹在稳态扫描阶段有其自己的特点,因此对微惯性测量单元的标定也有一定的特点。本文首先对微惯性测量单元建立了适当的误差模型。之后,通过进行速率实验和位置实验,应用线性拟合以及最小二乘法,对误差模型中的参数进行标定。最后,讨论了实际的标定结果和误差模型的合理性。     

基于MEMS传感器的车载微惯性测量单元设计

为了感知汽车姿态,利用MEMS传感器自主设计了一种车载微惯性测量单元(MIMU),详细介绍了三轴MEMS加速度计、三轴MEMS陀螺和正六面体的设计。该单元具有成本低、精度高、体积小,且便于标定等优点,可以方便地运用到汽车姿态实时监测系统中。给出了单元的标定方法,分析了其误差来源,建立误差模型以及自主设计了标定系统。实验结果表明:该单元能有效地消除信号干扰,具有满意的精度要求,可对运用该单元进行汽车姿态监测等提供理论研究与工程应用参考。     

一种新的无陀螺惯性测量组合标定方法

无陀螺惯性测量组合在角速率解算过程中不仅需要知道加速度计标定因数、零偏及实际安装方向向量,还需要准确获取加速度计的实际安装位置.针对上述特点,以加速度计输出模型为基础,提出并建立了一种广泛适用于各种无陀螺惯性测量组合的标定方法.该方法经转台位置和速率实验验证可以准确得到加速度计标度因数、零偏及安装误差,进一步提高了载体线加速度和角速率解算精度,从而为后续的姿态解算奠定基础.     

微惯性测量单元设计及其误差补偿模型的研究

针对微惯性测量单元(MIMU)小体积、低功耗、低成本、高实时性的应用需求,设计了一种基于ARM和MEMS惯性器件的MIMU系统,并根据实验中得到的惯性器件的误差特性建立了一种惯性器件误差补偿模型,然后在硬件系统上进行了实验验证.利用该模型对惯性器件测量结果进行修正,可以有效抑制误差,提高MIMU的测量精度.整个系统能满足使用精度要求.     

微型惯性测量组合姿态测试系统

本文介绍了微型惯性测量组合系统的构成,姿态的解算算法和参数识别的卡尔曼滤波方程.提出了用四元素四阶龙格-库塔法作为捷联惯导系统的姿态更新算法,并叙述了算法仿真程序.     

新型捷联惯性测量装置标定测试系统的设计

为了提高捷联惯性测量装置(SIMU)的测量精度,在使用前必须对其进行标定,以确定SIMU模型方程的参数及其标定后的性能指标;为此设计了一种新型SIMU标定测试系统,使之可以对SIMU进行全温度范围内的标定与研究;在简要介绍了测试系统的组成、功能之后,详细叙述了SIMU标定测试单元的硬件设计与实现及速率试验时测量误差的修正方法;试验表明,该测试系统功能完善,运行稳定,操作方便,可维护性好,已成功地用于SIMU的标定与研究.     

一种新型的二元函数分段插值误差校正方法

在对仪器系统误差各种校正方法分析的基础上,从二元函数泰勒级数展开式的模型出发,根据测量仪器输入输出的特定关系,提出了一种适用于交流电参量测量仪器系统误差校正的方法:先根据被测输入电压值进行分段插值校正,再根据被测信号的频率值进行分段插值校正.实验证明了该种方法编程容易实现,校准方便且效果好,具有一定的实用性.     

高精度数字陀螺仪安装误差标定与补偿方法

高精度数字陀螺仪精度高、使用方便,有着广阔的应用前景;而在实际应用中发现,安装误差是严重影响陀螺仪输出精度的主要原因之一。文中在推导高精度数字陀螺仪输出模型的基础上,提出通过求解比例系数来确定坐标变换矩阵,对高精度数字陀螺仪进行安装误差标定与补偿的方法。详细说明了高精度数字陀螺仪安装误差标定步骤和比例系数求解方法;实验结果表明：该方法能够有效的补偿高精度数字陀螺仪的安装误差,标定补偿后陀螺仪全量程测量范围内的绝对误差小于0.045°/s,测量精度提高了1-2个数量级,准确的将陀螺仪输出变换到载体正交坐标系下,为高精度数字陀螺仪的工程应用奠定了基础。     

大失准角下基于交互模型的惯导快速对准

为缩短对准时间,提出了一种基于非线性模型与线性模型的交互多模型对准方法．给出了捷联惯导的 非线性和线性误差模型,设计了基于线性模型和非线性模型的交互多模型对准算法．数字仿真结果和转台摇摆试验 验证了算法的有效性．结果表明采用交互模型可使对准收敛时间加快,最终对准精度亦得到了一定程度改善．     

磁罗盘姿态解算及误差补偿

详细介绍了磁罗盘的姿态解算原理,并分析了造成磁罗盘解算误差的主要因素,提出了基于最小二乘的36位置法,重点对其中的罗差以及制造误差中的零位误差和灵敏度误差进行了补偿修正;并用项目试验验证得出:当只进行零位误差和灵敏度误差修正时,磁罗盘的偏航角解算误差最大可达3°;而经过罗差补偿后,磁罗盘的偏航角解算误差可控制在0.5°以内;实验结果表明,经过补偿后,磁罗盘的解算精度明显提高,且成本低,使用简便,适用范围广。     

航姿系统矢量场传感器校正的双内积法

三轴磁强计与加速度计广泛用于航姿系统中,针对其误差补偿问题,提出一种基于双内积的校正方法。该方法利用了地磁场和重力矢量自身模值守恒,以及二者在旋转轴上投影的不变性。该方法能克服基于椭球拟合的校正方法无法补偿非对准误差的缺陷,实现三轴磁强计及加速度计的完全校正。实验结果表明,该方法能有效改善航姿系统的精度且操作简便。     

IMU标定数学建模及误差分析

惯性测量单元（IMU）标定路径设计和数据处理方法取决于IMU标定数学模型,安装误差是决定IMU标定模型的重要因素。针对工程中加速度计和陀螺相对载体安装方式的不同,提出一种通过坐标系转换矩阵建立IMU标定数学模型的方法,推导IMU标定模型误差与载体角速度和加速度之间的关系,分析IMU标定模型误差对捷联惯性导航系统导航参数的影响,并利用转台提供的位置信息设计IMU标定路径和数据处理方法。仿真和转台实验结果表明：IMU标定数学模型误差引起捷联惯性导航系统速度误差、位置误差和姿态误差;安装误差的表现形式决定了IMU标定模型误差对系统导航精度的影响。     

姿态误差算法的比较及研究

姿态解算一直以来都是导航系统研究的重点,保证被测量载体的姿态信息的精确解算则是一项重要的任务,由于刚体的不可交换性,导致误差的出现,在圆锥运动下产生的圆锥误差是惯导系统的重要误差源,对此提出一种改进的圆锥误差补偿算法并与捷联惯性导算法比较,并以典型圆锥运动做为输入,对其进行数字仿真分析,通过改变经典圆锥运动部分参数,检验圆锥误差补偿的解算过程精度,得出改进的圆锥误差补偿算法是解决圆锥误差的有效方法。     

用于高精度三维计算机视觉的图象系统标定和误差补偿

为了对计算机视觉系统进行标定,并削弱由系统模型与真实系统间差异所产生的误差,在详细分析计算机数字成象过程的基础上,提出了一种综合数字成象过程中内部的及外部的,已知的及未知的等各种因素的图象系统标定方法,其标定的具体对象包括光学成象过程中的线性几何投影参数及非线性畸变参数、光电转换过程中的参数和图象信号的D／A及A／D转换过程中的参数等;同时提出了基于该标定方法的三维计算机视觉系统采集三维数据的误差补偿方法及其参数的确定过程。上述方法已经成功地应用于三维计算机视觉系统,并取得了很好的三维精度。     

基于RBF神经网络的全姿态磁航向误差建模与补偿

对磁罗盘系统误差和目前多数文献所提出的全姿态磁航向误差补偿方法的不足进行了分析.针对具有一定俯仰角或横滚角的磁罗盘系统磁航向误差建模和补偿问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的修正方法,并与BP神经网络方法进行了比较.在分析算法原理的基础上进行了实验仿真,结果表明:采用RBF神经网络在明显提高网络收敛速度的基础上,大大减小了全姿态磁航向误差,校正效果优于BP神经网络.     

一种车载定位定向系统误差补偿方法

在车载定位定向系统中,误差控制与补偿足影响系统精度的最重要环节和手段;结合工程实际应用,采用捷联惯性测量组合和里程计构成车载定位定向系统,在分析该系统主要误差源的基础上,推导并提出了一种误差补偿方法;该方法在航位推算算法的基础上,利用外界位置信息,对系统主要误差源进行估计补偿;理论分析和车载实验结果表明,所提出的误差补偿方法不仅可以有效地提高系统的精度,而且实现简单方便,计算量小,具有较强的工程实用性.