發(fā)布時間：2018-06-12 00:48

  本文選題：MEMS + 航姿系統(tǒng)��； 參考：《哈爾濱工程大學》2014年碩士論文

【摘要】：二十一世紀的高科技水平促進了微電子技術和微機械加工工藝的進步,在其推動下MEMS慣性傳感器應運而生并且逐漸成為世界慣性領域中的研究熱點。以MEMS慣性測量單元為主體的航姿參考系統(tǒng)以其微型化、輕質量、低成本等優(yōu)勢廣泛應用于機器人、無人機、汽車、艦船、潛艇、通訊設備、生物醫(yī)學等多個領域。微慣性系統(tǒng)由于其低精度和誤差隨時間累積等因素導致系統(tǒng)誤差大且易發(fā)散,因此它不能夠獨立完成姿態(tài)測量工作。本研究在MEMS慣性測量單元的基礎上以磁強計、GPS為輔助,融合三者信息形成優(yōu)勢互補的航姿系統(tǒng)。本文首先介紹了航姿系統(tǒng)中常用的參考坐標系以及磁強計測量原理,在此基礎上研究了利用MEMS加速度計和磁強計輸出信息進行解析式初始對準的方法。此外,介紹了 MEMS航姿系統(tǒng)的多種姿態(tài)更新算法并對各個方法進行對比分析,最終選擇四元數(shù)法進行姿態(tài)更新。在基本理論學習的基礎上本文對MEMS陀螺儀、MEMS加速度計以及磁強計進行誤差分析并且分別建立了 MEMS陀螺儀輸出誤差模型、MEMS加速度計輸出誤差模型以及磁強計輸出誤差模型。然后,根據(jù)各誤差模型分別設計了陀螺儀角增量標定方案、加速度計六位置標定方案,同時研究了基于橢球假設的磁強計誤差標定方案,進而計算出各器件誤差參數(shù)并進行相應補償,為后續(xù)研究奠定堅實的基礎。在航姿系統(tǒng)算法研究過程中首先建立了基于大失準角的MEMS慣性系統(tǒng)非線性誤差方程,在有GPS信號的情況下,以針對非線性系統(tǒng)的EKF濾波算法進行MIMU、GPS、磁強計三者的信息融合,在此基礎上利用GPS位置、速度和磁強計解算的磁航向與慣性系統(tǒng)自身解算的位置、速度、航向之差為EKF濾波的觀測量,進而估計系統(tǒng)姿態(tài),之后通過仿真驗證本算法的有效性。在無GPS信號情況下,利用改進的基于四元數(shù)誤差的自適應卡爾曼濾波算法實現(xiàn)MIMU、磁強計組合姿態(tài)估計。利用陀螺儀進行姿態(tài)解算的同時以加速度計和磁強計為輔助,提出了基于加速度計和磁強計的二階量測更新算法,以及針對外部加速度的自適應算法,并且通過Matlab仿真驗證了本算法的合理性。在仿真的基礎上,分別設計了實驗室靜態(tài)試驗、室外車載試驗以及松花江江試試驗。其中,靜態(tài)試驗結果較為理想;室外車載試驗過程中汽車一直行駛在平穩(wěn)路面,因此解算姿態(tài)具有一定的精度;而江試結果則進一步說明了在低動態(tài)條件下MIMU/GPS/磁強計組合方法能夠保證姿態(tài)有效跟蹤。
[Abstract]:The high technology level in 21 century has promoted the progress of microelectronics technology and micromachining technology. The MEMS inertial sensor has emerged as the times require and gradually become the research hotspot in the inertial field of the world. The attitude reference system based on MEMS inertial measurement unit is widely used in many fields, such as robot, UAV, automobile, ship, submarine, communication equipment, biomedicine and so on with its advantages of miniaturization, light weight and low cost. Due to its low precision and error accumulation with time, the micro inertial system can not complete the attitude measurement independently because of its large error and easy divergence. In this paper, based on MEMS inertial measurement unit, magnetometer GPS is used as the aid, and the three information are fused to form an attitude and navigation system with complementary advantages. In this paper, the reference coordinate system and the measuring principle of magnetometer are introduced. Based on this, the analytical initial alignment method using MEMS accelerometer and magnetometer output information is studied. In addition, various attitude updating algorithms of MEMS attitude and attitude system are introduced and compared with each other. Finally, the quaternion method is selected for attitude updating. Based on the basic theoretical study, the error analysis of MEMS accelerometer and magnetometer is carried out. The output error model of MEMS gyroscope and the output error model of MEMS accelerometer and magnetometer are established respectively. Then, according to each error model, the angular increment calibration scheme of gyroscope and the six-position calibration scheme of accelerometer are designed, and the calibration scheme of magnetometer error based on ellipsoid hypothesis is studied. The error parameters of each device are calculated and compensated accordingly, which lays a solid foundation for further research. The nonlinear error equation of MEMS inertial system based on large misalignment angle is first established in the research process of attitude and heading system. In the case of GPS signal, the information fusion of MIMUGPS and magnetometer is carried out for the EKF filtering algorithm of nonlinear system. On the basis of this, the magnetic heading calculated by GPS position, velocity and magnetometer and the position, velocity and course difference of the inertial system itself are used to estimate the attitude of the system by EKF filter, and the validity of the algorithm is verified by simulation. In the case of no GPS signal, an improved adaptive Kalman filter algorithm based on quaternion error is used to realize the combined attitude estimation of MIMUand magnetometer. By using gyroscopes to calculate the attitude of accelerometers and magnetometers, a second-order measurement updating algorithm based on accelerometers and magnetometers is proposed, and an adaptive algorithm for external acceleration is proposed. The rationality of the algorithm is verified by Matlab simulation. On the basis of simulation, laboratory static test, outdoor vehicle test and Songhua River test were designed. Among them, the static test result is more ideal, the vehicle has been driving on the smooth road during the outdoor vehicle test process, so the calculation attitude has certain precision; The result of Jiang test further shows that the combination of MIMUP / GPS / magnetometer can ensure effective attitude tracking under low dynamic conditions.
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN96;TP212

【參考文獻】

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本文編號：2007461