MEMS惯性测量组合的整体误差建模与标定

对微机电系统(MEMS)惯性测量组合(MIMU)的主要误差项进行分析,提出一种针对MIMU整体的误差补偿模型,模型囊括MEMS惯性传感器自身的零漂、互耦、标度因数非线性等误差,以及传感器安装误差、系统电路漂移等.根据模型设计整体标定和补偿方法,并用最小二乘法系统求解模型中的69个误差系数,避免单一传感器误差补偿的片面性.针对MEMS传感器明显的温度非线性,利用分段补偿的方法将所研制的MIMU的全温范围分成3段,分别求解各分段误差模型的误差系数进行补偿.经实验论证,该方法能有效地抑制多种误差项对MEMS传感器精度的影响,使MEMS陀螺和加速度计的精度提升1-2个数量级.     

多传感器微惯性测量单元标定技术研究

基于设计生产的一款每个敏感轴集合两种类型MEMS陀螺仪和加速度计的微惯性测量单元(MIMU),提出了一种MIMU精确标定测试方法。该方法以MIMU整体为标定对象,考虑了温度对零偏、标度因数的影响、传感器轴间不完全正交误差及结构安装误差等因素,对MIMU中各惯性传感器的初始零偏、标度因数、交叉耦合系数等参数进行了标定。产品标定测试结果证实了该方法的有效性。     

微小型飞行器的MIMU系统结构设计方法

针对微小型飞行器安装空间小、承载能力弱的特点,提出一种“T”型结构的微惯性测量单元（MIMU）系统设计方法,采用基于微机电系统（MEMS）技术的新一代微型惯性器件,在深入分析MIMU结构设计基本原则和方法的基础上,设计加工了“T”型支撑结构并组成了实际系统。该MIMU系统充分利用了空间,大大地减小了体积和重量。有限元分析表明：该MIMU力学性能较高,所研制的实际系统实现了微小型飞行器的自主飞行,各性能参数满足要求,是一款适用于微小型飞行器的MIMU。     

超小型无人机GPS／MIMU组合导航定位系统研究

在考虑超小型无人机特点及其对导航定位需求的基础上,研究了利用微型惯性测量单元(MIMU)和GPS-OEM板,设计出一种低成本、轻小型的GPS/MIMU组合导航定位系统。为了验证该系统的性能,利用MIMU和GPS观测数据对该组合系统进行了仿真。仿真结果表明,组合导航系统在精度和可靠性方面,较单一的导航系统都有明显的改善。     

多个MEMS惯性姿态模块同时标定方法研究

针对MEMS 惯性姿态模块的应用需求, 根据已有的MEMS 三轴加速度计和 三轴陀螺仪的零偏、标度因子和非正交等误差及其随温度的变化模型, 设计了多个 MEMS 惯性姿态模块误差同时标定的方法,该方法可实现多个模块传感器数据的同步采 集,在常温下可对多个MEMS 惯性姿态模块的非正交误差进行批量标定,在全温度范围 内同时标定多个模块的温度漂移误差。试验表明,该方法校正了MEMS 惯性传感器的非 正交误差和温度漂移误差,提高了MEMS 惯性传感器的精度,同时提高了标定的效率, 减少了标定成本,有利于工程实现。     

微机械捷联惯测装置误差补偿概述

本文简要介绍了微机械惯性测量系统的误差补偿。从惯性器件、MIMU、算法误差以及借助外界信息进行补偿几个方面讨论了在各个环节中存在的误差以及补偿方法。     

基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法

针对微小型无人机(UAV)自主运动状态估计问题,提出了一种基于双目视觉和惯性器件的微小型无人机运动状态估计方法,运动状态估计系统由微惯性测量单元(MIMU)和2个摄像机组成.根据微惯性测量单元的输出更新无人机运动状态,同时由摄像机获得周围环境的图像序列,从序列图像中提取特征点,并对这些特征点进行匹配、跟踪,测量序列图像...     

基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法

误差建模、标定与补偿是提高微惯性测量单元(MIMU)精度的关键,而杆臂效应是影响低成本微机电系统(MEMS)惯导精度进一步提升的瓶颈。针对杆臂效应引起的多MIMU标定误差问题,提出了一种基于杆臂补偿的多MIMU六方位倍速率标定方法。分析了杆臂效应影响多MIMU标定的误差机理,设计了一种六方位倍速率标定方案,建立了基于杆臂补偿的误差系数标定解算模型,补偿了杆臂效应引起的标定误差,并应用加权最小二乘法对MIMU加速度通道和角速度通道的非对称性误差进行了抑制。试验结果表明,与现有六方位正反速率标定方法相比,采用该方法的MIMU加速度通道补偿误差降低了84%,角速度通道补偿误差降低了68%。     

小型化MEMS制导仪标定与误差补偿方法研究

为了提高某小型化制导仪中的低精度三轴MEMS(Micro-electromechanical Systems)陀螺仪的测量精度,建立了误差补偿模型,并基于三轴转台安排了标定试验,求得模型参数,并进行解耦验证。由于惯性器件温度漂移和温度测量过程中的滞后现象,针对陀螺仪进行-40℃~50℃的温度标定试验,采用一元高阶模型对陀螺仪温度漂移误差进行补偿,并通过MATLAB对该温度范围内的标定测试数据进行曲线拟合,得到零位相对温度变化的的拟合函数,并分离出相应的系数。试验结果表明,采用该种标定与误差补偿方法比传统方法节省了大量时间和人力,而且还能够快速标定出温度系数,从而有效地提高了陀螺仪的测量精度。     

MEMS惯性测量单元减振系统仿真分析

MEMS惯性测量单元使用MEMS仪表作为角速度和加速度传感器,该传感器对振动和冲击敏感,会引起惯性测量单元的测量误差.MEMS惯性测量单元多用于飞机、炸弹、导弹等振动环境恶劣的地方,因此减振器的设计尤为重要.减振器设计首先要明确惯性测量单元所处的振动环境,其次要明确MEMS惯性测量单元敏感的频点,最后明确惯性测量单元的质量、安装形式.设计了一种用于MEMS惯性测量单元的减振器,减振效率达75％,对振动和冲击均起到衰减的作用,衰减频带展宽,且在峰值的放大倍数低于3.5.     

微小型飞行器室内激光/INS融合定位方法研究

针对激光测距仪精度高、抗干扰能力强等优点,选用二维激光测距仪为外部传感器,辅助MIMU(微惯性测量组合)组成微小型飞行器的室内导航系统;结合留点(Residue Points)、Cox和IDC算法特点,设计了R-I-C(留点、IDC和Coxl)匹配算法组合策略(R-I-C激光扫描匹配算法),采用Kalman(卡尔曼)滤波器进行激光/MIMU融合定位;最后,在以ARM为核心处理器的硬件平台上进行定位仿真。仿真结果表明:R-I-C算法满足设计要求;激光/MIMU融合定位方法具有良好的性能,能实现微小型飞行器的室内高精度定位。     

新型微光机电系统惯性测量技术研究进展

微惯性测量单元(MIMU)是惯性导航系统(INS)的核心组件，亦是构建微定位导航授时（μ-PNT）系统的重要组成部分。当前成熟的微惯性测量单元主要基于微机电系统（MEMS）实现，其性能逐渐难以满足新型无人驾驶车、无人飞行器以及制导弹药、航空航天器等军民用领域对高精确惯性导航的需求。近年来,各种新型微惯性测量技术相继被提出，以期望突破微惯性测量单元的性能与尺寸、质量、功耗（SWaP）之间相互制约的关键技术难题。系统总结了近年来国内外在常规MEMS惯性测量技术以及新型微光机电系统（MOEMS）惯性测量、微腔光力惯性测量、量子精密测量等几类新型惯性测量技术方面的研究进展，展望了未来新型高精度惯性测量技术的发展趋势，并提出了一种基于腔光力系统的量子增强型惯性测量技术构想。     

基于双ARM系统的MIMU航姿测量系统的 研究及实现

针对小型无人机武器平台对航姿系统小型化、低成本、集成化的设计要求,提出了一种基于双ARM系统的MIMU航姿测量系统,实现了单板集成所有惯性测量、初始对准、惯性导航、组合导航,以及航姿测量等功能.通过车载导航试验及飞行试验考核,该系统可以满足用户应用需求.     

基于MEMS器件的弹载小型惯性测量设计与标定实验

针对弹载惯性测量装置小体积、低功耗的应用需求,研制了基于16488的弹载惯性测量装置,应用六位置正反转方法在三轴速率转台上对测量装置进行模型误差系数标定。实验结果表明,应用标定后的模型误差系数对原始输出数据进行补偿后,姿态测量精度得到大幅提高,能满足弹载姿态测量精度需求。     

微小型无人机用微磁数字罗盘集成系统的设计

 针对现有微磁数字罗盘成本高、输出频率低、动态定姿时易发散等问题,结合微小型无人机(MUAV)导航与控制系统的组成特点,设计了一种利用MUAV机载微惯性测量单元(MIMU)中的天向陀螺输出判断无人机的运动状态,采用MIMU中的3轴加速度计组件测量的地球重力矢量,配合3轴磁阻传感器测量的地球磁场矢量,共同进行姿态确定的微磁数字罗盘集成系统。对传统的环境干扰磁场校正方法进行了完善与验证,使之适合于空间三维定姿。试验结果表明：系统总体性能良好,航向精度可达0.5°,成本为同类产品的1/5,输出响应可达50 Hz,满足应用于MUAV导航控制系统的微磁数字罗盘的高精度、低成本和实时性的要求。     

基于MEMS陀螺和加计的微惯性测量单元研制

微惯性测量单元具有成本低、体积小、功耗低和抗冲击等优点,可以应用在车辆稳定控制、平台稳定及导航控制系统中,具有广阔的市场应用前景.详细介绍了采用三轴MEMS陀螺和三轴MEMS加速度计研制的微惯性测量单元硬件设计,对信号进行预处理、陀螺漂移补偿、降噪等处理.所研制的低成本MIMU经过补偿后零位漂移保持在:X轴、Y轴、Z轴,可以应用到普通导航领域.     

微惯性测量组合的计算机测试系统

介绍了一个微惯性测量组合(MIMU)的计算机测试系统，对该系统的结构，硬件组成、软件设计进行了描述，重点介绍了系统软件设计中的关键技术：RS232通讯测试技术、VC和Labwindows／CVI的混合编程技术、多线程技术、VC和Matlab的混合编程技术。该系统具有良好的通用性和可扩展性，基于高性能CPU和(CPLD、FPGA等技术的微惯性测量组合的测试过程可以大大提高工作效率，缩短研发周期。     

基于步进式运动模型的单兵协同导航算法设计

基于足部微惯性测量单元(MIMU)和超宽带测距的协同导航技术是一种解决卫星信号受限环境下单兵自主导航难题的有效途径。根据零速修正辅助的惯性解算特点,建立了一种单兵协同导航模型,协同导航状态为各单兵的位置和航向,系统输入为足部MIMU提供的每步位移和航向增量。将算法与相关文献中提出的两种算法进行了对比分析,该算法的优点是无需对足部惯导模块做任何改动和进行反馈修正,易于工程实现且不损失精度。通过三人协同导航试验分析了算法的性能,数据分析表明协同导航在不同条件下可以不同程度地改善系统的定位性能。     

基于MEMS陀螺的风洞模型水平姿态动态测量与精度评估

风洞实验对模型的水平姿态实时动态测量精度的要求不断提高,微小型飞行器模型、高精度的激光陀螺、光纤陀螺惯性测量单元往往在体积、质量方面受到限制,而单一的MEMS系统在水平姿态测量精度方面通常难以达到要求。采用高精度石英挠性加速度计替代MEMS加速度计,与MEMS陀螺进行组合测量。针对加速度计I/F转换脉冲量化及陀螺漂移对动态测量精度的影响,提出了一种基于速度观测Kalman滤波的水平姿态动态测量算法,以提高风洞实验中模型水平姿态的测量精度。提出了在三轴飞行模拟转台上,利用高精度激光陀螺捷联惯导系统的测量结果作为基准进行动态精度评估的方法,解决了安装误差、时间同步等因素对评估精度的影响。通过与其他几种惯性水平姿态测量方法进行精度对比,验证了该算法的技术优势。     

基于MIMU的适应多步态的步行导航算法

针对目前国内外步态导航算法中引入的零速检测大都不能很好的对多种步态的行走进行辨识的问题,提出了基于低成本MIMU（微惯性测量单元）、且能兼容多种步态的步行导航算法。算法通过采集安置在行人脚部MIMU输出的测量信息,用捷联惯性积分算法进行导航解算。其间,提出一种新的零速检测方法对行走时变化的步速和步型进行准确辨识,进而找到脚步的零速时刻点,并通过设计的扩展卡尔曼滤波（EKF）对导航解算结果进行零速修正（ZUPT）,实现系统的反馈。最后进行两组实验对算法验证。结果表明,该步态导航算法能对行走时的多步态问题有很好的兼容性,零速修正时刻辨识准确度高,两组实验的导航解算误差均达到0.6%以内,进一步提高了步态导航算法的精度和实用性。