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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对军事上对单兵定位和民用领域为行人提供位置服务的需求,提出了足部固定MIMU的行人导航算法.利用人体行走过程中脚部与地面相接触的静止时间段,采用零速更新(ZeroVelocity Update,ZVU)对INS继续对准或标定,而零速检测又是实现零速修正的基础.研究对比了在足部固定MIMU进行零速检测的常用方法,针对常用算法阈值自适应性差,无法检测步速变化转弯等一些异常情况对行人零速检测产生误判等问题,提出优化的零速判断算法,使得加速度计信号和陀螺仪信号综合应用到零速检测.最后,利用改进算法设计行人室内平地正常行走(大约5km/h)包含步速变化和转弯过程的实验.实验结果表明,优化的零速检测算法相比之前的常用算法,能更准确地检测零速并进行修正,对导航轨迹和导航误差有更好的修正效果. 相似文献
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基于MEMS陀螺和加计的微惯性测量单元研制 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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大失准角下MIMU空中快速对准技术 总被引:2,自引:1,他引:2
为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,提出将基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波(MEP-EKF)方法应用在大失准角下微惯性测量单元(MIMU)的空中对准中,通过不同机动飞行策略的仿真结果,证实MEP-EKF算法不仅能够实时估计出系统的模型误差,而且将其与扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行了仿真比较,结果表明MEP-EKF算法在方位误差角的估计上,取得了比EKF和UKF精度高的仿真结果,使得方位失准角由30°快速下降到1°左右,而且MEP-EKF所需时间仅是UKF的17%。 相似文献