单轴旋转捷联惯导系统最优转轴选取方案(英文)

捷联惯性导航系统的旋转调制技术是一种自校正方法,它能将惯性测量单元中陀螺仪的常值漂移和加速度计的零偏调制成周期性的信号,通过积分运算消除这些周期信号对系统的影响。从而使得惯导系统在不使用外部信息的条件下,自动补偿由陀螺漂移和加速度计零偏引起的导航误差,提高系统精度。从单轴旋转调制原理入手,详细推导分析了IMU绕任意转轴做单轴旋转时,陀螺和加速度计常值漂移、安装误差、刻度系数误差在单轴旋转下的误差表现形式,基于最大限度消除陀螺和加速度计常值漂移的原则,给出了最优的转轴选取方案。进行了大量仿真和实验,证明了提出的旋转方案的有效性。     

一种IMU全零偏快速标定方法

捷联惯导系统的测姿、测速及定位精度主要受IMU零偏的影响,显然,标定并补偿IMU零偏可提高系统的导航性能。传统的对准采用多位置、设定的机动增加可观测性来估计IMU零偏,但仍存在某些零偏不可估计,且滤波收敛过程需要较长时间的问题。针对该问题,借鉴解析粗对准捷联矩阵非正交、非单位化误差与北向、天向陀螺及天向加速度计零偏关系,提出了一种三位置IMU全零偏快速标定方法。分别将IMU三轴朝上采集2分钟静态数据,全过程仅需6分钟,可获得IMU全部零偏,此法较适用于外场零偏标定。仿真以及实际战术级IMU试验表明,该方法能快速有效地对IMU全部零偏进行标定,同时对准、纯惯性导航验证试验表明补偿标定零偏后获得更高对准精度及导航性能。     

激光陀螺惯性测量单元系统级标定方法

传统的分立标定方法必须依靠高精度的转台提供姿态基准,不满足带减振器的惯性测量单元(IMU)和现场标定需求.首先建立了附加约束条件的陀螺和加速度计安装坐标系数学模型,根据陀螺和加速度计的输出误差方程,从惯性导航基本误差方程出发推导了惯性测量单元的系统级误差参数标定Kalman滤波模型,该模型包含了陀螺和加速度计零偏、比例因子、安装误差在内共21维标定误差状态变量,且仅以速度解算误差为观测量.依据所建立的模型和设计的标定路径对此系统级标定方法进行了仿真,仿真结果表明,陀螺和加速度计零偏估计精度分别优于0.005°/h和0.005 mg,安装误差估计精度优于1″,比例因子误差优于1ppm,满足高精度惯导系统的标定需求.     

水平初始对准误差对旋转IMU导航系统的精度影响

针对旋转IMU导航系统中水平初始对准误差对系统导航精度的影响进行了分析和研究。以加速度计为例,分析了利用旋转自动补偿部分器件零偏的基本原理。然后详细推导了水平初始对准误差在IMU旋转过程中对导航精度产生的影响,指出了与常用导航方式的不同之处;在理论分析的基础上,进行了数学仿真和试验验证。结果表明,尽管通过旋转可以补偿部分惯性器件误差,但由于惯性器件的水平决定了初始对准误差,而初始对准误差对系统精度的影响在旋转过程中被激励出来,从而降低了系统的导航精度;因此,如果希望通过IMU旋转在长时间内获得更高的导航精度,需有效地降低系统初始对准误差。     

用低精度双轴转台对捷联惯导进行系统级标定的方法

为降低捷联惯导系统标定对转台精度的要求,提出了一种利用低精度双轴转台对捷联惯导进行系统级标定的10位置标定方法。通过选取恰当的惯性组件坐标系,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,在双轴转台上合理进行10位置编排,然后利用系统翻滚过程中的导航误差作为观测量,全面辨识出包括加速度计标度因数非线性项的24个系统误差系数。通过数学仿真和实物试验两方面验证,该方法可在低精度双轴转台上全面辨识出系统误差系数,精度同在精密转台上使用传统方法标定精度相当,且标定时间短,方法简单易行。     

混合式光纤陀螺惯导系统在线自主标定

混合式光纤陀螺惯导系统IMU的安装误差、光纤陀螺的漂移及标度因数等参数会随着时间发生变化,对系统误差产生影响,使系统在使用一段时间之后精度发生变化,因而需要重新标定。在混合式系统中,通过台体旋转调制,惯性元件常值漂移误差对系统的影响得到抑制,但安装误差和标度因数误差对系统的影响无法得到完全调制,这些误差会与地速及旋转角速率耦合,引起锯齿形速度误差,降低了系统的各项性能。针对混合式惯导系统,建立了IMU误差模型,设计出一种在线自主标定方法,并进行了可观性分析。该方法采用"速度+位置"匹配,对惯导系统30项相关误差项进行在线标定。系统实验结果表明,系统级在线标定参数较分立式标定参数在导航定位精度上提高了半个数量级。     

激光陀螺捷联惯性组合的全温度标定方法

给出了激光陀螺捷联惯性组合(IMU)的误差模型，研究了一种利用双轴带温控箱速率转台的参数标定方法，标定出了IMU在各种环境温度下的模型参数，通过温度补偿有效地减小了IMU的导航误差。试验结果表明。该方法标定精度较高，适用于中等精度IMU的参数标定。     

基于速度阻尼的双轴旋转式激光陀螺捷联惯导标定方法

惯性元件参数的长期稳定决定着惯导系统的精度,目前对于激光陀螺捷联惯导系统(RLG-SINS)主要是采用系统级旋转调制技术来实现高精度导航能力,同时系统级旋转也提高了初始对准精度以及惯性元件误差的可观测性。针对激光陀螺惯导系统惯性元件误差项的特点,同时结合分立式标定与系统级标定各自的优势,设计了一种水平阻尼模式下的Kalman滤波方案,利用双轴旋转机构,通过观测导航位置误差来实现初始对准以及部分惯性元件误差参数的标定,可以有效地减小惯性元件逐次启动误差对导航精度的影响。仿真结果表明,系泊状态零速度阻尼模式下工作4 h,可以标定出石英加速度计标度因数误差、零偏与激光陀螺零偏,共计9项误差参数。加速度计零偏估计误差小于2%,陀螺零偏估计误差小于8%,误差估计精度满足高精度惯性导航要求,该方法具备一定的工程实用性。     

基于双轴转台的捷联惯性导航系统8位置系统级标定方法(英文)

惯性测量单元(IMU)是捷联惯性导航系统的核心设备,IMU的精度直接影响捷联惯性导航系统的精度。标定精度和速度是评价IMU标定方法的主要指标。传统标定方法是先进行温度补偿,再利用高精度三轴转台进行位置和速率实验,共需耗费约4天时间。虽然能够保证IMU的标定精度,但该方法复杂耗时。为改善复杂耗时的传统标定方法并保证标定精度,以便于批量生产,提出了基于双轴转台的8位置系统级标定方法。该方法基于27维状态向量的卡尔曼滤波器,以导航速度误差为观测量。该方法基于带温箱双轴转台设计,每个温度点需40 min进行标定。仿真和试验结果表明,该方法能够标定21个IMU误差参数,且该标定方法与传统标定方法相比标定时间更短,导航精度更高。     

带斜置元件的光纤陀螺捷联惯组标定方法

采用冗余传感器的捷联惯性测量组合能有效提高可靠性,并为降低测量误差和提高导航性能提供必要条件,但同时对标定提出了新问题。给出了一种具有斜置陀螺和加速度计的光纤陀螺捷联惯组标定方法。首先利用陀螺(加速度计)特性:只响应角速率(加速度)在其输入轴方向的投影分量,推导了该传感器输入轴方向的方向余弦与其安装方式的对应关系,建立了组合误差模型。用最优估计理论推导模型参数解算方法,同时考虑了地球转速及重力加速度对标定过程的影响;整个试验过程不增加标定工作量,无需北向基准。试验证明,该方法是一种高精度的工程实用标定方法,由交耦系数换算后的安装误差角符合实际情况,陀螺和加速度计的斜轴综合测量误差分别不大于0.140(°)/h和6.442E-5g。     

捷联惯性系统初始对准中IMU安装误差及陀螺漂移的估计与补偿

为尽可能消除IMU安装误差和陀螺漂移对系统精度的影响，运用主从惯导传递对准技术，采用扩展状态滤波器和速度／姿态角组合匹配的方法，估计出IMU安装误差和陀螺漂移误差，并对系统进行补偿。仿真结果表明，补偿了安装误差和陀螺漂移后，捷联惯性系统的导航参数精度可提高1个数量级以上。     

基于转台误差分析的高精度惯测组合标定编排改进

转台误差影响高精度惯测组合标定精度。利用姿态转换四元数建立了转台误差模型,分析了转台误差对一种典型惯测组合标定编排方案的影响。在分析转台误差影响规律的基础上,提出了一种标定编排改进方案,可以有效抑制转台误差,提高标定精度。仿真和试验对标定编排改进前后的标定精度和导航性能进行了对比,表明改进编排方案可以提高陀螺和加速度计安装误差角标定精度,改善系统导航性能。     

高动态载体高精度捷联惯导算法

捷联惯导系统的精度是导航的关键.传统的捷联惯导算法受惯性传感器更新速率限制,其精度和实时性在高动态下受到极大影响.在研究传统捷联惯导算法的基础上,建立了统一的捷联惯导微分方程,并提出了基于一次采样的四阶龙格库塔捷联算法,降低了惯性器件采样频率对捷联解算周期的限制.利用设计的基于DSP的半物理仿真系统验证表明,该算法能有效满足高动态下捷联惯导算法的实时性要求,定位精度提高约1倍,具有重要的工程应用价值.     

一种惯性测量单元非正交安装的单轴转位方法

针对单轴旋转式捷联惯导系统中旋转轴方向惯性器件误差导致系统误差积累的问题,提出一种惯性测量单元非正交安装的单轴转位方法,该方法不但可消除旋转轴垂直方向惯性器件误差对导航精度的影响,而且可减小旋转轴方向惯性器件误差引起的导航误差。基于单轴旋转调制原理,推导了非正交安装方法和正交安装方法的陀螺常值漂移和加速度计零偏在单轴旋转下引起的姿态误差,并对其进行分析,结果表明,在陀螺仪和加速度计常值漂移及零偏相同的情况下,非正交安装方法与正交安装方法相比,安装斜角为10°时72 h的定位误差降低约50%。     

MEMS-IMU/GPS组合导航中的多模态Kalman滤波器设计

一般的Kalman滤波器要求有准确的动态和统计模型,而低成本的MEMS-IMU性能随着温度急剧变化,故在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中使用一般的Kalman滤波器存在很多的局限性。针对低成本的MEMS-IMU/GPS组合导航系统,提出了多模态自适应滤波算法在MEMS-IMU/GPS组合导航系统中的应用;针对普通的多模态算法中的问题,采用修正的多模态自适应滤波算法来提高MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能。使用静态实时测试数据,验证了所提出的算法。测试结果表明,与普通Kalman滤波器相比,修正的多模态滤波算法提高了MEMS-IMU/GPS组合导航系统的性能;采用所提出的算法,MEMS-IMU/GPS组合导航系统的短时间静态位置精度小于5m(标准差),速度精度小于0.1m/s(标准差),姿态角精度小于0.5°(标准差)。     

车载SINS/DR组合导航系统的在线标定方法

惯导系统中陀螺漂移和加速度计零位存在逐次启动不重复性误差,需在一定时期内频繁拆卸进行标定,增加了较大的工作量。从工程实用和维护的角度出发,提出了一种针对于车载组合导航系统的在线标定方法。该方法用卡尔曼滤波作为估计工具,利用里程计获得辅助信息,将惯导系统与里程计的位置和速度的差值作为量测值,通过设计接近于一般跑车实验过程的路径对待标定的误差项进行有效激励。仿真卡尔曼滤波结果表明,在一定的时间内各误差项根据车行轨迹进行逐步收敛,实现了在一般跑车实验中不拆卸惯性器件而达到标定的目的,且在精度上较 SINS 有了明显的提高。这种在线标定的处理方法给实际使用和维护带来了很大的便利,具有一定的工程实用性。     

基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法

针对自主移动机器人在GPS拒止环境下准确实时定位的问题,提出一种单目视觉/惯性组合导航算法。为解决视觉/惯导工作频率不一致问题,利用预积分技术预先处理惯性测量值;引入了一种快速高精度线性初始化方法,分步估计初始系统尺度、重力方向、速度及零偏;结合全局地图三维点约束削弱累积误差,基于是否更新地图点,构建了两种基于非线性优化的单目视觉/惯性紧耦合模型,以保证导航的局部精度及全局一致性。实验结果表明:初始化方法可快速(15 s内)实现高精度状态初始化;与单目视觉导航算法相比,提出的算法不仅可获取绝对尺度信息,且导航精度更高;与传统滑动窗口非线性优化方法相比,提出的算法在窗口优化过程中加入全局地图三维点约束,可有效削弱累积误差,验证了算法的正确性和可行性。     

旋转IMU在光纤捷联航姿系统中的应用

惯性测量单元输出信号的精度直接影响捷联惯性导航系统的精度,为了提高捷联系统的精度,以舰船光纤捷联惯性航姿系统为应用对象,采用了双轴旋转机构连续匀速旋转IMU的系统方法,把惯性测量单元输出信号中的漂移误差调制成正弦信号,通过捷联算法中的积分运算可以有效地消除陀螺和加速度计中的漂移误差,从而有效地提高捷联惯性航姿系统的精度,并进行了系统仿真实验。仿真结果表明:经过旋转以后的IMU输出信号误差较传统非旋转方法可以减小一个数量级。基于双轴旋转IMU的系统方法可以有效地减小IMU输出信号漂移误差和提高捷联惯性航姿系统的精度。     

恒速偏频激光陀螺系统静基座初始对准中等效东向陀螺漂移估计

以单轴恒速偏频激光陀螺系统为研究对象,在分析IMU传感器误差的基础上,建立了合理有效的静基座初始对准滤波器模型。针对系统连续旋转运行的特性,提出了简洁适用的滤波器估计误差检验方法,利用自主设计的原理样机验证了恒速偏频技术的实际可行性,对滤波算法进行了实验测试。实验结果表明,初始对准滤波算法能够稳定有效地估计IMU传感器误差,且等效东陀螺漂移估计精度优于0.0004(°)/h,该系统具有很高的工程应用潜力。