CN102575944A - 一种检测寄生运动并调整惯性单元的方法 - Google Patents

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Abstract

一种检测寄生运动并调整惯性单元的方法，该惯性单元包括连接至放置在预定参考坐标系中的加速度计传感器和陀螺仪的导航单元，该方法包括步骤：积分按照陀螺仪的测量值而转动的参考坐标系中的加速度信号，以便获取预定期间内的原始位置信号；在该预定期间内记录之前计算的位置信号；根据误差模型，确定用于建模原始位置信号的参数；计算建模信号和原始位置信号之间的残差信号；以及当残差信号超过预定边界阈值时识别寄生运动。

Description

一种检测寄生运动并调整惯性单元的方法
技术领域
本发明涉及检测寄生运动并调整惯性单元的方法。
背景技术
惯性单元通常包括连接至放置在预定参考坐标系的轴上的传感器(诸如加速度计和陀螺仪)的处理器单元，以便测量平行于所述轴的线性运动和围绕所述轴的角运动。该处理器单元包括导航模块，用于在传感器所传送的信号的基础上确定姿态并且该处理器单元通常应用卡尔曼滤波器以去除影响传感器测量的误差。
使用惯性单元之前有调整该单元的操作，在此期间该惯性单元需要通过测量加速度来检测垂直并且通过测量地球转向来确定向北的方向。在该操作期间，并且在没有诸如全球定位系统(GPS)、速度计、里程计等类的其它信息的情况下，该惯性单元需要完全固定，以免干扰用于初始化导航计算的测量。
发现惯性单元(尤其是便携式惯性单元)不能在调整操作所需的整个时间内保持完全固定(即使它是直接放置在地上或者三脚架上，例如当地本身松动时)。因此需要检测这些运动，这或者是出于调整的目的，或者为给用户提供测量状态有效性的提示，或者在重新开始调整之前实际需要对惯性单元更好的固定。可以识别四类寄生运动：大幅度且短时间的运动(也称作短期运动)；大幅度且长时间的运动(也称作长期运动)；小幅度且短时间的运动；以及小幅度且长时间的运动。
检测前三类运动没有特别的问题，并且在当前技术水平下已被解决。例如，通过使用加速度计的测量值(可能在滤波之后)和将测量值和阈值相比较来完成对大幅度的短期和长期运动的检测。该阈值被定义成传感器噪声和检测所需性能的函数。通过监测卡尔曼滤波器的特定参数来执行对小幅度的短期运动的检测。例如，有可能比较测量期间卡尔曼滤波器状态中的新息(innovation)与揭示该种运动的阈值。如卡尔曼滤波器所计算的，这些阈值被定义为该新息的协方差的函数，该新息的协方差本身被设置为传感器性能的函数。
相反，由于第四类运动的数量级与传感器误差的数量级可比较，故而难以检测第四类运动。
存在使用多个卡尔曼滤波器，并且能够检测具有短到中等长度时间的运动的方法。这些方法从计算的角度而言极其昂贵，并且它们被发现对于第四类运动而言相对无效。
发明目的和内容
本发明的一个目的是提供一种简单且可靠的、无需任何特别的额外仪器的检测小幅度且长时间运动的方法。
出于此目的，本发明提供了一种检测寄生运动并调整惯性单元的方法，该惯性单元包括连接至放置在预定参考坐标系中的加速度计和角度传感器的导航单元，该方法包括步骤：
积分该传感器的信号以获取预定期间内的原始位置信号，该传感器在能够被加速度计和角度传感器检测的方向上转动(turning)的参考坐标系中；
记录所述预定时间内的原始位置信号；
确定理论信号的参数，该理论信号按照无运动情况预定误差模型的函数建模原始位置信号；
计算理论建模信号和原始位置信号之间的残差信号；以及
当所述残差信号超过预定边界阈值时识别寄生运动。
因此，在建模信号和通过对加速度计和角度传感器的信号二重积分而获取的位置信号之间后验地计算残差。这些残差被用来确定在调整操作期间的至少一部分时间内是否发生了寄生运动。
优选，通过使用最小平方法根据这些原始位置信号确定上述参数。
本调整方法简单且有效。
同样优选地，比较所确定的参数和作为传感器性能的函数而建立的似然阈值(likelihood thresholds)。
似然阈值考虑到传感器的可检测性极限。这使得有可能识别对位置有影响并且和传感器误差具有相同特性(signature)的运动。
在一个有利的实施方式中，该阈值还以考虑加速度计和角度传感器的噪声的标准偏差值为目标，并且该阈值优选等于该标准偏差值的六倍。
正比于残差信号的理论标准偏差值的阈值使得寄生运动能够被有效检测，并且使得有可能量化假警报的概率。具体地，通过使用传感器的误差模型，按照自建模开始逝去时间的函数来先验计算残差信号的标准偏差值。接着比较残差信号和自建模开始以此方式计算的标准偏差值，以识别残差信号中的异常并由此检测寄生运动。
同样有利地，本方法包括在建模之前滤波原始位置信号的步骤以从其中去除频率大于预定最大阈值的分量。
当检测运动时，不干扰调整操作的小幅度的高频振动会引起假警报。该滤波使得这种风险被消除。
优选地，识别考虑残差信号超过边界阈值的次数。
这相当于当在预定长度时间内某一预定数目的残差超过预定阈值时检测寄生运动。该特征使得有可能避免仅仅由于所有传感器噪声的总和超过该阈值或者在时间上非常集中的运动而引起超过该阈值时错检运动。但是，这种情况很少。
在阅读以下本发明的特定、非限制性实施例的描述时会发现本发明的其它特征和优点。
附图说明
参考附图，在附图中：
图1是惯性单元的图示；以及
图2是比较残差信号和预定阈值的图示，沿着横坐标轴的为时间而沿着纵坐标轴向上的是距离。
详细描述
用于执行根据本发明方法的惯性单元包括具有导航单元2和卡尔曼滤波器3的处理器单元1，并且该处理器单元连接至传感器4和用户接口5。
传感器4包括放置在参考坐标系中X、Y和Z轴上的加速度计和陀螺仪(自由陀螺仪或速率陀螺仪)，用于传输分别表示沿每个轴的加速度和围绕每个轴的转速的信号S1和S2。
导航信号2被配置积分信号S1和S2以便测量相对于所述轴的线性运动和角运动，从而提供位置信号x和y。
卡尔曼滤波器3使用位置信号x和y用于估计每个传感器的姿态误差、偏压和偏移。
在标称模式中，惯性单元的操作是惯常的。
但是，标称模式之前是调整操作，在该调整操作中实施本发明的用于检测寄生运动的方法。该方法尤其旨在检测小幅度且长时间的运动。通过惯常方法检测短时间或长时间的大幅度运动，以及小幅度且短时间的运动(分别根据信号S1、S2和卡尔曼滤波器的参数)。
本发明的方法开始于对加速度信号S1和S2的双重积分，该信号映射在按照陀螺仪测量的旋转而转动的参考坐标系上，以便获取预定期间内的原始位置信号x′和原始位置信号y′。该预定期间可短于或等于调整期间。还有可能在调整期间在一个或多个时间窗上执行该方法。这些时间窗还可以重叠。
记录预定期间内的位置信号x′和y′存在以下步骤。
已知传感器误差会引起所测量的位移的误差，从而能够用如下的四次多项式函数建模作为时间函数的沿每个轴的位移dep：
dep＝a0+a1t+a2t2+a3t3+a4t4
项a0、a1、a2、a3、a4是表示误差的参数，并且它们分别有关于初始位置、速度、加速度和围绕X和Y轴的旋转以及围绕Z轴的旋转。
根据该误差模型，参数a0、a1、a2、a3、a4是在建模原始位置信号的理论信号中确定的(针对X和Y轴中的每个)。根据原始位置信号来确定这些参数，例如，通过使用最小平方法将该建模信号调整为原始位置信号。一旦通过该方式确定了参数a0、a1、a2、a3、a4，将这些参数与按照传感器性能的函数而建立的似然阈值相比较。
计算建模信号和原始位置信号之间的残差信号包括以下步骤。
只要残差信号超过预定边界阈值，就识别寄生运动并且触发警报(例如，以增量或在用户界面5上显示有关调整状态的提示符的方式)。更确切地，是把残差信号Sr的绝对值和作为时间函数的似然阈值信号Slim相比较(参见附图2)。在优选的实施方式中，边界阈值以考虑加速度计和陀螺仪噪声的标准偏差值为目标。传感器的误差模型具体用于按照自建模开始逝去时间的函数来先验地计算残差信号的标准偏差值。阈值信号Slim表示以此方式计算的标准偏差值的倍数。倍数选择是检测寄生运动的灵敏度和可接受的错警报(尽管没有寄生运动仍检测到寄生运动时)风险之间折衷的结果。此处倍数为6。
识别测试考虑残差信号Sr超过边界阈值Slim的次数。这里，最大阈值被设置为10。超过次数的最大阈值的选择也是检测寄生运动的灵敏度和可接受的错警报风险之间折衷的结果。
图2因此示出了调整操作期间寄生运动的出现。
此处的方法还包括在建模之前滤波原始位置信号x′、y′的步骤，以从其中去除频率大于预定最大阈值的分量。设置预定最大阈值以使得不干扰该调整操作的低幅度高频率的振动的风险不会导引起运动检测中的错警报。
自然，本发明不限于所述实施例，且覆盖落在权利要求所限定的本发明的范围内的任何变化形式。
具体地，边界阈值可以是常数，可以省略之前的滤波，可以用时间间隔内的平均加速度代替瞬时加速度，等。
此外，边界阈值可以不是标准偏差值的6倍，并且最大超过阈值可以不是1。

Claims (9)

1.一种检测寄生运动并调整惯性单元的方法，所述惯性单元包括连接至放置在预定参考坐标系中的加速度计和角度传感器的导航单元，所述方法包括步骤：
积分来自传感器的信号以获取预定期间内的原始位置信号，所述传感器在能够被加速度计和角度传感器检测的方向上转动的参考坐标系中；
记录所述预定期间内的原始位置信号；
确定理论信号的参数，所述理论信号按照无运动情况预定误差模型的函数建模原始位置信号；
计算理论建模信号和原始位置信号之间的残差信号；以及
当残差信号超过预定边界阈值时识别寄生运动。
2.如权利要求1所述的方法，其中使用最小平方法根据所述原始位置信号来确定所述参数。
3.如权利要求1所述的方法，其中比较所确定的参数和按照传感器性能的函数而建立的似然阈值。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述阈值以考虑加速度计和角度传感器的噪声的标准偏差值为目标。
5.如权利要求4所述的方法，其中所述阈值等于所述标准偏差值的倍数，并且具体为所述标准偏差值的6倍。
6.如权利要求4所述的方法，其中所述阈值是常数。
7.如权利要求4所述的方法，其中所述阈值按照时间的函数改变。
8.如权利要求1所述的方法，包括在建模之前滤波原始位置信号的步骤，以从其中去除频率大于预定最大阈值的分量。
9.如权利要求1所述的方法，其中识别考虑所述残差信号超过所述边界阈值的次数。
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