CN104236533B - 一种陀螺仪数据融合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种陀螺仪数据融合方法，包括以下步骤：A、在陀螺仪设备开启时，利用静止状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；B、在运动状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；C、利用上一时刻的姿态角、根据加速度计的输出得到的姿态角、根据角速度计得到的特定轴的角速度、上一时刻与当前时刻的间隔时间以及数据融合参考系数，计算当前的姿态角。本发明通过在数据融合过程中引入数据融合参考系数，在不增加计算复杂度的情况下实现高精度数据融合，同时解决了现有技术在设备存在加速度的情况下不能进行姿态定位的问题。本发明作为一种陀螺仪数据融合方法可广泛应用于陀螺仪技术领域。

Description

一种陀螺仪数据融合方法
技术领域
本发明涉及陀螺仪技术领域，尤其是一种陀螺仪数据融合方法。
背景技术
现有设备中采用陀螺仪来做智能控制，大多设备采用双轴或三轴陀螺仪来控制设备的姿态角，由于加速度计在静止时数据是精确的，但是当设备运动起来后，数据就不再精确了，角加速度计计算物体的旋转运动，至此只用一轴的数据，无论是单独利用加速度计还是单独利用角加速度计都无法得到设备的角度，而且由于陀螺仪本身的精度和制造工艺等问题，使得由硬件直接输出的数据具有漂移和累积误差，还有数据耦合过程中也会存在误差，因此输出的角度数据无法长时间保持高精度，因此利用陀螺仪控制设备的技术难点在于陀螺仪数据的融合运算。
当前主要有以下几种陀螺仪数据融合的方法，基于四元数融合法，基于卡尔曼算法的数据融合，基于互补滤波的方式进行数据融合。虽然基于卡尔曼算法的数据融合的精度较高，但是计算量巨大，过程复杂，基于四元数法计算量比卡尔曼算法小一些，互补滤波计算量最小但是精度要低一些，而且目前上面的这些融合算法都是在设备没有做加速运动的情况，在加速运动的情况下，加速度计的数据量融合了重力还有设备本身的加速度，无法再利用它进行姿态定位。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是：提供一种适用于设备存在加速度的陀螺仪数据融合方法。
本发明所采用的技术方案是：一种陀螺仪数据融合方法，包括有以下步骤：
A、在陀螺仪设备开启时，利用静止状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
B、在运动状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
C、利用上一时刻的姿态角、根据加速度计的输出得到的姿态角、根据角速度计得到的特定轴的角速度、上一时刻与当前时刻的间隔时间以及数据融合参考系数，计算当前的姿态角。
进一步，所述步骤A中对三个轴矢量进行零值偏移误差补偿后再计算三个轴矢量和的模值。
进一步，所述数据融合参考系数根据上述步骤A、步骤B中的模值计算所得。
进一步，所述步骤C中当前姿态角的计算公式为：
其中anglet-1为上一时刻的姿态角，angle_accelerate为根据加速度计的输出得到的姿态角，angle_gyro_rate为根据角速度计得到的特定轴的角速度，T为上一时刻与当前时刻的间隔时间，K为数据融合参考系数，anglet为当前的姿态角。
进一步，所述数据融合参考系数K的计算公式为：
其中G为所述步骤A中的模值， 为所述步骤B中的模值，C和D为常数因子。
进一步，对于不同取值范围的，设置不同值的常数因子C和常数因子D。
本发明的有益效果是：本发明通过在数据融合过程中引入数据融合参考系数，在不增加计算复杂度的情况下实现高精度数据融合，同时解决了现有技术在设备存在加速度的情况下不能进行姿态定位的问题。
附图说明
图1为本发明方法的步骤流程图；
图2为某时刻陀螺仪状态在空间直角坐标系中的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
参照图1，一种陀螺仪数据融合方法，包括有以下步骤：
A、在陀螺仪设备开启时，利用静止状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
加速度计输出值（A_x，A_y,A_z）为在设备坐标系下重力加速度在三个轴的矢量，加速度计三个轴的矢量和的模值计算公式如下：
G即重力加速度值，不同的纬度的值会有一定的误差，一般在不精确的情况下取9.8m/s2,用来做参照值。
B、在运动状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
当陀螺仪处在稳态时加速度值为0（静止，或者只有旋转，或者匀速运动时），三轴的和矢量的模值应该是G ,当设备做加速或减速运动时，那么瞬时加速度值G’应该大于或小于G的值，物体的加速度越大，那么G与G’的相差也就越大。
C、利用上一时刻的姿态角、根据加速度计的输出得到的姿态角、根据角速度计得到的特定轴的角速度、上一时刻与当前时刻的间隔时间以及数据融合参考系数，计算当前的姿态角。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤A中对三个轴矢量进行零值偏移误差补偿后再计算三个轴矢量和的模值。
进一步作为优选的实施方式，所述数据融合参考系数根据上述步骤A、步骤B中的模值计算所得。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤C中当前姿态角的计算公式为：
其中anglet-1为上一时刻的姿态角，angle_accelerate为根据加速度计的输出得到的姿态角，参照图2，具体得到姿态角的公式在下面的公式中：
tan(Axz) = Rx/Rz => Angle_y = atan2(Rx,Rz)；
tan(Ayz)=Ry/Rz => Angle_x=atan2(Ry,Rz)；
tan(Axy)=Ry/Rx => Angle_z=atan2(Ry,Rx)；
angle_gyro_rate为根据角速度计得到的特定轴的角速度，T为上一时刻与当前时刻的间隔时间，K为数据融合参考系数，anglet为当前的姿态角，anglet的值为特定轴所转过的角度，如图2中所示的Axz角、Ayz角。
进一步，所述数据融合参考系数K的计算公式为：
其中G为所述步骤A中的模值， 为所述步骤B中的模值，C和D为常数因子。
进一步，对于不同取值范围的，设置不同值的常数因子C和常数因子D；即根据实践中的具体情况设置几个动态范围的阈值，比如当在[0,0.2]、[0.2,0.4]、[0.4,0.5]设置不同的常数因子C和常数因子D从而得到不同的K值，这样既可以提高运算的速度又可以尽量减小运算量。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可以作出种种的等同变换或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (3)

1.一种陀螺仪数据融合方法，其特征在于：包括有以下步骤：
A、在陀螺仪设备开启时，利用静止状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
B、在运动状态下加速度计输出的三个轴矢量，计算三个轴矢量和的模值；
C、利用上一时刻的姿态角、根据加速度计的输出得到的姿态角、根据角速度计得到的特定轴的角速度、上一时刻与当前时刻的间隔时间以及数据融合参考系数，计算当前的姿态角，当前姿态角的计算公式为：
anglet＝anglet-1+K(angle_accelerate-anglet-1)+(1-K)(angle_gyro_rate)T其中anglet-1为上一时刻的姿态角，angle_accelerate为根据加速度计的输出得到的姿态角，angle_gyro_rate为根据角速度计得到的特定轴的角速度，T为上一时刻与当前时刻的间隔时间，K为数据融合参考系数，anglet为当前的姿态角；
所述数据融合参考系数根据上述步骤A、步骤B中的模值计算所得，数据融合参考系数K的计算公式为：
<mrow> <mi>K</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mi>C</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>D</mi> <mo>|</mo> <msup> <mi>G</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mo>-</mo> <mi>G</mi> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中G为所述步骤A中的模值，G'为所述步骤B中的模值，C和D为常数因子。
2.根据权利要求1所述的一种陀螺仪数据融合方法，其特征在于：所述步骤A中对三个轴矢量进行零值偏移误差补偿后再计算三个轴矢量和的模值。
3.根据权利要求1所述的一种陀螺仪数据融合方法，其特征在于：对于不同取值范围的|G'-G|，设置不同值的常数因子C和常数因子D。
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