CN107402007A - 一种提高微型ahrs模块精度的方法和微型ahrs模块 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种微型AHRS模块，包括AHRS系统；所述AHRS系统包括陀螺仪、加速度计、MCU和磁罗盘；所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的输出端分别与MCU连接，所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的安装方式与载体坐标系的坐标轴相平行。本发明还提供一种提高微型AHRS模块精度的方法。本发明解决了四元数协方差奇异性问题，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合以获得姿态的准确输出。三轴方向360度全方位输出姿态及航向，姿态航向数据静态精度小于0.5度，动态精度小于2度。内置传感器自动校正功能，能对传感器的温飘、噪声、外部磁场干扰等进行自动补偿校正。具有超长时间稳定性和快速动态响应特性。

Description

一种提高微型AHRS模块精度的方法和微型AHRS模块
技术领域
本发明涉及AHRS模块技术领域，尤其涉及一种提高微型AHRS模块精度的方法和微型AHRS模块，更优选地，涉及一种低成本高精度的微型AHRS模块和一种提高微型AHRS模块精度的方法。
背景技术
航姿系统(attitude and heading reference system，AHRS)是一种用于精确测量载体在空间坐标系下三个轴(俯仰、滚转、偏航)姿态的惯性测量装置，在航空、航天、机器人、船舶、虚拟现实、汽车工业等领域都发挥着非常重要的作用。随着MEMS元件的产品化，微机械陀螺和加速度计开始尝试用于姿态测量。航姿系统由3只微机械陀螺、3只微机械加速度计和3轴地磁传感器组成。选用重力向量和地磁向量作为参考向量，为陀螺提供角度修正和零偏估计，实现动态环境下载体姿态控制。其主要思想为：利用陀螺测得的角速度来更新前一步的姿态角；利用加速度计和地磁传感器对重力向量和地磁向量的观测来修正陀螺给出的姿态角信息。系统结构如图1所示。
AHRS的核心主要由两部分组成：传感器和算法。由于微机电系统(micro-electro—mechanical system，MEMS)技术的突破，MEMS传感器已经开始被大量应用于惯性导航领域。发明人在研究的过程中发现，传统的惯性导航系统使用陀螺仪和加速度计来确定载体相对于固定坐标系的姿态，而这样的陀螺仪的偏置漂移在长时间内相当稳定，但是体积大、功耗大、成本高。在对成本、体积和功耗较为敏感的应用领域，如微型无人飞行器、机器人、人体运动感知等，迫切需要开发一种基于廉价传感器的低成本、低功耗、小体积的高精度AHRS；对于算法方面，国内外已经有很多学者在这方面做了很多工作，提出了基于方向余弦矩阵卡尔曼滤波器的姿态解算方法，但是方向余弦矩阵本身具有正交性，在方向余弦矩阵更新过程中会丢失其正交性，如果不进行修正将无法保证解算的精度。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种微型AHRS模块，可在不同的动态环境中进行姿态定位，广泛应用于无人机、体感游戏、云台增稳、机器人控制、车载导航等领域。
为达到上述目的，本发明通过以下技术方案来具体实现：
一种微型AHRS模块，包括AHRS系统；所述AHRS系统包括陀螺仪、加速度计、MCU和磁罗盘；
所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的输出端分别与MCU连接，所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的安装方式与载体坐标系的坐标轴相平行。
进一步的，所述AHRS系统中的陀螺仪、加速度计和磁罗盘采用数字的12C或SPI接口，与MCU的12C和SPI总线相连。
进一步的，所述串口电平为TTL电平；串口数据格式为115200,none,8bit,1stop。
进一步的，所述数据包协议为：
Header 1 Header 2 Class ID Length Payload CheckSum
其中，数据为小端模式，即：将数据的高字节保存在内存的高地址中，而将数据的低字节保存在内存的低地址中，将地址的高低和数据位权有效地结合起来，从而使高地址部分权值高，低地址部分权值低；
Header1的起始位置固定为’T’,header2的起始位置固定为’M’；
Class是数据包大类，代表用户级别,ID为小类，代表用户,按不同的数据包类型而不同；
Length:Payload长度；
Payload:数据段；
CheckSum:CRC数据校验。
本发明还提供了一种提高微型AHRS模块精度的方法，包括所述的一种微型AHRS模块，该方法包括：
(1)获取恒定变量、输入变量和实时变量的步骤；
(2)对恒定变量和输入变量进行数据记录和整理，并将恒定变量、输入变量与实时变量参数进行关联的步骤；
(3)对实时变量进行计算，并在实时变量中筛选出无干扰实时变量和受干扰实时变量，通过对受干扰实时变量与无干扰实时变量进行关联计算，对受干扰实时变量进行修正，并通过预估值对修正后的受干扰实时变量进行校验，然后将修正后的受干扰实时变量与无干扰实时变量再次关联，之后记录并更新恒定变量、实时变量和实时变量的关联。
所述恒定变量包括T、M，其中T、M是数据包的标志位，代表数据起始位置。
所述输入变量为用户级别Class和用户ID。
所述实时变量包括预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、X轴角速度GyroX、Y轴角速度GyroY、Z轴角速度GyroZ、X轴加速度AccX、Y轴加速度AccY、Z轴加速度AccZ、X轴磁场强度MagX、Y轴磁场强度MagY、Z轴磁场强度MagZ；其中所述无干 扰实时变量为预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、X轴角速度GyroX、Y轴角速度GyroY、Z轴角速度GyroZ、X轴加速度AccX、Y轴加速度AccY、Z轴加速度AccZ，受干扰实时变量为X轴磁场强度MagX、Y轴磁场强度MagY、Z轴磁场强度MagZ。
优选地，还包括基于离散扩展卡尔曼滤波算法的时间和量测信息进行更新的步骤。
进一步的，所述步骤具体包括：
初始化状态向量和方差，设定初始值；
基于设定的初始值，得到一步状态变量预测值和一步误差协方差；
基于所述一步误差协方差，得到卡尔曼增益；
通过一步状态变量预测值和卡尔曼增益得到观测变量更新估计值；
将所述观测变量更新估计值进行四元数归一化；
更新误差协方差。
进一步的，所述一步状态变量预测值为四元数预测值，所述计算公式包括：
其中，为四元数预测值，为前一个四元数预测值，ωgk为旋转角度，k的范围是正整数，为过程方程；
所述一步误差协方差的计算公式包括：
其中，Ak为系统矩阵，Pk|k-1为误差协方差预测值，Qk过程噪声协方差矩阵；
所述卡尔曼增益的计算公式为：
其中，Kk为卡尔曼增益，Hk为量测矩阵，Rk为测量噪声协方差矩阵；
所述观测变量更新估计值包括由观测变量更新后的四元数，计算公式包括：
其中，为姿态矩阵，Zk为观测矩阵；
所述四元数归一化的公式为：
所述更新误差协方差的公式为：Pk＝(1-KkHk)Pk|k-1，其中Pk为误差协方差矩阵。
进一步的，还包括，令k＝k+1，重复上述步骤。
本发明具有以下有益效果：本模块对于静止或带角速度的任何运动物体可以进行高精度的姿态定位，同样短时间的磁场干扰也不会影响AHRS的航向精度。该系统采用了基于四元数的姿态估计方法，建立了传感器输出模型和系统状态空间模型，考虑了加速度对系统精度的影响，解决了四元数协方差奇异性问题，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合以获得姿态的准确输出。三轴方向360度全方位输出姿态及航向，姿态航向数据静态精度小于0.5度，动态精度小于2度。内置传感器自动校正功能，能对传感器的温飘、噪声、外部磁场干扰等进行自动补偿校正，出厂前通过三轴转台进行温度，噪声标定，并记录相关参数，根据环境状况，自行补偿。具有超长时间稳定性和快速动态响应特性。
附图说明
下面根据附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
图1为现有技术的结构图。
图2为本发明实施例一提供的结构图。
图3是模拟显示示意图。
图4是参数数值显示窗口图。
具体实施方式
如图2-4所示，本实施例提供了一种微型AHRS模块，包括AHRS系统；所述AHRS系统包括陀螺仪1、加速度计2、MCU3和磁罗盘4；
所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的输出端分别与MCU连接，所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的安装方式与载体坐标系的坐标轴相平行。
所述AHRS系统中的陀螺仪、加速度计和磁罗盘采用数字的12C或SPI接口，与MCU的12C和SPI总线相连。
所述串口电平为TTL电平；串口数据格式为115200,none,8bit,1stop。
所述数据包协议为：
Header 1 Header 2 Class ID Length Payload CheckSum
其中，数据为小端模式，即：将数据的高字节保存在内存的高地址中，而将数据的低 字节保存在内存的低地址中，将地址的高低和数据位权有效地结合起来，从而使高地址部分权值高，低地址部分权值低；
Header1的起始位置固定为’T’,header2的起始位置固定为’M’；
Class是数据包大类，代表用户级别,ID为小类，代表用户,按不同的数据包类型而不同；
Length:Payload长度；
Payload:数据段；
CheckSum:CRC数据校验。
作为优选实施例，以开放一个数据包,Class为0x0f,ID为0x01,以下为具体的说明，如表1所示：
表1
如图3、4所示，通过是模拟显示示意图和参数数值显示窗口图，可看出，本模块对于静止或带角速度的任何运动物体可以进行高精度的姿态定位，同样短时间的磁场干扰也不会影响AHRS的航向精度。该系统采用了基于四元数的姿态估计方法，建立了传感器输出模型和系统状态空间模型，考虑了加速度对系统精度的影响，解决了四元数协方差奇异性问 题，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合以获得姿态的准确输出。三轴方向360度全方位输出姿态及航向，姿态航向数据静态精度小于0.5度，动态精度小于2度。本模块出厂前通过三轴转台进行温度，噪声标定，并记录相关参数，根据环境状况，自行补偿，其内置传感器自动校正功能，能对传感器的温飘、噪声、外部磁场干扰等进行自动补偿校正。具有超长时间稳定性和快速动态响应特性。
本发明实施例还提供了一种提高微型AHRS模块精度的方法，包括所述的一种微型AHRS模块，该方法包括：
(1)获取恒定变量、输入变量和实时变量的步骤；
(2)对恒定变量和输入变量进行数据记录和整理，并将恒定变量、输入变量与实时变量参数进行关联的步骤；
(3)对实时变量进行计算，并在实时变量中筛选出无干扰实时变量和受干扰实时变量，通过对受干扰实时变量与无干扰实时变量进行关联计算，对受干扰实时变量进行修正，并通过预估值对修正后的受干扰实时变量进行校验，然后将修正后的受干扰实时变量与无干扰实时变量再次关联，之后记录并更新恒定变量、实时变量和实时变量的关联。
所述恒定变量包括T、M，其中T、M是数据包的标志位，代表数据起始位置。
所述输入变量为用户级别Class和用户ID。
所述实时变量包括预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、X轴角速度GyroX、Y轴角速度GyroY、Z轴角速度GyroZ、X轴加速度AccX、Y轴加速度AccY、Z轴加速度AccZ、X轴磁场强度MagX、Y轴磁场强度MagY、Z轴磁场强度MagZ；其中所述无干扰实时变量为预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、GyroX、GyroY、GyroZ、AccX、AccY、AccZ，受干扰实时变量为MagX、MagY、MagZ。
优选地，还包括基于离散扩展卡尔曼滤波算法的时间和量测信息进行更新的步骤。
进一步的，所述步骤具体包括：
初始化状态向量和方差，设定初始值；
基于设定的初始值，得到一步状态变量预测值和一步误差协方差；
基于所述一步误差协方差，得到卡尔曼增益；
通过一步状态变量预测值和卡尔曼增益得到观测变量更新估计值；
将所述观测变量更新估计值进行四元数归一化；
更新误差协方差。
进一步的，所述一步状态变量预测值为四元数预测值，所述计算公式包括：
其中，为四元数预测值，为前一个四元数预测值，ωgk为旋转角度，k的范围是正整数，为过程方程；
所述一步误差协方差的计算公式包括：
其中，Ak为系统矩阵，Pk|k-1为误差协方差预测值，Qk过程噪声协方差矩阵；
所述卡尔曼增益的计算公式为：
其中，Kk为卡尔曼增益，Hk为量测矩阵，Rk为测量噪声协方差矩阵；
所述观测变量更新估计值包括由观测变量更新后的四元数，计算公式包括：
其中，为姿态矩阵，Zk为观测矩阵；
所述四元数归一化的公式为：
所述更新误差协方差的公式为：Pk＝(1-KkHk)Pk|k-1，其中Pk为误差协方差矩阵。
进一步的，还包括，令k＝k+1，重复上述步骤。
作为优选实施例，以开放一个数据包,Class为0x0f,ID为0x01,以下为具体的说明，如表1所示：
表1
如图3、4所示，通过是模拟显示示意图和参数数值显示窗口图，可看出，该方法采用了基于四元数的姿态估计方法，建立了传感器输出模型和系统状态空间模型，考虑了加速度对系统精度的影响，解决了四元数协方差奇异性问题，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合以获得姿态的准确输出。经数值仿真分析和三轴飞行转台测试，姿态角的静态精度优于0.5度、动态精度优于2度，并在微型无人飞行器上进行了飞行验证，结果表明其能够满足小型无人飞行器等的应用需求。四元数的数学性质决定了其模为1，在将四元数作为状态变量应用于滤波时，常因约束条件而导致四元数协方差阵出现奇异，导致发散。本系统在得出四元数估计值后，进行了四元数归一化处理，从而解决了四元数奇异问题。
本发明实施例具有以下有益效果：对于静止或带角速度的任何运动物体可以进行高精度的姿态定位，同样短时间的磁场干扰也不会影响AHRS的航向精度。该系统采用了基于四元数的姿态估计方法，建立了传感器输出模型和系统状态空间模型，考虑了加速度对系统精度的影响，解决了四元数协方差奇异性问题，通过扩展卡尔曼滤波器进行数据融合以获得姿态的准确输出。三轴方向360度全方位输出姿态及航向，姿态航向数据静态精度小于0.5度，动态精度小于2度。内置传感器自动校正功能，能对传感器的温飘、噪声、外部磁场干扰等进行自动补偿校正，出厂前通过三轴转台进行温度，噪声标定，并记录相关参数，根据环境状况，自行补偿。具有超长时间稳定性和快速动态响应特性。
最后应说明的是：以上所述仅为发明的优选实施例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实施例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述 各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种微型AHRS模块，其特征在于，包括AHRS系统；所述AHRS系统包括陀螺仪、加速度计、MCU和磁罗盘；
所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的输出端分别与MCU连接，所述陀螺仪、加速度计和磁罗盘的安装方式与载体坐标系的坐标轴相平行。
2.如权利要求1所述的一种微型AHRS模块，其特征在于，所述AHRS系统中的陀螺仪、加速度计和磁罗盘采用数字的12C或SPI接口，与MCU的12C和SPI总线相连。
3.如权利要求1或2所述的一种微型AHRS模块，其特征在于，所述串口电平为TTL电平；串口数据格式为115200,none,8bit,1stop。
4.如权利要求1-3之一所述的一种微型AHRS模块，其特征在于，所述数据包协议为：
Header 1 Header 2 Class ID Length Payload CheckSum
其中，数据为小端模式，即：将数据的高字节保存在内存的高地址中，而将数据的低字节保存在内存的低地址中，将地址的高低和数据位权有效地结合起来，从而使高地址部分权值高，低地址部分权值低；
Header1的起始位置固定为’T’,header2的起始位置固定为’M’；
Class是数据包大类，代表用户级别,ID为小类，代表用户,按不同的数据包类型而不同；
Length:Payload长度；
Payload:数据段；
CheckSum:CRC数据校验。
5.一种提高微型AHRS模块精度的方法，包括如权利要求1-4之一所述的一种微型AHRS模块，其特征在于，该方法，包括：
(1)获取恒定变量、输入变量和实时变量的步骤；
(2)对恒定变量和输入变量进行数据记录和整理，并将恒定变量、输入变量与实时变量参数进行关联的步骤；
(3)对实时变量进行计算，并在实时变量中筛选出无干扰实时变量和受干扰实时变量，通过对受干扰实时变量与无干扰实时变量进行关联计算，对受干扰实时变量进行修正，并通过预估值对修正后的受干扰实时变量进行校验，然后将修正后的受干扰实时变量与无干扰实时变量再次关联，之后记录并更新恒定变量、实时变量和实时变量的关联。
所述恒定变量包括T、M，其中T、M是数据包的标志位，代表数据起始位置。
所述输入变量为用户级别Class和用户ID。
所述实时变量包括预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、X轴角速度GyroX、Y轴角速度GyroY、Z轴角速度GyroZ、X轴加速度AccX、Y轴加速度AccY、Z轴加速度AccZ、X轴磁场强度MagX、Y轴磁场强度MagY、Z轴磁场强度MagZ；其中所述无干扰实时变量为预留变量Flags、横滚角Roll、仰滚角Pitch、航向角Yaw、X轴角速度GyroX、Y轴角速度GyroY、Z轴角速度GyroZ、X轴加速度AccX、Y轴加速度AccY、Z轴加速度AccZ，受干扰实时变量为X轴磁场强度MagX、Y轴磁场强度MagY、Z轴磁场强度MagZ。
优选地，还包括基于离散扩展卡尔曼滤波算法的时间和量测信息进行更新的步骤(4)。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括：
初始化状态向量和方差，设定初始值；
基于设定的初始值，得到一步状态变量预测值和一步误差协方差；
基于所述一步误差协方差，得到卡尔曼增益；
通过一步状态变量预测值和卡尔曼增益得到观测变量更新估计值；
将所述观测变量更新估计值进行四元数归一化；
更新误差协方差。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述一步状态变量预测值为四元数预测值，所述计算公式包括：
<mrow> <msub> <mover> <mi>X</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <mi>k</mi> <mo>|</mo> <mi>k</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msup> <mi>f</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mover> <mi>X</mi> <mo>^</mo> </mover> <mrow> <mi>k</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;omega;</mi> <msup> <mi>g</mi> <mi>k</mi> </msup> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，为四元数预测值，为前一个四元数预测值，ωgk为旋转角度，k的范围是正整数，为过程方程；
所述一步误差协方差的计算公式包括：
其中，Ak为系统矩阵，Pk|k-1为误差协方差预测值，Qk过程噪声协方差矩阵；
所述卡尔曼增益的计算公式为：
其中，Kk为卡尔曼增益，Hk为量测矩阵，Rk为测量噪声协方差矩阵；
所述观测变量更新估计值包括由观测变量更新后的四元数，计算公式包括：
其中，为姿态矩阵，Zk为观测矩阵；
所述四元数归一化的公式为：
<mrow> <msub> <mover> <mi>X</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>k</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mover> <mi>X</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>k</mi> </msub> <mo>/</mo> <mo>|</mo> <msub> <mover> <mi>X</mi> <mo>^</mo> </mover> <mi>k</mi> </msub> <mo>|</mo> </mrow>
所述更新误差协方差的公式为：Pk＝(1-KkHk)Pk|k-1，其中Pk为误差协方差矩阵。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括，令k＝k+1，重复上述步骤。
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