CN107727114B - 基于陀螺仪的加速度标定方法及系统、服务终端、存储器 - Google Patents

Abstract

本发明适用于参数标定技术领域，提供了一种基于陀螺仪的加速度标定方法及系统、服务终端、存储器，所述基于陀螺仪的加速度标定方法包括：建立加速度计模型；基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述加速度通过所述陀螺仪采集；将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。本发明中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

Description

基于陀螺仪的加速度标定方法及系统、服务终端、存储器

技术领域

本发明属于参数标定技术领域，尤其涉及一种基于陀螺仪的加速度标定方法及系统、服务终端、存储器。

背景技术

标定技术是惯性导航领域的核心技术之一，是一种对误差的辨识技术，即建立惯性元件和惯导系统的误差数学模型，通过一系列的试验求解出误差模型中的误差项，进而通过软件算法来对误差进行补偿。通过标定可从软件方面来提高惯导系统的精度，常见的标定误差项有加速度计和陀螺的零偏误差、标度因数误差、安装误差等。

现有技术中，通常采用6位置法来进行加速度计的标定，利用加速度计在不同位置下，静止时候的输出，采用椭球拟合的方式计算出加速度计的三轴零偏以及标度因子误差，但这种方式需要采集不同位置下的加速度计的值，如果加速度计的值变化不够充分，现有的椭球拟合方法可能会导致标定参数发散或者存在过拟合的情况，标定精度不高。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于陀螺仪的加速度标定方法及系统、服务终端、存储器，旨在解决现有技术中标定精度较低的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于陀螺仪的加速度标定方法，包括：

建立加速度计模型；

基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过陀螺仪采集；

将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

优选地，所述加速度计模型为：a_d＝WRa_n+b+ε，其中，所述a_d是所述加速度计在载体坐标系d下的输出值；所述R是地理坐标系a到载体坐标系d的姿态旋转矩阵；所述a_n是所述加速度计在地理坐标系n下的输出值；所述b为所述加速度计的零偏；所述ε为所述加速度计的输出噪声；所述W是对称矩阵。

优选地，所述标定加速度计模型为：a_cali＝Ra_n＝W^-1(a_d-b)，其中，所述a_n是一常向量。

优选地，所述基于所述角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息具体包括：

基于所述姿态旋转矩阵的模型对所述标定加速度计模型进行推导，得到推导模型；

定义卡尔曼滤波器状态变量，所述卡尔曼滤波器状态变量为：X＝[a_cali，k W₁₁ W₂₂W₃₃ W₁₂ W₁₃ W₂₃ b]，其中，所述W₁₁，W₂₂，W₃₃，W₁₂，W₁₃和W₃₃分别为所述对称矩阵w的元素；

基于推导模型及卡尔曼滤波器状态变量获取对应的状态方程和观测方程；

基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息。

优选地，所述推导模型具体为：a_cali，k＝(I-[ω_k-1]_×Δt)a_cali，k-1，其中，所述I为单位矩阵。

优选地，所述基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息具体包括：

基于状态方程获得状态转移矩阵及系统噪声矩阵；

基于观测方程获得观测矩阵和观测噪声矩阵；

基于状态转移矩阵、系统噪声矩阵、观测矩阵以及观测噪声矩阵来计算加速度计的偏差信息，所述偏差信息包括所述加速度计的零偏及标度因子和非正交误差参数。

优选地，所述基于所述加速度计模型得到标定加速度计模型之后、所述基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息之前还包括：

获取所述姿态旋转矩阵的模型，所述模型为：R_k＝R_k-1-[ω_k-1]_×R_k-1Δt，其中，所述R_k和R_k-1分别为所述姿态旋转矩阵在k和k-1时刻的值，所述K为大于1的实数，Δt为所述陀螺仪的采样间隔，所述[ω_k-1]_×具体为：

所述ω_x，k-1，ω_y，k-1，ω_z，k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及z轴的角速度。

本发明还提供一种基于陀螺仪的加速度标定系统，包括：

模型建立模块，用于建立加速度计模型；

模型获取模块，用于基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

计算模块，用于基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；

补偿模块，用于将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

本发明还提供一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如下步骤：

建立加速度计模型；

基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；

将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

本发明还提供一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

建立加速度计模型；

基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；

将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

在本发明实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的流程图；

图2是本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的一优选方案的流程图；

图3是本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的步骤S4的具体流程图；

图4是本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的步骤S44的具体流程图；

图5是本发明第二实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定系统的结构图：

图6是本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例中，一种基于陀螺仪的加速度标定方法，包括：建立加速度计模型；基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的流程图，包括：

步骤S1、建立加速度计模型；

具体地，本实施例中，加速度计即为加速度传感器，优选为EMES(Microelectromechanical systems，微机电系统)传感器，使用该EMES传感器来测量加速度，该EMES传感器的模型具体为a_d＝WRa_n+b+ε，其中，所述a_d是加速度计在载体坐标系d下的输出值，优选为3行1列的向量；R是地理坐标系n到载体坐标系d的姿态旋转矩阵，优选为3行3列的矩阵；所述a_n是所述加速度计在地理坐标系n下的输出值，优选为3行1列的向量；所述b为所述加速度计的零偏，优选为3行1列的向量；ε为加速度计的输出噪声；W是对称矩阵，优选为3行3列的矩阵，包括标度因子及非正交误差。

步骤S2，基于加速度计模型获取标定加速度计模型；

具体地，根据上述加速度计模型得到标定加速度计模型，该标定加速度模型具体为：a_cali＝Ra_n＝W^-1(a_d-b)，其中，所述a_n是一常向量，a_cali表示所述标定加速度计模型。

步骤S3，基于角速度及卡尔曼滤波器计算加速度计的偏差信息；

具体地，基于采集的角速度数据及卡尔曼滤波器，采用卡尔曼滤波算法来计算该加速度计的偏差信息，进一步地，该偏差信息包括加速度计的零偏b及标度因子和非正交误差参数。

步骤S4，将偏差信息输入标定加速度计模型，对加速度计进行补偿；

具体地，将计算所得的偏差信息输入标定加速度计模型，对加速度计标定计算度进行补偿。

本实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

在本实施例的一个优选方案中(见图2)，该步骤S2之后还可包括：

步骤S5，通过陀螺仪采集角速度；

具体地，使用陀螺仪检测物体的角速度，陀螺仪对角速度进行采样，采样间隔为Δt，Δt的具体数值根据实际需求而设，此处对此不作限制。进一步地，该陀螺仪可为三轴陀螺仪(X轴、Y轴及Z轴)，采集的角速度也包括三维角速度。

进一步地，该陀螺仪的角速度模型为：[ω_k-1]＝[ω_x，k-1ω_y，k-1ω_z，k-1]，其中，所述ω_x，k-1，ω_y，k-1，ω_z，k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及z轴的角速度。

在本实施例的一个优选方案中，该步骤S2之后、步骤S5之前还可包括：

步骤S6，获取姿态旋转矩阵的模型；

具体地，基于标定加速度模型获取在k时刻及k-1时刻对应的标定加速度值，具体为：a_cali，k＝R_Ka_n；a_cali，k-1＝R_k-1a_n，进一步地，根据上述公式得到对应的姿态旋转矩阵的模型，优选为：R_k＝R_k-1-[ω_k-1]_×R_k-1Δt，其中，R_k和R_k-1分别为姿态旋转矩阵在k和k-1时刻的值，K为大于1的实数，所述ω_k-1是所述陀螺仪在k-1时刻的输出值；Δt为陀螺仪的采样间隔，所述[ω_k-1]_×具体为：

其中，所述ω_x，k-1，ω_y，k-1，ω_z，k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及z轴的角速度。

需要说明的是，上述步骤S5及步骤S6的顺序还可以是：先步骤S6，后步骤S5，此处对此不作限制。

在本实施例的一个优选方案中，如图3所示，为本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的步骤S3的具体流程图，该步骤S3具体包括：

步骤S31，基于姿态旋转矩阵的模型对标定加速度计模型进行推导，得到推导模型；

具体地，根据上述姿态旋转矩阵的模型及在k时刻及k-1时刻对应的标定加速度值对标定加速度模型进行推导，得到推导模型，该推导模型为：a_cali，k＝(I-[ω_k-1]_×Δt)a_cali，k-1，其中，I为单位矩阵。

步骤S32，定义卡尔曼滤波器状态变量；

具体地，根据公式：W_k＝W_k-1，b_k＝b_k-1以及根据上述推导模型定义卡尔曼滤波器状态变量，该卡尔曼滤波器状态变量为：

X＝[a_cali，k W₁₁ W₂₂ W₃₃ W₁₂ W₁₃ W₂₃ b]，其中，W₁₁，W₂₂，W₃₃，W₁₂，W₁₃和W₃₃分别为对称矩阵W的元素。

步骤S33，基于推导模型及卡尔曼滤波器状态变量获取对应的状态方程和观测方程；

具体地，根据上述推导模型及卡尔曼滤波器状态变量获取对应的状态方程及观测方程，该状态方程具体为：X_k＝ΦX_k-1+Q_k-1，其中，所述Φ为状态转移矩阵，Q_k-1为系统噪声矩阵，X_k及X_k-1分别表示在k时刻及k-1时刻对应的状态方程；根据上述加速度计模型及标定加速度计模型得到观测方程，该观测方程为：a_c＝H_kX+v_k，其中，v_k为观测噪声矩阵，H_k为观测矩阵。

步骤S34，基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息；

具体地，根据状态方程及上述观测方程，采用卡尔曼滤波算法来计算加速度计的偏差信息，该偏差信息可包括加速度计的零偏b及标度因子和非正交误差参数。

在本实施例的一个优选方案中，如图4所示，为本发明第一实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法的步骤S34的具体流程图，该步骤S34具体包括：

步骤S341，基于状态方程获得状态转移矩阵及系统噪声矩阵；

具体地，基于上述状态方程来获得状态转移矩阵，由于该系统为线性模型，对应的状态转移矩阵Φ表示如下：

对应的系统噪声矩阵表示如下：

其中，

为该陀螺仪的噪声协方差矩阵元素，所述g为对应的重力加速度。

步骤S342，基于观测方程获得观测矩阵和观测噪声矩阵；

具体地，根据上述观测方程获得观测矩阵及观测噪声矩阵，根据上述观测方程a_c＝H_kX+v_k获得观测噪声矩阵v_k以及观测矩阵H_k，其中，H_k优选为

进一步地，该观测噪声矩阵对应的协方差矩阵为：

其中，δ²为加速度计的噪声协方差矩阵元素。

步骤S343，基于状态转移矩阵、系统噪声矩阵、观测矩阵以及观测噪声矩阵来计算加速度计的偏差信息；

具体地，根据上述观测矩阵、状态转移矩阵、观测居住及观测噪声矩阵等进行推导计算得到加速度计的偏差信息，所述偏差信息包括所述加速度计的零偏及标度因子和非正交误差参数。

本实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

其次，采用陀螺仪来辅助进行加速度计的标定，可一定程度上提高标定效率。

实施例二：

图5示出了本发明第二实施例提供的一种基于陀螺仪的加速度标定系统的结构图，该系统包括：模型建立模块1、与模型建立模块1连接的模型获取模块2、与模型获取模块2连接的计算模块3、与计算模块3连接的补偿模块4，其中：

模型建立模块1，用于建立加速度计模型；

具体地，本实施例中，加速度计即为加速度传感器，优选为EMES(Microelectromechanical systems，微机电系统)传感器，使用该EMES传感器来测量加速度，该EMES传感器的模型具体为a_d＝WRa_n+b+ε，其中，所述a_d是加速度计在载体坐标系d下的输出值，优选为3行1列的向量；R是地理坐标系n到载体坐标系d的姿态旋转矩阵，优选为3行3列的矩阵；所述a_n是所述加速度计在地理坐标系n下的输出值，优选为3行1列的向量；所述b为所述加速度计的零偏，优选为3行1列的向量；ε为加速度计的输出噪声；W是对称矩阵，优选为3行3列的矩阵，包括标度因子及非正交误差。

模型获取模块2，用于基于加速度计模型获取标定加速度计模型；

具体地，根据上述加速度计模型得到标定加速度计模型，该标定加速度模型具体为：a_cali＝Ra_n＝W^-1(a_d-b)，其中，所述a_n是一常向量，a_cali表示所述标定加速度计模型。

计算模块3，用于基于角速度及卡尔曼滤波器计算加速度计的偏差信息；

具体地，基于采集的角速度数据及卡尔曼滤波器，采用卡尔曼滤波算法来计算该加速度计的偏差信息，进一步地，该偏差信息包括加速度计的零偏b及标度因子和非正交误差参数。

补偿模块4，用于将偏差信息输入标定加速度计模型，对加速度计进行补偿；

具体地，将计算所得的偏差信息输入标定加速度计模型，对加速度计标定计算度进行补偿。

本实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

在本实施例的一个优选方案中，该系统还包括与模型获取模块2连接的陀螺仪，其中：

陀螺仪，用于采集角速度；

具体地，使用陀螺仪检测物体的角速度，陀螺仪对角速度进行采样，采样间隔为Δt，Δt的具体数值根据实际需求而设，此处对此不作限制。进一步地，该陀螺仪可为三轴陀螺仪(X轴、Y轴及Z轴)，采集的角速度也包括三维角速度。

进一步地，该陀螺仪的角速度模型为：[ω_k-1]＝[ω_x，k-1ω_y，k-1ω_z，k-1]，其中，所述ω_x，k-1，ω_y，k-1，ω_z，k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及z轴的角速度。

在本实施例的一个优选方案中，该系统还包括与陀螺仪连接的矩阵获取模块，其中：

矩阵获取模块，用于获取姿态旋转矩阵的模型；

具体地，基于标定加速度模型获取在k时刻及k-1时刻对应的标定加速度值，具体为：a_cali，k＝R_Ka_n；a_cali，k-1＝R_k-1a_n，进一步地，根据上述公式得到对应的姿态旋转矩阵的模型，优选为：R_k＝R_k-1-[ω_k-1]_×R_k-1Δt，其中，R_k和R_k-1分别为姿态旋转矩阵在k和k-1时刻的值，K为大于1的实数，所述ω_k-1是所述陀螺仪在k-1时刻的输出值；Δt为陀螺仪的采样间隔，所述[ω_k-1]_×具体为：

其中，所述ω_x，k-1，ω_y，k-1，ω_z，k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及z轴的角速度。

在本实施例的一个优选方案中，该计算模块3具体包括：推导单元、与推导单元连接的定义单元、与定义单元连接的获取单元、与获取单元连接的计算单元，其中：

推导单元，用于基于姿态旋转矩阵的模型对标定加速度计模型进行推导，得到推导模型；

具体地，根据上述姿态旋转矩阵的模型及在k时刻及k-1时刻对应的标定加速度值对标定加速度模型进行推导，得到推导模型，该推导模型为：a_cali，k＝(I-[ω_k-1]_×Δt)a_cali，k-1，其中，I为单位矩阵。

定义单元，用于定义卡尔曼滤波器状态变量；

具体地，根据公式：W_k＝W_k-1，b_k＝b_k-1以及根据上述推导模型定义卡尔曼滤波器状态变量，该卡尔曼滤波器状态变量为：

X＝[a_cali，k W₁₁ W₂₂ W₃₃ W₁₂ W₁₃ W₂₃ b]，其中，W₁₁，W₂₂，W₃₃，W₁₂，W₁₃和W₃₃分别为对称矩阵W的元素。

获取单元，用于基于推导模型及卡尔曼滤波器状态变量获取对应的状态方程及观测方程；

具体地，根据上述推导模型及状态变量获取对应的状态方程及观测方程，该状态方程具体为：X_k＝ΦX_k-1+Q_k-1，其中，所述Φ为状态转移矩阵，Q_k-1为系统噪声矩阵，根据上述加速度计模型及标定加速度计模型得到观测方程，该观测方程为：a_c＝H_kX+v_k，其中，v_k为观测噪声矩阵，H_k为观测矩阵。

计算单元，用于基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息；

具体地，根据状态方程及观测方程，采用卡尔曼滤波算法来计算加速度计的偏差信息，该偏差信息可包括加速度计的零偏b及标度因子和非正交误差参数。

在本实施例的一个优选方案中，该计算单元具体包括：第一获得子单元、与第一获得子单元连接的第二获得子单元、与第二获得子单元连接的计算子单元，其中：

第一获得子单元，用于基于状态方程获得状态转移矩阵及系统噪声矩阵；；

具体地，基于上述状态方程来获得状态转移矩阵，由于该系统为线性模型，对应的状态转移矩阵Φ表示如下：

对应的系统噪声矩阵表示如下：

其中，

为该陀螺仪的噪声协方差矩阵元素，所述g为对应的重力加速度。

第二获得子单元，用于基于观测方程获得观测矩阵和观测噪声矩阵；

具体地，根据上述观测方程获得观测矩阵及观测噪声矩阵，根据上述观测方程a_c＝H_kX+v_k获得观测噪声矩阵v_k以及观测矩阵H_k，其中，H_k优选为

进一步地，该观测噪声矩阵对应的协方差矩阵为：

其中，δ²为加速度计的噪声协方差矩阵元素。

计算子单元，用于基于状态转移矩阵、系统噪声矩阵、观测矩阵以及观测噪声矩阵来计算加速度计的偏差信息；

具体地，根据上述观测矩阵、状态转移矩阵、观测矩阵及观测噪声矩阵等进行推导计算得到加速度计的偏差信息。

本实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

其次，采用陀螺仪来辅助进行加速度计的标定，可一定程度上提高标定效率。

实施例三：

图6示出了本发明第三实施例提供的一种服务终端的结构图，该服务终端包括：存储器(memory)61、处理器(processor)62、通信接口(Communications Interface)63和总线64，该处理器62、存储器61、通信接口63通过总线64完成相互之间的交互通信，其中：

存储器61，用于存储各种数据；

具体地，存储器61用于存储各种数据，例如通信过程中的数据、接收的数据等，此处对此不作限制，该存储器还包括有多个计算机程序。

通信接口63，用于该服务终端的通信设备之间的信息传输；

处理器62，用于调用存储器61中的各种计算机程序，以执行上述实施例一所提供的一种基于陀螺仪的加速度标定方法，例如：

建立加速度计模型；

基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过上述陀螺仪采集；

将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

本实施例中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

本发明还提供一种存储器，该存储器存储有多个计算机程序，该多个计算机程序被处理器调用执行上述实施例一所述的一种基于陀螺仪的加速度标定方法。

本发明中，基于陀螺仪采集的角速度及采用卡尔曼滤波器来计算偏差信息，基于偏差信息来对加速度计输出的加速度进行补偿，有效地提高标定精度。

其次，采用陀螺仪来辅助进行加速度计的标定，可一定程度上提高标定效率。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。

专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于陀螺仪的加速度标定方法，其特征在于，包括：

建立加速度计模型；

基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；

将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿；

所述加速度计模型为：a_d＝WRa_n+b+ε，其中，所述a_d是所述加速度计在载体坐标系d下的输出值；所述R是地理坐标系到载体坐标系的姿态旋转矩阵；所述a_n是所述加速度计在地理坐标系n下的输出值；所述b为所述加速度计的零偏；所述ε为所述加速度计的输出噪声；所述W是对称矩阵；

所述标定加速度计模型为：a_cali＝W^-1(a_d—b)；

基于所述角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息具体包括：

基于所述姿态旋转矩阵的模型对所述标定加速度计模型进行推导，得到推导模型；

所述推导模型具体为：a_cali,k＝(I-[ω_k-1]_×Δt)a_cali,k-1，其中，所述I为单位矩阵；

所述[ω_k-1]_×具体为：

所述ω_x,k-1，ω_y,k-1，ω_z,k-1分别为陀螺仪在k-1时刻的沿X轴、Y轴及Z轴的角速度，

Δt为所述陀螺仪的采样间隔。

2.根据权利要求1所述的加速度标定方法，其特征在于,所述基于所述角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息具体还包括：

定义卡尔曼滤波器状态变量，所述卡尔曼滤波器状态变量为：X＝[a_cali,k W₁₁W₂₂ W₃₃ W₁₂W₁₃ W₂₃ b]，其中，所述W₁₁ W₂₂ W₃₃ W₁₂ W₁₃和W₂₃分别为所述对称矩阵W的元素；

基于推导模型及卡尔曼滤波器状态变量获取对应的状态方程和观测方程；

基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息。

3.根据权利要求2所述的加速度标定方法，其特征在于，所述基于状态方程及观测方程计算加速度计的偏差信息具体包括：

基于状态方程获得状态转移矩阵及系统噪声矩阵；

基于观测方程获得观测矩阵和观测噪声矩阵；

基于状态转移矩阵、系统噪声矩阵、观测矩阵以及观测噪声矩阵来计算加速度计的偏差信息，所述偏差信息包括所述加速度计的零偏、标度因子和非正交误差参数。

4.根据权利要求1至3任意一项所述的加速度标定方法，其特征在于，在基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型之后、基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息之前还包括：

获取所述姿态旋转矩阵的模型，所述模型为：R_k＝R_k-1-[ω_k-1]_×R_k-1Δt，其中，所述R_k和R_k-1分别为所述姿态旋转矩阵在k和k-1时刻的值，所述K为大于1的实数，Δt为所述陀螺仪的采样间隔。

5.一种实现权利要求1所述基于陀螺仪的加速度标定方法的系统，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于建立加速度计模型；

模型获取模块，用于基于所述加速度计模型获取标定加速度计模型；

计算模块，用于基于角速度及卡尔曼滤波器计算所述加速度计的偏差信息，所述角速度通过所述陀螺仪采集；

补偿模块，用于将所述偏差信息输入所述标定加速度计模型，对加速度计进行补偿。

6.一种存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的加速度标定方法。

7.一种服务终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述的基于陀螺仪的加速度标定方法的步骤。

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