CN110285830B - 基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 - Google Patents
基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110285830B CN110285830B CN201910585377.0A CN201910585377A CN110285830B CN 110285830 B CN110285830 B CN 110285830B CN 201910585377 A CN201910585377 A CN 201910585377A CN 110285830 B CN110285830 B CN 110285830B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gps
- sins
- speed
- alignment
- velocity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
- G01C25/005—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法,为了缩短捷联惯性导航系统(SINS)的对准时间和提高对准精度,速度匹配对准分为两阶段:第一阶段,使用GPS辅助SINS粗对准方法,使用MEMS加速度计和GPS的输出数据来计算载体的三个姿态角,可以粗略得到初始姿态变换矩阵,第二阶段,建立失准角、惯性器件和速度误差微分方程,采用自适应UKF算法进行状态估计,为得到滤波器准确的速度测量值,在滤波器之前对SINS和GPS速度数据分别进行时间校正和杆臂补偿。本发明可以有效提升SINS的对准精度和缩小相应的对准时间,应用范围广泛。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法,属于传感器和导航技术领域。
背景技术
近几年,随着MEMS科学技术的飞快发展,MEMS器件因为它价格低、体积小等优点逐渐被人们用到IMU领域,如在无人机、AUV、航天航空等领域有较广泛应用,因此探讨基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准是有重大应用前景的。
速度匹配对准是SINS的核心技术之一。SINS的对准时间和对准精度将会干扰其后续的工作性能,速度匹配对准可以化分为粗对准和精对准阶段。粗对准就是使用MEMS传感器的输出数据,利用解析法求出滚动角、俯仰角、航向角,进而粗略的计算出初始姿态变换矩阵。但是MEMS存在各种误差,如陀螺仪存在常值漂移,加速度具有零偏,而磁力计容易受到周围环境的干扰,在环境恶劣的条件下工作时这些器件会产生很大的误差,造成姿态角精度下降。为快速获得准确的姿态变换矩阵,必须滤除MEMS传感器的各种误差。
针对MEMS传感器的各种误差问题,因为磁力计工作时特别容易受到周围磁场的干扰,这里使用GPS模块来代替磁力计,利用GPS速度测量值来计算航向角角度,对于其它的各种误差,建立失准角误差微分方程、速度误差方程和惯性器件误差方程,使用滤波算法进行估计。可以使用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法计算,该方法的状态估计值以及协方差是可达到泰勒级数展开的三阶精度以上,AUKF和EKF计算量相当,但是EKF在工作时要计算雅可比矩阵,故AUKF较为简单且精度高。
发明内容
针对以上初始对准中存在的问题和不足之处,本发明专利目的在于提供一种基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法。
本发明采用以下的技术方案来实现上述的目的,具体包含以下步骤:
基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法,分为两阶段:第一阶段,使用GPS辅助SINS粗对准,使用MEMS加速度计和GPS的输出数据来计算载体的三个姿态角,可以粗略得到初始姿态变换矩阵;第二阶段,建立失准角、惯性器件和速度误差微分方程,采用自适应UKF算法进行状态估计,为得到滤波器准确的速度测量值,在滤波器之前对SINS和GPS速度数据分别进行时间校正和杆臂补偿。
优选的,具体按以下步骤进行:
步骤1:采集SINS的加速度信号、角速率、积分速度值、三个姿态角信息和GPS速度数据、经度、纬度值;
可以使用MEMS加速度计测得信号来确定初始滚动角φ和俯仰角θ:
使用GPS测得速度信号来计算初始航向角:
ψ=arctan(vE/vN),[-π,π]
式中,vE,vN为GPS测得的东向和北向速度值;
步骤3:对SINS的速度数据进行时间校正,若SINS的输出信号是在tk-1和tk上进行的,而GPS信息是在tGPS进行的,可以使用线性插值方程来获得SINS的速度:
步骤5:搭建SINS/GPS的对准误差模型,使用AUKF进行状态估计。
优选的,步骤5中建立SINS/GPS的速度匹配对准误差模型其步骤如下:
其中,G=I5×5,H=[I2×2 02×8]。
本发明有益效果在于,粗对准时,求航向角没有使用易受环境干扰的磁力计,而用GPS输出速度数据计算航向角;在精对准的过程中,在使用AUKF滤波之前,为了得到准确的姿态角和速度误差,对SINS的积分速度输出值进行时间校正,对GPS速度信息进行杆臂补偿;同时使用AUKF滤波增加了自适应能力,所以本发明可以一定程度上缩短对准时间,提高对准精度。
附图说明
图1是本发明一个实施例的速度匹配对准算法流程图;
图2是本发明一个实施例的GPS和SINS的测量时间图;
图3是本发明一个实施例的SINS和GPS天线安装位置示意图;
图4是本发明一个实施例的采用AUKF算法得到的东向失准角误差的曲线图;
图5是本发明一个实施例的采用AUKF算法得到的北向失准角误差的曲线图;
图6是本发明一个实施例的采用AUKF算法得到的天向失准角误差的曲线图。
具体实施方式
下面将参照说明书附图对本发明的一种基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准的方法进行以下详细的说明:
1、GPS辅助捷联惯导系统粗对准,采集SINS的加速度、角速度、积分速度、姿态角和GPS速度数据、经纬度值。导航坐标系选用东北天坐标系,而加速度计信号是在载体系中的测得。使用解析法进行速度匹配的粗对准,得到姿态变换矩阵
使用加速度计算得到初始滚动角φ和俯仰角θ:
使用GPS测得速度信号来计算初始航向角:
ψ=arctan(vE/vN),[-π,π]
2、速度匹配对准过程,在完成了粗对准后,接着就可以进行AUKF的速度匹配对准,具体过程如图1所示,方案的原理是利用SINS和GPS速度差值来估算失准角,从而达到精对准目的,使用AUKF计算失准角是对准过程的核心部分。所以为提高对准的精度,需要有准确的SINS和GPS的速度测量值。在使用AUKF滤波算法之前,因GPS天线和SINS的位置不同,需要对GPS测得数据进行杆臂效应补偿;同时为了同步SINS和GPS的测量时间,本文也对SINS进行时间校正。
3、时间校正,如图2所示,GPS和SINS测量值一般是在不同的时间进行的。所以,SINS的速度可以用GPS测量值的之前和之后的数据进行插值来计算得到。假设SINS的测量值是在tk-1和tk上进行的,而GPS测量是在tGPS进行的。故在GPS测量时间内,可以使用线性插值方程来获得SINS的速度:
4、杆臂校正,如图3,定义载体坐标系(ObXbYbZb),惯性坐标系(OiXiYiZi),Ob是SINS的中心,GPS天线安装于P点,两者的中心不可能安装在同一点上,这中间的距离r通常称之为杆臂,当工作时SINS的速度和GPS测得速度并不相同,为了提升对准精度,需要对GPS的速度测量值信息进行补偿。
定义Rs,Rb分别是GPS天线和SINS到惯性坐标系原点的位置矢量,r是GPS天线到载体系原点的位置矢量,若地球自转角速度非常小,假设SINS和GPS的位置是固定,且表面是刚体,没有动态绕曲变形,杆臂速度为:
5、建立基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准的非线性状态空间模型:
式子中是e相对于i系的旋转率向量在n系下的投影,因为精对准时间不是太长,所以可以把MEMS传感器的误差看为常值和具有零均值白噪声干扰。陀螺仪的温度漂移模型和加速度计的偏差模型一般可以分别简化和而白噪声分量是wg和wa。
其中,G=I5×5,H=[I2×2 02×8]。
6、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF),根据步骤5所描述的速度匹配对准误差模型中的状态方程是非线性的,则系统的AUKF滤波器设计如下:
1)初始化:将过程激励噪声和观测噪声增广为状态变量,则有:
2)计算采样点和对应权值:
式中,n表示状态向量的维数,wi表示权值,λ=a2(n+l)-n为一个比例参数,常选取l=0,a是控制采样点的分布,决定采样点与均值的离散程度。常取一个很小的正数,例如1e-3,避免状态方程非线性严重时,采样点的非局域性受到影响,适当调节a和l可以提高估计均值的精度。
3)时间更新
χi,k|k-1=f(χi,k-1)
Zi,kk-1=H·χi,k|k-1
4)测量更新:
式子中,ak为自适应因子,初值为1,它的取值范围是0≤ak≤1。如果ak取值合理,则它能够平衡系统模型预测信息与量测信息之间的全比。ak按下式构造:
根据上面公式可知,当状态值存在误差干扰时,ak小于1,即预测值在计算最优估计值中占权值尽量小;当预测值变化明显异常时,ak将接近于0,即此时预测值在计算最优估计值中占权值为0,故ak可以使用Vk和自适应调节
7、对本发明中的方法进行实验和仿真:
实验采用了STM32系列的单片机,使用基于MEMS传感器的捷联惯导系统,同时在串口处GPS模块,电脑和SINS之间的通信使用RS232串口线,在室外远离干扰无遮挡的地方进行实验。采集SINS的加速度信号、角速率、积分速度值、三个姿态角信息和GPS速度数据、经度、纬度值,之后把所采集到的实验数据放到MATLAB中进行速度匹配对准的仿真。
假设wie=7.292116e-5,初始失准角为[0.2°,0.2°,1.5°],陀螺仪的漂移为5°/h,加速度计偏差0.5mg,水平速度误差0.2m/s。根据设置参数对本发明进行MATLAB仿真,得到结果如图4、图5和图6所示。
表1:速度匹配对准统计结果
东向失准角 | 北向失准角 | 天向失准角 | |
均值/(°) | -0.0536 | -0.0035 | 0.0654 |
RMS/(°) | 0.1077 | 0.0213 | 0.1341 |
根据图4、图5、图6以及表1知在粗对准结束仍有较大的失准角误差时,使用本发明的算法可以提升对准精度和缩短对准时间,从图中可知在60s后,失准角可以收敛到0.1°(RMS)左右,有效的解决了基于MEMS传感器的SINS/GPS的速度匹配对准相关问题。
Claims (2)
1.基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法,其特征在于,速度匹配对准方法分为两阶段:第一阶段,使用GPS辅助SINS粗对准,使用MEMS加速度计和GPS的输出数据来计算载体的三个姿态角,得到初始姿态变换矩阵;第二阶段,建立失准角、惯性器件和速度误差微分方程,采用自适应UKF算法进行状态估计;
具体按以下步骤进行:
步骤1:采集SINS的加速度信号、角速率、积分速度值、三个姿态角信息和GPS速度数据、经度、纬度值;
使用MEMS加速度计测得信号来确定初始滚动角φ和俯仰角θ:
使用GPS测得速度信号来计算初始航向角:
ψ=arctan(vE/vN),[-π,π]
式中,vE,vN为GPS测得的东向和北向速度值;
步骤3:对SINS的速度数据进行时间校正,若SINS的输出信号是在tk-1和tk上进行的,而GPS信息是在tGPS进行的,使用线性插值方程来获得SINS的速度:
步骤5:搭建SINS/GPS的对准误差模型,使用AUKF进行状态估计。
2.根据权利要求1所述的基于MEMS传感器的SINS/GPS速度匹配对准方法,其特征在于,步骤5中建立SINS/GPS的速度匹配对准误差模型其步骤如下:
选状态变量为X=[δVx,δVy,φx,φy,φz,▽x,▽y,εx,εy,εz]T,系统高斯白噪声是把SINS解算得到的速度与GPS测量的速度之间做差得到δVx,δVy当作是系统观测量,并且定义该观测噪声为则该SINS的观测方程为:
其中,G=I5×5,H=[I2×2 02×8]。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910585377.0A CN110285830B (zh) | 2019-07-01 | 2019-07-01 | 基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910585377.0A CN110285830B (zh) | 2019-07-01 | 2019-07-01 | 基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110285830A CN110285830A (zh) | 2019-09-27 |
CN110285830B true CN110285830B (zh) | 2022-12-27 |
Family
ID=68021499
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910585377.0A Active CN110285830B (zh) | 2019-07-01 | 2019-07-01 | 基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110285830B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110940340A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-03-31 | 中科探海(苏州)海洋科技有限责任公司 | 基于小型uuv平台的多传感器信息融合方法 |
CN112035787B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-02-28 | 成都航空职业技术学院 | 一种基于ude估计器的噪声估计方法 |
CN113654573B (zh) * | 2021-10-15 | 2022-03-08 | 成都云智北斗科技有限公司 | 地面机动载体组合导航系统粗对准方法及其设备 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101915579A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-12-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于ckf的sins大失准角初始对准新方法 |
CN103900608A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-07-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于四元数ckf的低精度惯导初始对准方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105203098B (zh) * | 2015-10-13 | 2018-10-02 | 上海华测导航技术股份有限公司 | 基于九轴mems传感器的农业机械全姿态角更新方法 |
-
2019
- 2019-07-01 CN CN201910585377.0A patent/CN110285830B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101915579A (zh) * | 2010-07-15 | 2010-12-15 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于ckf的sins大失准角初始对准新方法 |
CN103900608A (zh) * | 2014-03-21 | 2014-07-02 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于四元数ckf的低精度惯导初始对准方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110285830A (zh) | 2019-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110398257B (zh) | Gps辅助的sins系统快速动基座初始对准方法 | |
CN113029199B (zh) | 一种激光陀螺惯导系统的系统级温度误差补偿方法 | |
CN110487301B (zh) | 一种雷达辅助机载捷联惯性导航系统初始对准方法 | |
CN110501024B (zh) | 一种车载ins/激光雷达组合导航系统的量测误差补偿方法 | |
RU2662460C1 (ru) | Способ обновления углового положения сельскохозяйственной машины, основанный на девятиосевом датчике на основе мэмс | |
CN110221332B (zh) | 一种车载gnss/ins组合导航的动态杆臂误差估计和补偿方法 | |
CN110285830B (zh) | 基于mems传感器的sins/gps速度匹配对准方法 | |
CN111024064B (zh) | 一种改进Sage-Husa自适应滤波的SINS/DVL组合导航方法 | |
CN107270893B (zh) | 面向不动产测量的杆臂、时间不同步误差估计与补偿方法 | |
CN113063429B (zh) | 一种自适应车载组合导航定位方法 | |
CN110440830B (zh) | 动基座下车载捷联惯导系统自对准方法 | |
CN109612460B (zh) | 一种基于静止修正的垂线偏差测量方法 | |
CN103822633A (zh) | 一种基于二阶量测更新的低成本姿态估计方法 | |
CN106597498B (zh) | 多传感器融合系统空时偏差联合校准方法 | |
CN110702113B (zh) | 基于mems传感器的捷联惯导系统数据预处理和姿态解算的方法 | |
CN113916222B (zh) | 基于卡尔曼滤波估计方差约束的组合导航方法 | |
CN108151765B (zh) | 一种在线实时估计补偿磁强计误差的定位测姿方法 | |
CN116222551A (zh) | 一种融合多种数据的水下导航方法及装置 | |
CN111189446B (zh) | 一种基于无线电的组合导航方法 | |
CN111220151B (zh) | 载体系下考虑温度模型的惯性和里程计组合导航方法 | |
CN114061574B (zh) | 一种基于位置不变约束及零速校正的采煤机定姿定向方法 | |
CN117053802A (zh) | 一种基于旋转mems imu的车载导航系统定位误差减小的方法 | |
CN112683265B (zh) | 一种基于快速iss集员滤波的mimu/gps组合导航方法 | |
CN114111792A (zh) | 一种车载gnss/ins/里程计组合导航方法 | |
CN108957508B (zh) | 车载pos离线组合估计方法和装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |