CN113405569A - 传感器标定方法及装置、存储介质及电子装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种传感器标定方法及装置、存储介质及电子装置，其中，上述传感器标定方法包括：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。采用上述技术方案，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题。
Description
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种传感器标定方法及装置、存储介质及电子装置。
背景技术
随着科技的发展，各种各样的传感器被广泛应用于生活、军事、航海、航天以及探测等领域，每一个需要收集数据的地方都需要用到对应的传感器。为了后续的数据处理以及数据处理结果的准确性，对传感器搜集数据的精度要求很高，因此对传感器的标定格外重要。现有技术中，对传感器的标定采用的是多项式形式的误差模型。上述多项式形式的误差模型采用的的多位置标定方法，忽略了隐含在多项式中的高阶耦合项，忽略了标定过程中模型参数的时变特性，难以得到预期的标定效果。
针对相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种传感器标定方法及装置、存储介质及电子装置，以解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种传感器标定方法，包括：标定处理步骤，其中，所述标定处理步骤包括：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
可选的，根据所述参数数据对惯性传感器进行标定处理之后，所述方法还包括：在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
可选的，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：在所述传感器误差模型包括陀螺仪误差模型的情况下，将以下陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型：u＝ω0+Kgω，u为陀螺仪的输出，w0为所述陀螺仪的零偏，ω为所述陀螺仪的输入，Kg所述陀螺仪的标度因数；将所述转动数据输入到所述陀螺仪公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
可选的，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：在所述传感器误差模型包括加速度计误差模型的情况下，将以下加速度公式确定为所述加速度计误差模型：f＝a0+Kaa，f为加速度计的输出，a0为所述加速度计的零偏，a为所述加速度计的输入，Ka为所述加速度计的标度因数；将所述转动数据输入到所述加速度公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
可选的，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据；在所述惯性传感器包括陀螺仪的情况下，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理。
可选的，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据；在所述惯性传感器包括加速度计的情况下，根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理。
根据本发明的一个实施例，提供了一种传感器标定装置，包括：控制模块，用于根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；采集模块，用于通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；建模模块，用于指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；解析模块，用于通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
可选的，所述解析模块还用于：在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行以上任一项中所述的方法。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行以上任一项中所述的方法。
通过本发明，标定处理步骤，其中，所述标定处理步骤包括：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。也就是说，通过上述技术方案，根据转台控制信息控制三轴转台转动，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型。通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。采用上述技术方案，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种传感器标定方法的计算机终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的一种传感器标定方法的流程示意图；
图3是根据本发明实施例的一种传感器自动标定的流程图；
图4是根据本发明实施例的一种传感器误差补偿的流程图；
图5是根据本发明实施例的一种传感器自动标定的流程示意图；
图6是根据本发明实施例的一种陀螺仪标定的流程图；
图7是根据本发明实施例的一种加速度计标定的流程图；
图8是根据本发明实施例的一种传感器标定装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端，或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例，图1是本发明实施例的一种传感器标定方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器(Microprocessor Unit，简称是MPU)或可编程逻辑器件(Programmable logic device，简称是PLD))和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的传感器标定方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种传感器标定方法，图2是根据本发明实施例的一种传感器标定方法的流程示意图，该传感器标定方法包括如下步骤：
步骤S202：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
步骤S204：通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
步骤S206：指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
步骤S208：通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
通过本发明，标定处理步骤，其中，所述标定处理步骤包括：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。也就是说，通过上述技术方案，根据转台控制信息控制三轴转台转动，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型。通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。采用上述技术方案，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
在步骤S208之后，也就是根据所述参数数据对惯性传感器进行标定处理之后，在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
也就是说，对惯性传感器进行标定处理，包括：根据步骤S202-步骤S208对惯性传感器第一次进行标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束对惯性传感器标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行步骤S202-步骤S208，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值，结束对惯性传感器标定处理。通过多次对惯性传感器进行标定，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
在一个可选实施例中，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：在所述传感器误差模型包括陀螺仪误差模型的情况下，将以下陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型：u＝ω0+Kgω，u为陀螺仪的输出，w0为所述陀螺仪的零偏，ω为所述陀螺仪的输入，Kg所述陀螺仪的标度因数；将所述转动数据输入到所述陀螺仪公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
需要说明的是，将陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型，实际上是将陀螺仪公式的矩阵形式确定为陀螺仪误差模型，陀螺仪公式：u＝ω0+Kgω的矩阵形式：
其中，ux，uy，uz为陀螺仪的输出u分别在x轴、y轴和z轴的值；ω0x，ω0y，ω0z为陀螺仪的零偏w0分别在x轴、y轴和z轴的值；ωx，ωy，ωz为陀螺仪的输入ω分别在x轴、y轴和z轴的值；Kgx，Kgy，Kgz为陀螺仪的标度因数Kg分别在x轴、y轴和z轴的值。
在一个可选实施例中，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：在所述传感器误差模型包括加速度计误差模型的情况下，将以下加速度公式确定为所述加速度计误差模型：f＝a0+Kaa，f为加速度计的输出，a0为所述加速度计的零偏，a为所述加速度计的输入，Ka为所述加速度计的标度因数；将所述转动数据输入到所述加速度公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
需要说明的是，将加速度计公式确定为所述加速度计误差模型，实际上是将加速度计公式的矩阵形式确定为加速度计误差模型，加速度计公式：f＝a0+Kaa的矩阵形式：
其中，fx，fy，fz为加速度计的输出f分别在x轴、y轴和z轴的值；a0x，a0y，a0z为加速度计的零偏a0分别在x轴、y轴和z轴的值；ax，ay，az为加速度计的输入a分别在x轴、y轴和z轴的值；Kax，Kay，Kaz为加速度计的标度因数Ka分别在x轴、y轴和z轴的值。
在一个可选实施例中，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据；在所述惯性传感器包括陀螺仪的情况下，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理。
需要说明的是，将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据，其中，参数数据包括陀螺仪输出数据，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理，其中，所述惯性传感器包括陀螺仪。
在一个可选实施例中，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据；在所述惯性传感器包括加速度计的情况下，根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理。
需要说明的是，将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据，其中，参数数据包括加速度输出数据；根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理，所述惯性传感器包括加速度计。
根据采集的数据对上述加速度计误差模型和陀螺仪误差模型中的参数进行求解，本发明可选实施例中采用的是最小二乘法。
记数据测量值为yi与模型计算的估计值
之间的误差为
将偏差平方
最小作为准则(即最小二乘法准则)来确定待定参数
和
的方法称为最小二乘法。用公式表示，最小二乘法满足如下最小二乘准则：
在给定一组测试数据后，(xi,yi)是已知的，而
和
暂时未知，这时不妨将他们看作是未知变量，因此Q是
和
的二元函数。根据多元函数的极值理论，Q的极小值必定取在Q对
和
的偏导数为零的驻点处，即待定参数
和
需满足：
常将上式称为正规方程组，解之可得：
在给定某组测试数据的条件下，就可以求出上述加速度计误差模型和陀螺仪误差模型中未知的参数。
在一个可选实施例中，本发明的传感器可以是MEMS-IMU传感器。MEMS惯性测量单元由三个加速度计和三个MEMS陀螺仪组成，MEMS惯性元器件的参数可分为动态参数、静态参数、时变参数、温变参数等。以传统的误差模型为例，在进行分立式误差标定时仅考虑MEMS惯性测量单元的静态参数，并且只考虑其零阶和一阶参数，不考虑安装误差，主要包含MEMS陀螺仪和加速度计的零偏、标度因数。
为了更好的理解上述技术方案，使用以下可选流程图用于解释说明传感器标定方法的整个流程。
图3是根据本发明实施例的一种传感器自动标定的流程图，如图3所示：
自动标定装置由四部分组成：转台控制计算机、转台驱动器、三轴转台和高性能计算机。首先通过转台控制计算机设置转台的工作模式和速率，转台驱动器收到上述信息后使三轴转台运作，高性能计算机通过通讯协议(以RS-422为例)采集转台输出的数据，建立相应的误差模型(也即是传感器误差模型)通过算法实现解算出对应的参数，再将参数通过通讯协议返回给传感器。数据发送给传感器后，需要对参数进行验证，这时通过转台控制计算机设置转台的工作模式和速率，三轴转台运作后观察在数据列表中数据和设置的参数是否一致，是否有较大的误差。如误差很小，标定成功；反之重复上述步骤。
图4是根据本发明实施例的一种传感器误差补偿的流程图，如图4所示：
MEMS惯性测量单元的误差补偿是根据其输入u与输出U之间的差来建立补偿模型，利用建立好的误差补偿模型对加速度计的输出数据进行补偿，补偿后的输出结果为u'。
图5是根据本发明实施例的一种传感器自动标定的流程示意图，如图5所示：
S502：通过未标定的MEMS陀螺仪分别采集MEMS陀螺仪的三个敏感轴垂直于内框(地面)时不同速率转动下的输出数据；
S504：通过未标定的加速度计分别采集MEMS加速度计的三个敏感轴处于垂直于地面方向时的输出数据；
S506：对输出数据进行MEMS惯性器件的建立传感器误差模型，求出MEMS陀螺仪和加速度计的零偏、标度因数，根据求出零偏、标度因数的传感器误差模型拟合出MEMS惯性器件的误差，根据误差对MEMS惯性器件进行快速标定。MEMS惯性器件的标定是利用MEMS陀螺仪感应的角速度与三轴转台输出轴转动的角速度，通过三轴转台的内框的转速来标定MEMS陀螺仪；利用MEMS加速度计对重力加速度g的感应来标定加速度计，通过三周转台内框(隔震台)的静止状态来标定MEMS加速度计。
图6是根据本发明实施例的一种陀螺仪标定的流程图，如图6所示：
S602：初始位置，将三周转台的外框和中框锁死，将MEMS陀螺仪的输入基准轴通过工装处于垂直于内框水平位置；
S604：转台上电，只转动内框，设置内框的速率分别为1000、500、200、0、(-200)、(-500)、(-1000)。(其中每个转速保持10s，以上单位均为°/s)；
S606：将采集的数据信息保存在文本中；
S608：重复步骤S602-S606，获取三个轴向的MEMS陀螺仪输出数据；
S610：使用MEMS自动标定程序，打开记录的数据，通过程序解算出陀螺仪的零偏和标度因数，并将上述两个参数发送回MEMS陀螺仪实现对其的标定。
图7是根据本发明实施例的一种加速度计标定的流程图，如图7所示：
S702：初始位置，MEMS加速度计的输入基准轴通过工装垂直于隔震台或三轴转台的内框(地面)；
S704：分别保持MEMS加速度计在9.8m/s2、0m/s2、(-9.8m/s2)各保持10s静止不动；
S706：将采集的数据信息保存在文本中；
S708：重复步骤S702-S706，获取三个轴向的MEMS加速度计输出数据；
S710：使用MEMS自动标定程序，打开记录的数据，通过程序解算出加速度计的零偏和标度因数，并将上述两个参数发送回MEMS加速度计实现对其的标定。
通过本发明，标定处理步骤，其中，所述标定处理步骤包括：根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。也就是说，通过上述技术方案，根据转台控制信息控制三轴转台转动，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型。通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。采用上述技术方案，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种传感器标定装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图8是根据本发明实施例的一种传感器标定装置的结构框图，包括：
控制模块80，用于根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
采集模块82，用于通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
建模模块84，用于指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
解析模块86，用于通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
通过本发明，根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。也就是说，通过上述技术方案，根据转台控制信息控制三轴转台转动，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型。通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。采用上述技术方案，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
可选的，解析模块86还用于在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
也就是说，对惯性传感器进行标定处理，包括：根据步骤S202-步骤S208对惯性传感器第一次进行标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束对惯性传感器标定处理；在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行步骤S202-步骤S208，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值，结束对惯性传感器标定处理。通过多次对惯性传感器进行标定，解决相关技术中，对传感器的标定效果差的问题，从而提高传感器采集数据的准确性。
可选的，解析模块86还用于在所述传感器误差模型包括陀螺仪误差模型的情况下，将以下陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型：u＝ω0+Kgω，u为陀螺仪的输出，w0为所述陀螺仪的零偏，ω为所述陀螺仪的输入，Kg所述陀螺仪的标度因数；将所述转动数据输入到所述陀螺仪公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
需要说明的是，将陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型，实际上是将陀螺仪公式的矩阵形式确定为陀螺仪误差模型，陀螺仪公式：u＝ω0+Kgω的矩阵形式：
其中，ux，uy，uz为陀螺仪的输出u分别在x轴、y轴和z轴的值；ω0x，ω0y，ω0z为陀螺仪的零偏w0分别在x轴、y轴和z轴的值；ωx，ωy，ωz为陀螺仪的输入ω分别在x轴、y轴和z轴的值；Kgx，Kgy，Kgz为陀螺仪的标度因数Kg分别在x轴、y轴和z轴的值。
可选的，解析模块86还用于在所述传感器误差模型包括加速度计误差模型的情况下，将以下加速度公式确定为所述加速度计误差模型：f＝a0+Kaa，f为加速度计的输出，a0为所述加速度计的零偏，a为所述加速度计的输入，Ka为所述加速度计的标度因数；将所述转动数据输入到所述加速度公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
需要说明的是，将加速度计公式确定为所述加速度计误差模型，实际上是将加速度计公式的矩阵形式确定为加速度计误差模型，加速度计公式：f＝a0+Kaa的矩阵形式：
其中，fx，fy，fz为加速度计的输出f分别在x轴、y轴和z轴的值；a0x，a0y，a0z为加速度计的零偏a0分别在x轴、y轴和z轴的值；ax，ay，az为加速度计的输入a分别在x轴、y轴和z轴的值；Kax，Kay，Kaz为加速度计的标度因数Ka分别在x轴、y轴和z轴的值。
可选的，解析模块86还用于将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据；在所述惯性传感器包括陀螺仪的情况下，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理。
需要说明的是，将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据，其中，参数数据包括陀螺仪输出数据，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理，其中，所述惯性传感器包括陀螺仪。
可选的，解析模块86还用于将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据；在所述惯性传感器包括加速度计的情况下，根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理。
需要说明的是，将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据，其中，参数数据包括加速度输出数据；根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理，所述惯性传感器包括加速度计。
根据采集的数据对上述加速度计误差模型和陀螺仪误差模型中的参数进行求解，本发明可选实施例中采用的是最小二乘法。
记数据测量值为yi与模型计算的估计值
之间的误差为
将偏差平方
最小作为准则(即最小二乘法准则)来确定待定参数
和
的方法称为最小二乘法。用公式表示，最小二乘法满足如下最小二乘准则：
在给定一组测试数据后，(xi,yi)是已知的，而
和
暂时未知，这时不妨将他们看作是未知变量，因此Q是
和
的二元函数。根据多元函数的极值理论，Q的极小值必定取在Q对
和
的偏导数为零的驻点处，即待定参数
和
需满足：
常将上式称为正规方程组，解之可得：
在给定某组测试数据的条件下，就可以求出上述加速度计误差模型和陀螺仪误差模型中未知的参数。
在一个可选实施例中，本发明的传感器可以是MEMS-IMU传感器。MEMS惯性测量单元由三个加速度计和三个MEMS陀螺仪组成，MEMS惯性元器件的参数可分为动态参数、静态参数、时变参数、温变参数等。以传统的误差模型为例，在进行分立式误差标定时仅考虑MEMS惯性测量单元的静态参数，并且只考虑其零阶和一阶参数，不考虑安装误差，主要包含MEMS陀螺仪和加速度计的零偏、标度因数。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
S2，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
S3，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
S4，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
S2，通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
S3，指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
S4，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
可选地，在本可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种传感器标定方法，其特征在于，包括：
标定处理步骤，其中，所述标定处理步骤包括：
根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述参数数据对惯性传感器进行标定处理之后，所述方法还包括：
在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；
在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：
在所述传感器误差模型包括陀螺仪误差模型的情况下，将以下陀螺仪公式确定为所述陀螺仪误差模型：
u＝ω0+Kgω，u为陀螺仪的输出，w0为所述陀螺仪的零偏，ω为所述陀螺仪的输入，Kg所述陀螺仪的标度因数；
将所述转动数据输入到所述陀螺仪公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，包括：
在所述传感器误差模型包括加速度计误差模型的情况下，将以下加速度公式确定为所述加速度计误差模型：
f＝a0+Kaa，f为加速度计的输出，a0为所述加速度计的零偏，a为所述加速度计的输入，Ka为所述加速度计的标度因数；
将所述转动数据输入到所述加速度公式中，以对所述转动数据进行数据解析处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：
将所述转动数据输入到所述陀螺仪误差模型中，得到陀螺仪输出数据；
在所述惯性传感器包括陀螺仪的情况下，根据所述陀螺仪输出数据对所述陀螺仪进行标定处理。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理，包括：
将所述转动数据输入到所述加速度计误差模型中，得到加速度输出数据；
在所述惯性传感器包括加速度计的情况下，根据所述加速度输出数据对所述加速度计进行标定处理。
7.一种传感器标定装置，其特征在于，包括：
控制模块，用于根据转台控制信息控制三轴转台转动，其中，所述转台控制信息包括：通过转台控制计算机设置的三轴转台的工作模式和转动速率；
采集模块，用于通过惯性传感器采集所述三轴转台的转动数据，并将所述转动数据发送给数据采集计算机；
建模模块，用于指示所述数据采集计算机根据建立所述惯性传感器的传感器误差模型；
解析模块，用于通过传感器误差模型对所述转动数据进行数据解析处理，得到参数数据，并根据所述参数数据对所述惯性传感器进行标定处理。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述解析模块还用于：
在所述转动数据和所述参数数据的差值小于预设阈值的情况下，结束标定处理；
在所述转动数据和所述参数数据的差值大于所述预设阈值的情况下，循环执行所述标定处理步骤，直至所述转动数据和所述参数数据的差值小于所述预设阈值。
9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至6任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113984088A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-28 | 北京信息科技大学 | Mems惯性传感器多位置自动标定方法、装置及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102589573A (zh) * | 2012-02-09 | 2012-07-18 | 黑龙江省博凯科技开发有限公司 | 微型组合导航系统中的传感器野外标定方法 |
| CN103941042A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-23 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种陀螺加速度计多位置误差系数标定方法 |
| CN106017507A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 北京航空航天大学 | 一种用于中低精度的光纤惯组快速标定方法 |
| US20180080768A1 (en) * | 2016-02-01 | 2018-03-22 | Limited Liability Company "Topcon Positioning Systems" | A method and device for calibration of a three-axis magnetometer |
| CN109459061A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-12 | 广州辰创科技发展有限公司 | 微惯性测量单元标定方法、设备及计算机可读存储介质 |
-
2021
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102589573A (zh) * | 2012-02-09 | 2012-07-18 | 黑龙江省博凯科技开发有限公司 | 微型组合导航系统中的传感器野外标定方法 |
| CN103941042A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-23 | 北京航天控制仪器研究所 | 一种陀螺加速度计多位置误差系数标定方法 |
| US20180080768A1 (en) * | 2016-02-01 | 2018-03-22 | Limited Liability Company "Topcon Positioning Systems" | A method and device for calibration of a three-axis magnetometer |
| CN106017507A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 北京航空航天大学 | 一种用于中低精度的光纤惯组快速标定方法 |
| CN109459061A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-12 | 广州辰创科技发展有限公司 | 微惯性测量单元标定方法、设备及计算机可读存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113984088A (zh) * | 2021-10-11 | 2022-01-28 | 北京信息科技大学 | Mems惯性传感器多位置自动标定方法、装置及系统 |
| CN113984088B (zh) * | 2021-10-11 | 2024-01-26 | 北京信息科技大学 | Mems惯性传感器多位置自动标定方法、装置及系统 |
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