RU2597658C2 - Устройство и способ калибровки гиродатчиков - Google Patents

Устройство и способ калибровки гиродатчиков Download PDF

Info

Publication number
RU2597658C2
RU2597658C2 RU2013125226/28A RU2013125226A RU2597658C2 RU 2597658 C2 RU2597658 C2 RU 2597658C2 RU 2013125226/28 A RU2013125226/28 A RU 2013125226/28A RU 2013125226 A RU2013125226 A RU 2013125226A RU 2597658 C2 RU2597658 C2 RU 2597658C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
gyro sensor
sensor
error
correction parameter
gyro
Prior art date
Application number
RU2013125226/28A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2013125226A (ru
Inventor
Анатоль М. ЛОКШИН
Виталий Андреевич КУЗЬКИН
Николай Григорьевич ДВАС
Original Assignee
ЭлпайнРиплей, Инк.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ЭлпайнРиплей, Инк. filed Critical ЭлпайнРиплей, Инк.
Publication of RU2013125226A publication Critical patent/RU2013125226A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2597658C2 publication Critical patent/RU2597658C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G01C25/005Manufacturing, 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
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C17/00Compasses; Devices for ascertaining true or magnetic north for navigation or surveying purposes
    • G01C17/38Testing, calibrating, or compensating of compasses
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C19/00Gyroscopes; Turn-sensitive devices using vibrating masses; Turn-sensitive devices without moving masses; Measuring angular rate using gyroscopic effects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01PMEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P21/00Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments

Abstract

Варианты осуществления настоящего раскрытия относятся к способу и устройству для калибровки гиродатчиков с использованием измерений магнитного датчика и фонового вычисления в ходе нормальной работы изделия. В одном из вариантов осуществления измерения магнитного датчика используются для регулировки коэффициента усиления гиродатчика путем сравнения измеренной ориентации вектора магнитного поля с его ожидаемой ориентацией, вычисленной путем интегрирования сигнала гиродатчика. Фоновый процесс постоянно сравнивает это расхождение для различных значений коэффициента усиления гиродатчика и выбирает то, которое минимизирует такую ошибку в среднем. В этом случае ориентация устройства, полученная путем интегрирования сигнала гиродатчика, уточняется с использованием измерений магнитного датчика. Технический результат - обеспечение практичного и эффективного способа повышения точности определения ориентации устройства. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Родственные заявки
[1] Данная заявка испрашивает приоритет предварительной заявки США № 61/456467, поданной 8 ноября 2010 г., содержание которой, таким образом, включено посредством ссылки в полном объеме.
Область техники
[2] Настоящее раскрытие относится к устройствам, включающим в себя магнитные датчики, и, в частности, к системам, включающим в себя инерциальные гироскопические датчики.
Уровень техники
[3] Недорогие инерциальные и другие датчики получили широкое распространение в многочисленных бытовых электронных устройствах, например смартфонах, игровых контроллерах и пр. Это предъявляет очень жесткие требования к разработчикам. Чем дешевле изделия, тем ниже предполагаемый уровень технической подготовленности их потребителя, и изделие должно отличаться повышенной надежностью и не требовать ухода, даже если в нем используются недорогие датчики низкой точности.
[4] При изготовлении устройства принято калибровать все датчики, применяемые в устройстве, во время изготовления устройства до его отгрузки потребителю. Эта, так называемая заводская калибровка, может осуществляться очень точно с использованием специального оборудования, контроля окружающей среды и опытного персонала. Однако при использовании изделия потребителем калибровка датчика сбивается вследствие изменения температуры, другого напряжения батареи и прочих эффектов, которые не поддаются контролю инженеров-конструкторов.
[5] Этот вопрос правильной калибровки особенно важен для датчиков, которые, чтобы их можно было использовать в решении навигации или определения положения, необходимо интегрировать по времени. При интегрировании ошибки калибровки растут со временем, вследствие чего полученное решение очень быстро становится неприемлемым.
[6] Это означает, что, чтобы гарантировать правильную работу устройства, для каждого датчика, используемого в устройстве, требуются надлежащие sw и алгоритмы, допускающие автономную калибровку в режиме реального времени таких эффектов, как дрейф сигнала и изменение эффективного коэффициента усиления, которые случаются в ходе нормальной работы устройства вследствие вышеперечисленных воздействий окружающей среды. Другими словами, практическая конструкция должна включать в себя внутренние алгоритмы, которые самостоятельно отслеживают и регулируют параметры калибровки датчика в реальном времени.
[7] Это также означает, что требуются способы, позволяющие ослабить эффект интегральной ошибки датчика.
[8] Таким образом, задачей настоящего раскрытия является разрешение одной или более из вышеупомянутых трудностей за счет обеспечения способа, который автоматически регулирует параметры калибровки гиродатчиков в реальном времени в ходе нормальной работы устройства.
[9] Задачей этого раскрытия также является обеспечение способа, который позволяет снизить ошибку при интегрировании сигнала гиродатчика.
[10] Типичная система в настоящее время имеет полный набор датчиков, например 3-осный акселерометр, 3-осный магнитный датчик и 3-осный гиродатчик. Все эти датчики нуждаются в калибровке, чтобы их можно было эффективно использовать. Наиболее распространенный способ калибровки акселерометра предусматривает использование моментов времени, когда система покоится, и использование вектора силы тяжести в качестве естественного стандарта для определения смещения и коэффициента усиления акселерометра. Эти состояния покоя могут быть заданы пользователем в ходе пользовательской калибровки или найдены в ходе работы в реальном времени, например, с помощью “детектора нулевого движения”, как в патенте США 5991692, поскольку в состоянии покоя только вектор силы тяжести влияет на показания акселерометра. Полная калибровка акселерометра может осуществляться с использованием множественных измерений при различных ориентациях устройства. В качестве примера см. патент США 6729176.
[11] Магнитные датчики обычно калибруются с использованием естественного магнитного поля Земли. Калибровку можно производить, регистрируя измерения в нескольких заранее определенных ориентациях устройства, или как фоновый процесс с использованием 3D движения операционного или пользовательского калибровочного устройства, например, опубликованная патентная заявка США № 2009/0070056. Такая процедура создает новые параметры калибровки каждый раз, когда осуществляется калибровка.
[12] Поскольку датчик GPS получил широкое распространение в навигационных системах, где применяются магнитные датчики, его часто используют для калибровки магнитных датчиков путем сравнения направления вектора скорости GPS с направлением, полученным от магнитного датчика. Затем используется прямое вычисление процедуры фильтра Калмана для получения необходимых параметров калибровки для магнитных датчиков.
[13] Это значительный объем работы, который позволяет специалисту в данной области техники получить надлежащую процедуру для точной калибровки магнитных и акселерометрических датчиков, используемых в устройстве, с использованием естественных и постоянно действующих сил земного тяготения и магнитного поля Земли, которые хорошо известны и табулировны с высокой точностью в любом месте на Земле, и с использованием таких дополнительных датчиков, как GPS и температура.
[14] Как известно любому специалисту в данной области техники, при получении ориентации устройства из измерений хорошо откалиброванных магнитных и гравитационных датчиков, каждое определение положения является независимым. Таким образом, неизбежные ошибки в определении направлений магнитного и гравитационного полей не накапливаются с течением времени. Напротив, сглаживая результирующую траекторию, можно уменьшить ошибку ориентации в каждой точке траектории.
[15] Однако в ситуациях, когда устройство испытывает неизвестное ускорение, внутренние акселерометры нельзя использовать для определения ориентации устройства относительно вектора гравитационного поля Земли. Одного лишь вектора магнитного поля недостаточно для восстановления ориентации устройства, так же, как одну антенну GPS нельзя использовать для восстановления ориентации тела. В подобных случаях ничего не остается делать, как применять гиродатчики для определения 3D ориентации устройства.
[16] Гиродатчики измеряют частоту вращения вокруг своей локальной координатной оси. При правильном интегрировании это обеспечивает полное 3D вращение тела относительно его начальной ориентации. Однако, поскольку сигнал гиродатчика нужно интегрировать для получения ориентации, любая ошибка в смещении или коэффициенте усиления гиродатчика быстро растет со временем.
[17] Смещение гиродатчика можно определить, наблюдая сигналы гиродатчика в момент, когда вращение отсутствует, предполагая, что такие моменты можно обнаружить. Однако для калибровки коэффициента усиления гиродатчика необходимо осуществлять очень точное и хорошо известное вращение вокруг каждой оси, что трудно осуществить даже в заводских условиях и просто невозможно для калибровки в режиме реального времени в условиях эксплуатации.
[18] Tekawy et al., US 7667645, US 7393422, предусматривает использование разности мощностей от разных спутников GPS на множественных антеннах GPS для калибровки дрейфа гиродатчика.
[19] Drag et al., US 7657183, использует оптические датчики как основной способ ориентирования. В этом патенте упомянуто, что гиродатчик можно калибровать с использованием этих оптических сигналов, но не объясняется, как это сделать.
[20] Achkar et al., US 5562266, также предлагает использовать детекторы северного и южного полюсов для оценивания дрейфа (смещения) гиродатчика посредством фильтра Калмана, что также аналогично способу, предложенному Basuthakur et al., US 5452869.
[21] Таким образом, в настоящее время способы калибровки коэффициента усиления должны опираться на внешнее определение ориентации траектории устройства, обычно GPS для транспортного средства, звездоискателя для спутников или сонара для подводного аппарата. Однако такие способы не работают, когда устройство испытывает вращение, независимое от его траектории, что нередко происходит с портативными устройствами.
[22] Задачей настоящего раскрытия является обеспечение практичного и эффективного способа, который автоматически регулирует параметры калибровки гиродатчиков в реальном времени в ходе нормальной работы устройства. Задачей этого раскрытия также является обеспечение практичного и эффективного способа повышения точности определения ориентации устройства.
Сущность изобретения
[23] Настоящее раскрытие инструктирует специалиста в данной области техники, как осуществлять надлежащие вычисления в реальном времени, которые применяют измерения магнитных датчиков, прежде чем калибровать их любыми способами, которые известны специалистам в данной области техники, и интегрирование гиродатчиков для определения поправки к коэффициенту усиления гиродатчиков.
[24] Это раскрытие предусматривает, что, если гиродатчики правильно откалиброваны, то вращение устройства, вычисленное путем надлежащего интегрирования сигналов гиродатчика, должно поворачивать компоненты вектора магнитного поля из их ориентации в момент начала интегрирования в их наблюдаемую ориентацию в момент окончания интегрирования сигнала гиродатчика. Тогда любую меру рассогласования между наблюдаемым и повернутым векторами магнитного поля можно использовать для улучшения калибровки гиродатчиков.
[25] Когда такая мера близости установлена, настоящее раскрытие утверждает, что, чем больше ошибка калибровки гиродатчиков, тем больше становится эта мера рассогласования, и что минимум этой меры соответствует наилучшей калибровке гиродатчиков. Таким образом, при построении зависимости между применяемыми параметрами гиродатчика и ошибкой между измеренной и ожидаемой ориентацией вектора магнитного поля, верное значение параметров калибровки гиродатчиков будет давать минимум к этой поверхности.
[26] Это раскрытие также указывает специалистам в данной области техники, что ориентацию устройства, вычисленную путем интегрирования сигнала гиродатчика, можно улучшить, убедившись в том, что вычисленное вращение согласуется с наблюдаемой ориентацией вектора магнитного поля.
[27] Согласно одному варианту осуществления настоящего раскрытия устройство содержит микропроцессор, имеющий соответствующую память; по меньшей мере, два набора независимых датчиков в устройстве, способных регистрировать 3D ориентацию и/или 3D движение устройства, где, по меньшей мере, один набор датчиков неудовлетворительно откалиброван в начале движения устройства; и программу микропроцессора, выполняющуюся на микропроцессоре. Эта программа выполняет этапы a) считывания, сохранения и обработки данных датчика от датчиков в последовательные моменты времени t=0, 1,..., k; b) оценивания 3D ориентации устройства в момент времени t=k с использованием данных датчика на момент времени t=0, 1,..., k; c) прогнозирования значения одного набора вышеупомянутых датчиков в следующий момент времени t=(k+1) с использованием измерений датчика в предыдущие моменты времени: t=m,...,k 0<=m<=k; d) вычисления разности между прогнозируемым и наблюдаемым значениями датчика; и e) использования разности для непрерывного улучшения определения оцененной выше 3D ориентации устройства и/или для калибровки набора датчиков, которые были неудовлетворительно откалиброваны в начале движения устройства.
[28] В одном варианте осуществления устройства наборы датчиков представляют собой набор магнитных датчиков и набор гиродатчиков. В одном варианте осуществления набор гиродатчиков неудовлетворительно откалиброван в начале движения устройства.
[29] В одном варианте осуществления способ калибровки набора гиродатчиков содержит: наблюдение сигналов гиродатчика в течение заранее определенного периода времени; корректировку сигналов гиродатчика путем применения одного из первого предположения относительно неизвестных параметров калибровки гиродатчиков или их номинальных значений; определение воспринимаемого изменения ориентации устройства в течение этого периода времени на основании наблюдаемых и таких скорректированных сигналов гиродатчика; сравнение значений магнитного датчика в начале и конце периода интегрирования, надлежащим образом скорректированных выведенным изменением ориентации устройства; и корректировку начальных значений параметров калибровки гиродатчиков путем применения поправки, выведенной из меры разности между наблюдаемым и номинальным сигналами магнитного датчика с поправкой на вращение.
[30] В одном примерном варианте осуществления устройства для всех каналов гиродатчика определяется только один параметр калибровки. Параметром калибровки может быть неизвестная поправка коэффициента усиления гиродатчика к номинальным значениям. В одном варианте осуществления параметром калибровки может быть неизвестная поправка смещения гиродатчика к номинальным значениям.
[31] В другом варианте осуществления можно определять множественные параметры калибровки. В таком варианте осуществления параметрами калибровки могут быть неизвестные поправки коэффициента усиления для каждого из гиродатчиков. Альтернативно параметрами калибровки могут быть неизвестные поправки смещения для каждого из гиродатчиков. В другом варианте осуществления параметры калибровки представляют собой комбинацию неизвестных поправок смещения и неизвестных поправок коэффициента усиления для всех гиродатчиков.
[32] В другом варианте осуществления мерой разности между сигналом магнитного датчика в конце периода времени и скорректированным на вращение значением вектора магнитного поля в начале периода времени является векторная норма векторной разности этих двух векторов. Согласно варианту осуществления в течение одного и того же интервала времени множественные альтернативные вращения можно определять с разными предполагаемыми значениями параметров гиродатчика при калибровке. Альтернативно в разные интервалы времени разные значения параметров калибровки гиродатчиков можно использовать для определения вращения. В подобных случаях значения параметра поправки можно выбирать способом оптимальной экспериментальной конструкции.
[33] В одном варианте осуществления параметры калибровки можно определять путем нахождения такой комбинации параметров, которая обеспечивает минимум вычисленной меры разности между наблюдаемым и скорректированным на вращение сигналами магнитного датчика. Альтернативно все вычисления могут производиться автономно с помощью данных, которые были зарегистрированы для одного набора параметров калибровки и затем повторно вычислены с искусственным изменением в параметрах калибровки.
[34] В одном варианте осуществления способ определения вращения устройства в соответствии с настоящим раскрытием включает в себя наблюдение сигналов гиродатчика в течение заранее определенного периода времени; корректировку сигналов гиродатчика путем применения параметров калибровки гиродатчиков; определение воспринимаемого изменения ориентации устройства в течение этого периода времени на основании наблюдаемых и таких скорректированных сигналов гиродатчика. Способ дополнительно включает в себя наблюдение сигналов магнитного датчика в начале и конце этого периода времени; корректировку сигнала магнитного датчика путем применения параметров калибровки магнитного датчика; определение воспринимаемого изменения ориентации устройства в течение этого времени, которое согласуется с наблюдаемым изменением сигналов магнитного датчика, скорректированных посредством калибровки, и является ближайшим к вращению, определенному из сигналов гиродатчика; и определение вращения устройства в течение этого интервала времени как комбинации вращения, полученного от гиродатчиков, и вращения, которое согласуется с наблюдениями магнитного датчика.
[35] В таких вариантах осуществления мерой близости вращения является норма кватернионной разности между кватернионом, который вычислен путем интегрирования сигнала гиродатчика, и кватернионом, который обеспечивает вращение устройства, согласующееся с наблюдениями магнитного датчика. Вычисление может производиться автономно с использованием значений датчика, зарегистрированных в ходе фактического движения.
Краткое описание чертежей
[36] На фиг.1 показано устройство, которое состоит из микрокомпьютера (100), который включает в себя процессор (101), шину (102) памяти, память (103), (104), (105) и интерфейс (106) ввода/вывода. Микрокомпьютер имеет дисплей (111) и устройство (112) ввода. Интерфейс ввода/вывода подключен к банку датчиков с помощью их А/Ц преобразователей (121): 3-осным гиродатчикам (122), 3-осным магнитным датчикам (123) и 3-осным акселерометрам (124). ЦП дискретизирует все датчики через интерфейс (106) ввода/вывода и сохраняет соответствующие значения в запоминающем устройстве (105) или в основной памяти (103). Надлежащая компьютерная программа, которая обрабатывает такие полученные данные датчиков, хранится в ПЗУ (104) и выполняется ЦП (101).
[37] На фиг.2 показано восстановление траектории путем интегрирования сигнала гиродатчика при использовании номинального коэффициента усиления гиродатчика, обеспеченного производителем. Пунктирная линия показывает истинную траекторию.
[38] На фиг.3 показано такое же восстановление траектории при использовании оптимального коэффициента усиления, найденного согласно одной реализации представленного способа.
[39] На фиг.4 показан график экспериментальных данных, демонстрирующий, как ошибка при восстановлении вектора магнитного поля зависит от отклонения коэффициента усиления гиродатчика от его номинального значения, установленного производителем.
[40] На фиг.5 показана блок-схема операций алгоритма, демонстрирующая вычисление в реальном времени ошибки восстановления вектора магнитного поля.
[41] На фиг.6 показано вычисление оптимального значения коэффициента усиления гиродатчика из множественных значений ошибки, полученных для разных значений коэффициента усиления гиродатчика.
[42] На фиг.7 показано, что множественные значения ошибки можно вычислять параллельно или последовательно в зависимости от возможностей ЦП. Вычисление фактической траектории сначала осуществляется с использованием номинального значения G0 коэффициента усиления, установленного производителем, и затем переключается на оптимальный коэффициент усиления Gopt, как только он оказывается доступным.
[43] Фиг.8 иллюстрирует, как вращение, полученное путем интегрирования сигнала гиродатчика, кватернион Le, можно уточнить путем вычисления вращения Lf, которое согласуется с наблюдаемой результирующей ориентацией вектора M магнитного поля и является наилучшим приближением к вращению Le гиродатчика. Кватернион Lm обеспечивает вращение, которое поворачивает вектор M магнитного поля из его наблюдаемой позиции M(k) в показанную ориентацию M(k+1), которая является его наблюдаемой ориентацией в момент времени t=k+1. Затем кватернион Lf строится из двух вращений: Lm и дополнительного вращения вокруг M.
Подробное описание
[44] В нижеследующем описании многочисленные конкретные детали изложены для обеспечения более полного раскрытия. Однако специалисту в данной области техники должно быть очевидно, что настоящее раскрытие можно осуществлять на практике без этих конкретных деталей. В ряде случаев общеизвестные признаки могут не быть описаны подробно, чтобы не затемнять сущность изобретения.
[45] В предпочтительной реализации мы используем арифметику кватернионов для определения вращения. Однако этот выбор не ограничивает раскрытие и используется только в целях иллюстрации. Специалисту в данной области техники известно, что существуют другие представления вращения, например поворотная матрица, углы Эйлера или другие способы.
[46] Кватернион представляет собой упорядоченный набор четырех действительных чисел q=(a, b, c, d), обладающий некими особыми математическими свойствами. Подробное описание кватерниона можно найти в многочисленных учебниках по предмету. Для нашей цели мы используем единичный кватернион.
norm(q) = sqrt(a*a+b*b+c*c+d*d)=1 (1)
[47] Единичный кватернион представляет вращение вокруг единичного вектора e=(e1, e2, e3) на угол α
q=[cos(α/2), sin(α/2)*e] (2)
[48] Таким образом, если вектор m=[mx, my, mz], представленный в системе координат (x, y, z), вращается вокруг вектора e на угол α, то новые координаты вектора m будут
m'=q*m*q' (3)
[49] В кватернионном представлении вращение твердого тела можно представить следующим дифференциальным уравнением
dq(t)/dt=0,5*ω(t)*q(t) (4)
[50] где ω=[ωx, ωy, ωz] - вектор угловой скорости вращения в системе координат тела, который измеряется правильно откалиброванными гиродатчиками.
[51] Решение этого дифференциального уравнения можно получить численно с использованием таких способов, как метод Рунге-Кутта или любым другим способом, известным в данной области техники. В то же время необходимо учитывать, что, когда твердое тело сначала совершает поворот согласно кватерниону q1 и затем согласно кватерниону q2, то его полное вращение можно представить их упорядоченным произведением
q12=q2*q1 (5)
[52] Предположим, что в момент времени T=t0 измерения вектора магнитного поля в единичной системе координат имеют вид
m0=[mx0, my0, mz0] (6)
и в момент времени T=tk измеренный вектор магнитного поля имеет следующие внутренние компоненты
mk=[mxk, myk, mzk] (7)
[53] Вращение от T=t0 до T=tk можно вычислить путем интегрирования уравнения (4) с ограничениями (5). Предположим, что это интегрирование дало кватернион qk. Затем, с использованием уравнения (3) ожидаемая композиция вектора магнитного поля в повернутой системе координат будет иметь вид
mk_est=qk*m0*qk' (8)
[54] В этот момент можно сравнить наблюдаемое и оцененное значение вектора магнитного поля и создать меру близости. В качестве способа иллюстрации будем использовать векторную норму разности этих двух векторов
em(k)=norm(mk - mk_est) (9)
[55] Эта операция может осуществляться в следующий интервал времени t(k)-t(k+1), и т.д. В результате, можно вычислить накопленную меру ошибки
Em = em(k)+em(k+1),...,em(k+n) (10)
[56] Первичные измерения гиродатчика являются цифровыми значениями напряжения или тока, генерируемого датчиком. Обозначим эти значения как g=[gx, gy, gz]. Эти значения связаны с угловой скоростью вращения ω, которая используется в уравнении (4). Специалисту в данной области техники известно, что векторы ω и g связаны линейным соотношением для каждого из их компонентов, которые выглядят следующим образом
gk=αk*ωk + bk; k=x, y, z (11)
[57] Таким образом, угловую скорость ω, которая используется в уравнении (4), можно вывести из первичных сигналов гиродатчика в виде
ωk=ck*gk-bk; k=x, y, z (12)
[58] В уравнении (12) ck представляет коэффициент усиления гиродатчика, и bk - смещение гиродатчика. Значения ck и bk должны быть точно известны во время работы устройства, чтобы можно было правильно определить ориентацию устройства. Хотя эти параметры часто определяются в ходе заводской калибровки, их фактические значения в ходе эксплуатации немного отличаются. Предположим, что фактическое значение ω отличается от значения, вычисленного согласно уравнению (12), малой поправкой μ коэффициента усиления, которая является неизвестной величиной.
ω'=(1+μ)*ω (13)
[59] Для определения неизвестного параметра μ мы предлагаем провести несколько операций интегрирования (4) сигнала гиродатчика, параллельно или последовательно, с несколькими разными значениями μ. В предпочтительной реализации, в порядке иллюстрации, но не ограничения, параллельно проводятся три операции интегрирования с μ0=0, μ1=+d, μ2=-d, где d - малое положительное число 0<d<<1. Результаты интегрирования с μ=0 используются для работы устройства, тогда как другие операции интегрирования выполняются в фоновом режиме, и их результаты используются для определения истинного значения μ, как описано ниже.
[60] Мера близости Em - уравнение (10), вычисляется для каждой из этих операций интегрирования. В результате набор {Em(k), m(k)} задает кривую зависимости Em от μ, показанную на фиг.4. Затем оптимальное значение μ, при котором эта функция достигает минимума, можно найти с использованием квадратичной аппроксимации или любого другого способа определения минимума функции, известного специалистам в данной области техники. На фиг.4 показана квадратичная аппроксимация и минимум, найденный на данных, собранных в ходе эксплуатации некоторого фактического устройства.
[61] После отыскания оптимального значения μ=μ*, оно используется для номинального интегрирования: μ0=μ*, μ1=μ*+d, μ2=μ*-d, и весь процесс продолжается, что позволяет немедленно обнаружить любое возможное изменение коэффициента усиления гиродатчика в реальном времени.
[62] Представленная иллюстрация определяет только один параметр как минимум функции одной переменной. Однако аналогичная процедура может осуществляться в случае необходимости оценивать большее количество параметров. Действительно, предположим, что нужно найти поправочные параметры μ для каждой из трех осей гиродатчика в отдельности: μx, μy, μz. Тогда вместо того, чтобы повторять один и тот же патент из 3 параллельных операций интегрирования с поправками [0, 0, 0], [d, d, d] и [-d, -d, -d], можно изменить один параметр для каждого прохода, например [0, 0, 0], [d, d, d], [-d, -d, -d] для первого прохода, затем, определив оптимальный общий коэффициент μ*, как описано выше, следующий проход можно провести с параметрами [0, 0, 0], [d, 0, 0], [-d, 0, 0], таким образом, определяя дополнительную поправку μx*, затем μy* и т.д.
[63] Альтернативно можно придумать эксперимент, где все три параметра определяются в каждом проходе, с применением дополнительных параллельных операций интегрирования. Поскольку вычислительная нагрузка для решения уравнения (4) не является значительной, параллельные вычисление множественных потоков выполнения в одно и то же время вполне осуществимо с современными микропроцессорами, обычно используемыми в таких системах.
[64] В другой реализации каждый раз для одного значения μ осуществляется только один поток выполнения интегрирования и затем результаты нескольких операций интегрирования сравниваются, даже если эти операции интегрирования осуществлялись в разное время.
[65] Даже когда все параметры калибровки оптимизированы, сигналы гиродатчика неизбежно содержат шум, интегрирование которого приводит к ошибкам ориентации, которые растут со временем пропорционально квадратному корню времени интегрирования. Эти ошибки можно снизить, но не исключить, с использованием метода мертвой зоны, согласно которому любой сигнал гиродатчика, который меньше некоторого заранее определенного порога обнуляется. Метод мертвой зоны повышает общее SNR (отношение сигнал-шум), но не исключает совокупного эффекта интегрирования шума.
[66] Таким образом, для сглаживания вышеупомянутых трудностей это раскрытие указывает, как улучшить определение ориентации с использованием вектора магнитного поля помимо интегрирования сигнала гиродатчика.
[67] Если магнитные датчики правильно откалиброваны, то можно ожидать, что вращение, вычисленное путем интегрирования сигнала гиродатчика согласно уравнениям (4)-(5), будет согласовано с вращением, которое переводит вектор m(t0) в m(t). Пусть Lg это кватернион, вычисленный из уравнений (4)-(5).
[68] Вращение, которое поворачивает вектор m из m0 в m1, может осуществляться кватернионом Lm:
m0e=m0/norm(m0); m1e=m1/norm(m1);
e=m0e×m1e;
α=acos(m0e dot m1e) (14)
Lm=[cos(α/2), sin(α/2)*e]
[69] Дополнительное вращение вокруг нового вектора m1 возможно без изменения вектора m1. Это дополнительное вращение можно представить кватернионом Lr
Lr=[cos(β/2), sin(β/2)*m1e] (15)
[70] где β - угол дополнительного вращения, не заданный в этот момент. Настоящее раскрытие указывает, что угол β следует выбирать так, чтобы полное вращение, осуществляемое кватернионами Lm и Lr, (обозначим его Le(β)) было как можно ближе к вращению Lg
Le(β)=Lr(β)*Lm (16)
[71] В предпочтительной реализации этого раскрытия, в качестве меры близости кватернионов выбрана норма разности кватернионов. Таким образом, дополнительное вращение β определяется из минимизации norm(Lg-Le(β))
β -> min(norm(Lg - Le(β)) (17)
[72] Уравнение 17 можно решать многими способами, хорошо известными специалистам в данной области техники. Допустим, минимальное значение (17) достигается при β=β*.
[73] Таким образом, в конце каждого этапа интегрирования сигнала гиродатчика существует два кватерниона, потенциально описывающих вращение: Lg и Le(β*). Эти два кватерниона можно использовать по-разному, например, как взвешенную сумму, весовые коэффициенты которой обратно пропорциональны оцененной точности каждого кватерниона. Предпочтительная реализация предусматривает использование среднего этих двух кватернионов. На фиг.8 показано улучшение, достигаемое предпочтительной реализацией этого раскрытия для испытательного вращения в контролируемых условиях.
[74] Специалисту в данной области техники очевидно, что раскрытые варианты осуществления обеспечивают один или более из вышеописанных преимуществ. По прочтении вышеприведенного описания изобретения специалист в данной области техники сможет предложить различные изменения, эквивалентные замены и различные другие варианты осуществления помимо раскрытых здесь. Таким образом, объем защиты изобретения ограничен определением, содержащимся в нижеследующей формуле изобретения и ее эквивалентах.

Claims (14)

1. Система для автоматической калибровки гироскопического датчика, содержащая
микропроцессор, осуществляющий связь с памятью,
гироскопический датчик для определения поворотной позиции электронного устройства,
причем устройство выполнено с возможностью хранить сохраненный параметр поправки коэффициента усиления, выполненный с возможностью применения к данным гироскопического датчика, вырабатываемым гироскопическим датчиком,
магнитный датчик для определения поворотной позиции электронного устройства, и
при этом память хранит инструкции, выполненные с возможностью предписывать микропроцессору осуществлять операции в рамках процесса обратной связи, причем операции содержат
интегрирование набора данных гироскопического датчика в виде временного ряда, связанных с периодом времени, от гироскопического датчика,
измерение набора данных магнитного датчика в виде временного ряда, связанных с периодом времени, от магнитного датчика,
сравнение интегрированных данных гироскопического датчика за период времени с данными магнитного датчика за период времени для создания меры ошибки для периода времени,
определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика на основании меры ошибки, и
регулировку сохраненного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика до обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика.
2. Система по п. 1, в которой сохраненный параметр поправки коэффициента усиления гироскопического датчика является первым сохраненным параметром поправки коэффициента усиления гироскопического датчика из множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, причем система дополнительно выполнена с возможностью осуществления
интегрирования временного ряда данных гироскопического датчика с использованием каждого из множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика для создания множества интегрированных данных гироскопического датчика с отрегулированным коэффициентом усиления,
причем сравнение представляет собой сравнение каждого из множества интегрированных данных гироскопического датчика с отрегулированным коэффициентом усиления с наблюдаемыми данными магнитного датчика для создания множества мер ошибки,
причем определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика представляет собой определение ожидаемого параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика на основании множества мер ошибки, и
выбора последующего множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика для использования с последующим временным рядом гироскопических данных на основании множества мер ошибки.
3. Система по п. 2, в которой выбор последующего множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляется с возможностью включения первого параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, который значительно меньше ожидаемого параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, и второго параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, который значительно больше ожидаемого параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика.
4. Система по п. 1, в которой период времени представляет собой первый период времени, и предписание осуществляется в реальном времени до наступления второго периода времени.
5. Система по п. 1, в которой период времени представляет собой первый период времени, причем мера ошибки является первой мерой ошибки, причем предписание осуществляется по окончании второго периода времени, причем вторая мера ошибки связана со вторым периодом времени, и при этом определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляется на основании первой меры ошибки и второй меры ошибки.
6. Система по п. 1, в которой система дополнительно выполнена с возможностью осуществления следующего этапа изменения смещения поворотной ориентации гиродатчика на основании интегрированных данных гироскопического датчика.
7. Система по п. 1, в которой период времени представляет собой первый период времени, и мера ошибки является первой мерой ошибки, причем мобильное электронное устройство дополнительно содержит
память, выполненную с возможностью сохранения гироскопических данных из первого периода времени и, по меньшей мере, одного предыдущего периода времени,
причем в памяти дополнительно хранятся инструкции, выполненные с возможностью предписывать микропроцессору
выбирать, по меньшей мере, один предыдущий период времени, и
принимать предыдущие данные гироскопического датчика, связанные, по меньшей мере, с одним предыдущим периодом времени,
причем определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляется на основании принятых предыдущих данных гироскопического датчика.
8. Способ автоматической калибровки гироскопического датчика, содержащий этапы, на которых
принимают на процессоре в электронном устройстве временной ряд данных гироскопического датчика, связанных с периодом времени, от гироскопического датчика, содержащегося в электронном устройстве,
интегрируют временной ряд данных гироскопического датчика в гироскопический кватернион,
принимают временной ряд данных магнитного датчика, связанных с периодом времени, от магнитного датчика, содержащегося в электронном устройстве,
преобразуют временной ряд данных магнитного датчика в магнитный кватернион,
сравнивают гироскопический кватернион с магнитным кватернионом для создания меры ошибки для периода времени,
определяют обновленный параметр поправки коэффициента усиления гироскопического датчика на основании меры ошибки, и
предписывают замену сохраненного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика на обновленный параметр поправки коэффициента усиления гироскопического датчика с тем, чтобы последующие данные гироскопического датчика можно было отрегулировать обновленным параметром поправки коэффициента усиления гироскопического датчика.
9. Способ по п. 8, в котором сохраненный параметр поправки коэффициента усиления гироскопического датчика является первым сохраненным параметром поправки коэффициента усиления гироскопического датчика из множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, причем способ дополнительно включает в себя этапы, на которых
интегрируют временной ряд данных гироскопического датчика с использованием каждого из множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика для создания множества гироскопических кватернионов с отрегулированным коэффициентом усиления,
причем сравнение представляет собой сравнение каждого из множества интегрированных гироскопических кватернионов с отрегулированным коэффициентом усиления и магнитного кватерниона для создания множества кватернионов ошибки,
причем определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика представляет собой определение ожидаемого оптимального параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика на основании множества кватернионов ошибки, и
выбирают последующее множество сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика для использования с последующим временным рядом гироскопических данных на основании множества кватернионов ошибки.
10. Способ по п. 9, в котором выбор последующего множества сохраненных параметров поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляют с возможностью включения первого параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, который значительно меньше ожидаемого оптимального параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, и второго параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика, который значительно больше оптимального параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика.
11. Способ по п. 8, в котором период времени представляет собой первый период времени, и предписание осуществляют в реальном времени до наступления второго периода времени.
12. Способ по п. 8, в котором период времени представляет собой первый период времени, причем кватернион ошибки является первым кватернионом ошибки, причем предписание осуществляют по окончании второго периода времени, причем второй кватернион ошибки связан со вторым периодом времени, и при этом определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляют на основании первого кватерниона ошибки и второго кватерниона ошибки.
13. Способ по п. 8, дополнительно содержащий этап, на котором
изменяют смещение поворотной ориентации гиродатчика на основании гироскопического кватерниона.
14. Способ по п. 8, в котором период времени представляет собой первый период времени, причем кватернион ошибки является первым кватернионом ошибки, причем способ дополнительно содержит этап, на котором
принимают предыдущие данные гироскопического датчика, связанные, по меньшей мере, с одним предыдущим периодом времени, и
при этом определение обновленного параметра поправки коэффициента усиления гироскопического датчика осуществляют на основании принятых предыдущих данных гироскопического датчика.
RU2013125226/28A 2010-11-08 2011-11-08 Устройство и способ калибровки гиродатчиков RU2597658C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US45646710P 2010-11-08 2010-11-08
US61/456,467 2010-11-08
PCT/US2011/059825 WO2012064776A2 (en) 2010-11-08 2011-11-08 Device and method of gyro sensor calibration

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2013125226A RU2013125226A (ru) 2014-12-20
RU2597658C2 true RU2597658C2 (ru) 2016-09-20

Family

ID=46020427

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2013125226/28A RU2597658C2 (ru) 2010-11-08 2011-11-08 Устройство и способ калибровки гиродатчиков

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9146134B2 (ru)
EP (1) EP2638362A4 (ru)
JP (1) JP6104169B2 (ru)
KR (1) KR101880524B1 (ru)
CN (1) CN103221788B (ru)
RU (1) RU2597658C2 (ru)
WO (1) WO2012064776A2 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2660026C1 (ru) * 2017-08-14 2018-07-04 Сергей Александрович Полищук Способ и устройство для калибровки приемника данных измерения

Families Citing this family (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9235765B2 (en) 2010-08-26 2016-01-12 Blast Motion Inc. Video and motion event integration system
US9619891B2 (en) 2010-08-26 2017-04-11 Blast Motion Inc. Event analysis and tagging system
US9940508B2 (en) 2010-08-26 2018-04-10 Blast Motion Inc. Event detection, confirmation and publication system that integrates sensor data and social media
US9261526B2 (en) 2010-08-26 2016-02-16 Blast Motion Inc. Fitting system for sporting equipment
US8941723B2 (en) 2010-08-26 2015-01-27 Blast Motion Inc. Portable wireless mobile device motion capture and analysis system and method
US9320957B2 (en) 2010-08-26 2016-04-26 Blast Motion Inc. Wireless and visual hybrid motion capture system
US9406336B2 (en) 2010-08-26 2016-08-02 Blast Motion Inc. Multi-sensor event detection system
US9604142B2 (en) 2010-08-26 2017-03-28 Blast Motion Inc. Portable wireless mobile device motion capture data mining system and method
US9401178B2 (en) 2010-08-26 2016-07-26 Blast Motion Inc. Event analysis system
US9396385B2 (en) 2010-08-26 2016-07-19 Blast Motion Inc. Integrated sensor and video motion analysis method
US9076041B2 (en) 2010-08-26 2015-07-07 Blast Motion Inc. Motion event recognition and video synchronization system and method
US9418705B2 (en) 2010-08-26 2016-08-16 Blast Motion Inc. Sensor and media event detection system
US9607652B2 (en) 2010-08-26 2017-03-28 Blast Motion Inc. Multi-sensor event detection and tagging system
US9247212B2 (en) 2010-08-26 2016-01-26 Blast Motion Inc. Intelligent motion capture element
US9626554B2 (en) 2010-08-26 2017-04-18 Blast Motion Inc. Motion capture system that combines sensors with different measurement ranges
US9646209B2 (en) 2010-08-26 2017-05-09 Blast Motion Inc. Sensor and media event detection and tagging system
IL208684A (en) * 2010-10-13 2017-01-31 Elbit Systems Ltd Multi-source pedestrian navigation system
US20140233826A1 (en) 2011-09-27 2014-08-21 Board Of Regents Of The University Of Texas System Systems and methods for automated screening and prognosis of cancer from whole-slide biopsy images
US11181402B2 (en) * 2011-11-11 2021-11-23 Sony Group Corporation System and method for the assisted calibration of sensors distributed across different devices
JP5870818B2 (ja) * 2012-03-30 2016-03-01 ソニー株式会社 入力装置、制御システム、校正方法及びプログラム
CN102735268B (zh) * 2012-07-10 2014-11-26 中国人民解放军国防科学技术大学 一种基于姿态优化激励的捷联三轴磁力仪标定方法
US20140088837A1 (en) * 2012-09-21 2014-03-27 Erric L. Heitmann Vehicle With Solicited Carriage Descent
US9714955B2 (en) 2012-11-02 2017-07-25 Qualcomm Incorporated Method for aligning a mobile device surface with the coordinate system of a sensor
US9417091B2 (en) 2013-05-13 2016-08-16 The Johns Hopkins University System and method for determining and correcting field sensors errors
WO2015054666A1 (en) * 2013-10-10 2015-04-16 Board Of Regents, The University Of Texas System Systems and methods for quantitative analysis of histopathology images using multi-classifier ensemble schemes
US9495801B2 (en) 2014-05-01 2016-11-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Pose tracking an augmented reality device
US9534897B2 (en) * 2015-01-12 2017-01-03 The Boeing Company High bandwidth Coriolis vibratory gyroscope (CVG) with in-situ bias self-calibration
US10451438B2 (en) 2015-02-05 2019-10-22 Alpinereplay, Inc. Systems and methods for in-motion gyroscope calibration
CN106033131B (zh) * 2015-03-20 2018-09-11 阿里巴巴集团控股有限公司 一种地磁传感器校准方法、装置及智能设备
US10974121B2 (en) 2015-07-16 2021-04-13 Blast Motion Inc. Swing quality measurement system
US11577142B2 (en) 2015-07-16 2023-02-14 Blast Motion Inc. Swing analysis system that calculates a rotational profile
US10124230B2 (en) 2016-07-19 2018-11-13 Blast Motion Inc. Swing analysis method using a sweet spot trajectory
US11565163B2 (en) 2015-07-16 2023-01-31 Blast Motion Inc. Equipment fitting system that compares swing metrics
US9694267B1 (en) 2016-07-19 2017-07-04 Blast Motion Inc. Swing analysis method using a swing plane reference frame
CN105547326B (zh) * 2015-12-08 2018-04-06 上海交通大学 陀螺与磁传感器联合标定方法
CN106959745A (zh) * 2016-01-12 2017-07-18 深圳多哚新技术有限责任公司 一种头部姿态预测方法和装置
US10265602B2 (en) 2016-03-03 2019-04-23 Blast Motion Inc. Aiming feedback system with inertial sensors
CN106092141B (zh) * 2016-07-19 2019-03-01 纳恩博(常州)科技有限公司 一种改善相对位置传感器性能的方法及装置
CN106289243B (zh) * 2016-08-03 2019-07-12 上海乐相科技有限公司 一种磁力计自动校准方法及系统
US10903883B2 (en) * 2016-11-16 2021-01-26 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Antennas selection based on sensors
WO2018129335A1 (en) * 2017-01-06 2018-07-12 Idhl Holdings, Inc. Methods, apparatus and systems for gyroscope scale calibration
CN106990451B (zh) * 2017-02-07 2018-10-19 中国人民解放军国防科学技术大学 基于拉格朗日乘数法的地磁矢量测量系统误差校正方法
US10786728B2 (en) 2017-05-23 2020-09-29 Blast Motion Inc. Motion mirroring system that incorporates virtual environment constraints
US11645835B2 (en) 2017-08-30 2023-05-09 Board Of Regents, The University Of Texas System Hypercomplex deep learning methods, architectures, and apparatus for multimodal small, medium, and large-scale data representation, analysis, and applications
KR101987921B1 (ko) * 2017-09-21 2019-09-30 경기도 여왕벌의 위치를 추적하는 장치 및 방법
CN107830871B (zh) * 2017-10-12 2020-10-27 歌尔科技有限公司 一种补偿陀螺仪角速度数据的方法、装置、陀螺仪和系统
CN108225395A (zh) * 2017-12-22 2018-06-29 深圳市晟弘企业管理有限公司 一种基于风力传动的手机晃动测试安置架
KR102304006B1 (ko) * 2018-03-06 2021-09-23 주식회사 선택인터내셔날 차량의 움직임을 측정하기 위한 실시간 가속도 센서 보정 장치 및 이를 이용한 가속도 센서 보정 방법
FR3082611B1 (fr) 2018-06-13 2020-10-16 Sysnav Procede de calibration de magnetometres equipant un objet
FR3082612B1 (fr) 2018-06-13 2021-01-01 Sysnav Procede de calibration d'un gyrometre equipant un objet
US11796831B2 (en) * 2018-12-17 2023-10-24 Semiconductor Components Industries, Llc Methods and system for position stabilization
CN110736484B (zh) * 2019-11-18 2021-06-08 北京理工大学 基于陀螺仪及磁传感器融合的背景磁场标定方法
US11624683B2 (en) 2019-12-18 2023-04-11 Honeywell Federal Manufacturing & Technologies, Llc Multi-axis oscillating flight simulator
EP3926298A1 (fr) * 2020-06-17 2021-12-22 ETA SA Manufacture Horlogère Suisse Instrument de navigation avec compensation d'inclinaison et méthode associée
CN112945271B (zh) * 2021-01-27 2022-12-06 苏州大学 磁力计信息辅助的mems陀螺仪标定方法及标定系统
CN113029193B (zh) * 2021-02-23 2022-12-23 上海航天控制技术研究所 一种陀螺仪死区的在线辨识方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2240507C1 (ru) * 2003-06-09 2004-11-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет Аэрокосмического приборостроения" Устройство для определения угловой ориентации самолета
RU2326349C2 (ru) * 2006-04-26 2008-06-10 Открытое акционерное общество "Пермская научно-производственная приборостроительная компания" Инерциальная система
RU98295U1 (ru) * 2010-01-26 2010-10-10 Общество с ограниченной ответственностью "ИМАГО-ГИД" Устройство для определения местоположения объекта в пространстве
RU100232U1 (ru) * 2010-07-07 2010-12-10 Открытое акционерное общество "Концерн "Созвездие" Комплексированная навигационная система для определения координат подвижных наземных объектов

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8825367D0 (en) * 1988-10-29 1989-04-19 British Aerospace Semi-strapdown gyromagnetic compass
EP0485132B1 (en) * 1990-11-06 1996-03-06 Fujitsu Ten Limited Direction sensor having an earth magnetism sensor and a rate gyro sensor and navigation system having this direction sensor
JPH04238221A (ja) * 1991-01-21 1992-08-26 Sumitomo Electric Ind Ltd 方位検出装置
JPH05187880A (ja) * 1992-01-16 1993-07-27 Pioneer Electron Corp ナビゲーション装置
US5345382A (en) 1992-05-15 1994-09-06 Zexel Corporation Calibration method for a relative heading sensor
US5562266A (en) 1992-10-29 1996-10-08 Aerospatiale Societe Nationale Industrielle Rate gyro calibration method and apparatus for a three-axis stabilized satellite
US5452869A (en) 1992-12-18 1995-09-26 Hughes Aircraft Company On-board three-axes attitude determination and control system
US5991692A (en) 1995-12-28 1999-11-23 Magellan Dis, Inc. Zero motion detection system for improved vehicle navigation system
US6729176B2 (en) 2000-03-31 2004-05-04 Magellan Dis, Inc. Calibration of orthogonal sensor suite
US6820025B2 (en) * 2000-10-30 2004-11-16 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Method and apparatus for motion tracking of an articulated rigid body
ATE442573T1 (de) * 2001-11-13 2009-09-15 Nokia Corp Verfahren, vorrichtung und system zur kalibrierung von winkelratenmesssensoren
US6853315B2 (en) * 2002-01-23 2005-02-08 Triad Sensors, Inc. Piezoelectric rate sensor system and method
US6842991B2 (en) * 2002-07-31 2005-01-18 Robert W. Levi Gyro aided magnetic compass
US6876926B2 (en) * 2002-09-26 2005-04-05 Honeywell International Inc. Method and system for processing pulse signals within an inertial navigation system
JP2005206853A (ja) 2004-01-20 2005-08-04 Kobe Steel Ltd 伸線加工性に優れた高炭素鋼線材およびその製造方法
US7106189B2 (en) * 2004-04-29 2006-09-12 Tracetech Incorporated Tracking system and methods thereof
JP2006038650A (ja) * 2004-07-27 2006-02-09 Sumitomo Precision Prod Co Ltd 姿勢計測方法、姿勢制御装置、方位計及びコンピュータプログラム
US7275008B2 (en) * 2005-09-02 2007-09-25 Nokia Corporation Calibration of 3D field sensors
US7667645B2 (en) 2006-05-25 2010-02-23 The Boeing Company GPS gyro calibration
US7657183B2 (en) 2006-11-22 2010-02-02 The Boeing Company Method and apparatus for hemispherical retargeting
US8462109B2 (en) * 2007-01-05 2013-06-11 Invensense, Inc. Controlling and accessing content using motion processing on mobile devices
JP5187880B2 (ja) 2007-03-31 2013-04-24 能美防災株式会社 スプリンクラ消火設備
EP2028504B1 (en) 2007-08-23 2016-04-13 STMicroelectronics Srl Method and device for calibrating a magnetic sensor
JP4952518B2 (ja) * 2007-11-05 2012-06-13 株式会社デンソー 車両用現在位置検出装置及びプログラム
US8548766B2 (en) 2009-09-14 2013-10-01 Honeywell International Inc. Systems and methods for gyroscope calibration
US8108171B2 (en) * 2009-09-14 2012-01-31 Honeywell International, Inc. Systems and methods for calibration of gyroscopes and a magnetic compass
US8326533B2 (en) * 2010-01-21 2012-12-04 Invensense, Inc. Apparatus and methodology for calibration of a gyroscope and a compass included in a handheld device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2240507C1 (ru) * 2003-06-09 2004-11-20 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный университет Аэрокосмического приборостроения" Устройство для определения угловой ориентации самолета
RU2326349C2 (ru) * 2006-04-26 2008-06-10 Открытое акционерное общество "Пермская научно-производственная приборостроительная компания" Инерциальная система
RU98295U1 (ru) * 2010-01-26 2010-10-10 Общество с ограниченной ответственностью "ИМАГО-ГИД" Устройство для определения местоположения объекта в пространстве
RU100232U1 (ru) * 2010-07-07 2010-12-10 Открытое акционерное общество "Концерн "Созвездие" Комплексированная навигационная система для определения координат подвижных наземных объектов

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2660026C1 (ru) * 2017-08-14 2018-07-04 Сергей Александрович Полищук Способ и устройство для калибровки приемника данных измерения

Also Published As

Publication number Publication date
CN103221788B (zh) 2016-03-09
US9146134B2 (en) 2015-09-29
CN103221788A (zh) 2013-07-24
US20120116716A1 (en) 2012-05-10
JP2013543976A (ja) 2013-12-09
WO2012064776A2 (en) 2012-05-18
KR101880524B1 (ko) 2018-07-20
EP2638362A2 (en) 2013-09-18
KR20140052925A (ko) 2014-05-07
EP2638362A4 (en) 2014-03-26
WO2012064776A3 (en) 2012-07-19
RU2013125226A (ru) 2014-12-20
JP6104169B2 (ja) 2017-03-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2597658C2 (ru) Устройство и способ калибровки гиродатчиков
CN108827310B (zh) 一种船用星敏感器辅助陀螺仪在线标定方法
CN109001787A (zh) 一种姿态角解算与定位的方法及其融合传感器
US7421343B2 (en) Systems and methods for reducing vibration-induced errors in inertial sensors
RU2463558C1 (ru) Способ определения курса в направлении географического севера при помощи инерциального счетчика текущих координат
US8930138B2 (en) North finder
CN108731664B (zh) 机器人状态估计方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2018025115A2 (en) Method and system for calibrating components of an inertial measurement unit (imu) using scene-captured data
RU2762143C2 (ru) Система определения курса и углового пространственного положения, выполненная с возможностью функционирования в полярной области
JP2021179438A (ja) 機首方位測定システムにおけるセンサ測定の欠如を補償するシステムと方法
Kalach et al. Loosely coupled navigation system based on expert system using fuzzy logic
CN113566850B (zh) 惯性测量单元的安装角度标定方法、装置和计算机设备
Noureldin et al. Inertial navigation system
Avrutov et al. 3D-calibration of the IMU
Kohl et al. On the influence of sample rate, calibration, and Allan variance parameters on the accuracy of ZUPT-based pedestrian navigation with MEMS IMUs
WO2013005509A1 (ja) 磁気式ジャイロ
TWI636236B (zh) 利用估計濾波器決定系統的狀態的方法、用於決定物體之位置的裝置以及無人航空載具
RU2466068C1 (ru) Способ калибровки измерителей угловой скорости бесплатформенных инерциальных систем ориентации космических аппаратов и устройство его реализующее
CN114279446B (zh) 飞行汽车航姿测量方法、装置及飞行汽车
Tikhomirov et al. Calibration of a strapdown INS with an inertial measurement unit installed on shock absorbers
CN115060275A (zh) 一种多惯导设备导航信息择优方法
CN117705097A (zh) 一种棱镜杆装置、地物碎部点测量方法、设备及介质
Rueger The use of an intertial-gyro system for model attitude measurement in a blow-down wind tunnel
KR20230134189A (ko) 가상 imu를 이용한 적응적 방향추정용 측위 시스템 및 방법
RU2527369C1 (ru) Способ определения угла крена вращающегося по крену летательного аппарата

Legal Events

Date Code Title Description
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20161202