MEMS与捷联式惯性导航的组合优势

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基于MEMS的惯性测量组合设计与实现

基于MEMS的惯性测量组合设计与实现
李旬;李宏;高志勇;余胜义
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】随着MEMS技术的不断发展与成熟,低成本、安装体积小、中精度的惯性测量组合在实际应用中具有重要价值。

该文设计了一种基于MEMS的惯性测量组合,该组合由微机械陀螺、加速度计、电源模块和电路板等组成,利用数字信号处理(digital signal processing,DSP)芯片对微机械陀螺和加速度计的信号进行采集,通过建立误差模型进行误差标定补偿,标定后的组合能够实时对外输出三轴角速度和加速度等传感器信息。

经试验验证,该标定方法能够修正惯性测量组合的安装误差,精度指标可以满足实际使用需要。

【总页数】5页(P126-129)
【作者】李旬;李宏;高志勇;余胜义
【作者单位】北京航天发射技术研究所;中国人民解放军93160部队
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.旋转弹用MEMS惯性测量组合数据硬回收系统设计
2.基于MEMS传感器惯性测量单元设计与实现
3.基于GPS/MEMS惯性传感器的车载组合惯导系统的设计
实现4.基于MEMS传感器的弹载数字惯性测量组合设计5.基于MEMS技术的微型惯性测量组合
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MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现

MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统是一种基于微电子机械系统惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的导航系统。

它通过将IMU和GPS的测量数据进行集成和融合，提供更准确和可靠的位置、速度和姿态信息。

在本文中，将详细介绍MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现原理和关键技术。

首先，需要了解IMU和GPS的基本原理。

IMU主要由三个加速度计和三个陀螺仪组成，用于测量物体的加速度和角速度。

GPS则通过接收卫星发射的信号来测量接收器与卫星之间的距离，从而确定接收器的位置。

IMU和GPS各自都有一定的测量误差，但是通过集成和融合它们的测量数据，可以大幅度提高导航系统的性能。

在实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统时，首先需要对IMU和GPS的数据进行预处理。

对于IMU数据，需要进行误差补偿和积分处理。

误差补偿包括陀螺仪的零偏校准和加速度计的尺度因素校准等，以减小测量误差。

积分处理则可以将加速度计的测量值积分得到速度和位置信息，将陀螺仪的测量值积分得到姿态信息。

对于GPS数据，则需要通过解算接收机与卫星之间的距离，从而确定接收机的位置。

接下来，需要进行导航滤波的处理。

导航滤波是将IMU和GPS的数据进行集成和融合的关键步骤，常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。

卡尔曼滤波是一种利用概率统计的方法对系统状态进行估计和预测的算法，可以融合IMU和GPS的数据，提供更准确和可靠的导航结果。

粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法，通过对系统状态进行随机取样，逐步逼近真实状态。

此外，还需要考虑导航系统的误差补偿和校准。

导航系统在使用过程中，由于环境变化和传感器老化等因素，可能会产生误差和漂移。

为了提高系统的精度和可靠性，需要进行误差补偿和校准。

误差补偿包括对IMU 和GPS数据的实时校准和修正，以减小测量误差。

校准则包括对传感器的定标和校准，以保证传感器的准确性和一致性。

MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现

第5期
祝燕华等：MEMS-IMU/GPS 组合导航系统的实现
553
究具有一定温度自适应性的误差标定方法具有工程意义。
下面采用递推最小二乘自适应（ARLS）速率标定算法进行 MEMS 陀螺组件的误差标定。
综合考虑 MEMS 陀螺的零偏、安装误差和标度因数误差，则三轴 MEMS 陀螺组件的实际量测输出表示为：
MEMS 陀螺组件
MEMS 加计组件
ωb ib
—
误差
补偿 +
野值
解算捷联姿态矩阵
剔除 f b
Cbn
fn
求解
比力方程
X
X
—
估计横滚角
和俯仰角
卡尔曼滤波器
计算指令角速率
导航解算
— —
ωn ie
venn
速度位置输出姿态航向输出
GPS 速度和位置
GPS 航迹角
图 1 MEMS-IMU/GPS 组合导航系统的工作原理 Fig.1 Operating principle of MEMS-IMU/GPS integrated navigation system
Wm = (I + KG )(I + θG )W + BG ≈ (I + KG + θG )W + BG
（1）
⎡0
其中， BG 为零偏矩阵， BG
= [Bgx
Bgy
Bgz ]T ； θG
为安装误差矩阵， θG
=
⎢ ⎢
−θ
gyz
⎢⎣ θgzy
差矩阵， KG = diag[Kgx Kgy Kgz ] 。式（1）可以列写为：
MEMS-IMU/GPS 组合的卡尔曼滤波器，利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态，增强了姿态信息的

基于MEMS技术的微型惯性导航系统的发展现状

基于MEMS技术的微型惯性导航系统的发展现状一、本文概述随着微纳技术的快速发展，微型惯性导航系统（Micro-Inertial Navigation System, MINS）以其体积小、重量轻、功耗低等优点，在航空航天、无人驾驶、机器人导航、个人定位等众多领域展现出广阔的应用前景。

其中，基于微机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS）技术的微型惯性导航系统因其实用性和成本效益，成为了当前研究的热点。

本文旨在全面概述基于MEMS技术的微型惯性导航系统的发展现状，包括其基本原理、关键技术、应用领域以及面临的挑战。

我们将简要介绍惯性导航系统的基本原理和MEMS技术的基本概念。

然后，重点分析当前MEMS微型惯性导航系统的关键技术，如微型化设计、误差补偿与校准、数据处理算法等。

接着，探讨该技术在航空航天、无人驾驶、个人定位等领域的应用现状。

我们将讨论当前微型惯性导航系统面临的挑战，如误差累积、环境适应性等问题，并展望未来的发展趋势。

通过本文的阐述，希望能够为相关领域的研究人员和技术人员提供有价值的参考，推动基于MEMS技术的微型惯性导航系统的发展和应用。

二、MEMS技术在微型惯性导航系统中的应用微型惯性导航系统（Micro-Inertial Navigation System, MINS）结合了微型机电系统（Micro-Electro-Mechanical Systems, MEMS）技术与惯性导航原理，实现了导航系统的微型化、低功耗和高度集成化。

随着MEMS技术的快速发展，MINS在军事、航空、航天、无人驾驶以及消费电子等领域的应用越来越广泛。

MEMS加速度计和陀螺仪是MINS的核心部件，用于测量载体在三维空间中的加速度和角速度。

通过精确的测量和数据处理，它们为导航系统提供必要的导航参数。

与传统的惯性器件相比，MEMS加速度计和陀螺仪具有体积小、重量轻、功耗低和成本低的优点，非常适合用于构建微型化的惯性导航系统。

捷联惯导算法与组合导航原理讲义

捷联惯导算法与组合导航原理讲义一、捷联惯导算法捷联惯导（Inertial Navigation System，INS）是一种通过测量惯性传感器的运动参数实现导航定位的技术。

惯性导航系统中包括了加速度计和陀螺仪等传感器，通过测量物体的加速度和角速度，可以推算出物体的位置、速度和姿态等信息。

1.1加速度计加速度计是一种测量物体加速度的传感器。

常见的加速度计有基于压电效应的传感器和基于微机电系统（Microelectromechanical System，MEMS）的传感器。

加速度计的原理是通过测量物体受到的惯性力，推算出物体的加速度。

由于加速度是速度对时间的导数，因此通过对加速度的积分操作，可以计算出物体的速度和位移。

1.2陀螺仪陀螺仪是一种测量物体角速度的传感器。

常见的陀螺仪有机械陀螺仪和MEMS陀螺仪等。

陀螺仪的原理是基于角动量守恒定律，通过测量转动惯量的变化，推算出物体的角速度。

与加速度计类似，通过对角速度的积分操作，可以计算物体的姿态。

1.3捷联惯导算法离散时间模型中，位置、速度和姿态等状态变量通过积分加速度和角速度来更新。

由于加速度计和陀螺仪测量结果存在噪声，因此在积分操作时需要加入误差补偿算法来消除误差。

常见的误差补偿算法有零偏校正和比例积分修正等。

连续时间模型中，位置、速度和姿态等状态变量通过微分方程来描述，并通过求解微分方程来更新状态。

由于计算量较大，通常需要使用数值积分方法来求解微分方程。

常见的数值积分方法有欧拉法、中点法和四阶龙格-库塔法等。

二、组合导航原理组合导航是一种融合多种导航技术的导航方式。

常见的组合导航方式有捷联惯导与GPS组合导航。

组合导航通过融合多种导航系统的测量结果，可以提高导航定位的精度和可靠性。

2.1捷联惯导与GPS组合导航捷联惯导与GPS组合导航是一种常见的组合导航方式。

在这种方式下，捷联惯导提供了高频率的惯导数据，可以提供较高的定位精度，但是由于其测量结果累积误差较大，会逐渐偏离真实轨迹。

基于MEMS技术的惯性导航系统设计与制备

基于MEMS技术的惯性导航系统设计与制备导语：随着科技的不断发展，MEMS（微电子机械系统）技术在各个领域的应用越来越广泛。

其中，基于MEMS技术的惯性导航系统因其小型化、低功耗和高精度等特点，成为了现代导航领域的重要组成部分。

本文将探讨基于MEMS技术的惯性导航系统的设计与制备。

一、MEMS技术简介MEMS技术是一种将微观机械结构与微电子技术相结合的技术。

它通过制造微小的传感器和执行器，实现对微小物理量的测量和控制。

MEMS技术的核心是微加工技术，包括光刻、薄膜沉积、离子注入等工艺。

二、惯性导航系统的原理惯性导航系统是一种通过测量物体加速度和角速度来确定位置、速度和方向的导航系统。

它不依赖于外部信号，可以在没有GPS信号的情况下提供准确的导航信息。

惯性导航系统的核心是惯性传感器，包括加速度计和陀螺仪。

三、MEMS加速度计的设计与制备MEMS加速度计是惯性导航系统中的重要组成部分，用于测量物体的加速度。

它基于微机电系统技术，通过测量微小的质量变化来确定加速度。

制备MEMS加速度计的关键是制备微小的质量感应器和灵敏的电容传感器。

四、MEMS陀螺仪的设计与制备MEMS陀螺仪是惯性导航系统中另一个重要的传感器，用于测量物体的角速度。

它基于微机电系统技术，通过测量微小的转动变化来确定角速度。

制备MEMS陀螺仪的关键是制备微小的旋转结构和灵敏的电容传感器。

五、MEMS惯性导航系统的集成与测试将MEMS加速度计和陀螺仪集成到一起，形成完整的MEMS惯性导航系统。

通过精确的电路设计和封装工艺，实现对MEMS惯性导航系统的封装和保护。

最后，对MEMS惯性导航系统进行严格的测试和校准，确保其精度和可靠性。

六、MEMS惯性导航系统的应用前景基于MEMS技术的惯性导航系统具有体积小、功耗低和成本低的优势，因此在航空航天、自动驾驶和智能穿戴等领域有着广阔的应用前景。

随着技术的不断进步，MEMS惯性导航系统将会越来越普及和成熟。

基于MEMS的捷联式惯导的初始对准研究的开题报告

基于MEMS的捷联式惯导的初始对准研究的开题报告一、课题名称:基于MEMS的捷联式惯导的初始对准研究二、课题背景:捷联式惯性导航系统（INS）是一种能够确定飞行器位置、姿态和速度等参数的关键技术。

INS通常由陀螺仪和加速度计组成，通过测量飞行器在空间中的旋转和加速度来估计其位置和姿态。

传统的INS采用了机械式陀螺仪和加速度计，具有高精度和可靠性，但是成本昂贵且体积庞大。

近年来，基于MEMS技术的惯性传感器因其小型化、低成本和低功耗等优点而越来越受到关注。

因此，开发基于MEMS的捷联式INS在轻型飞行器中的应用具有重要意义。

初始对准是INS的一个重要过程，是使INS能够在没有先验信息的情况下确定其位置、速度和姿态的过程。

在初始对准中，通常需要使用地面测量设备或GPS等辅助手段来提供先验信息。

但是，在某些环境下，这些手段可能无法使用或精度不够高。

因此，开发无需外部辅助手段的初始对准算法，对于实现高精度的INS非常重要。

三、研究内容:本课题旨在研究基于MEMS技术的捷联式INS的初始对准问题，具体内容包括：1. 设计基于MEMS技术的捷联式INS硬件平台，包括陀螺仪、加速度计和数据采集系统等组件。

2. 提出基于MEMS技术的捷联式INS的初始对准算法，包括零偏校正、初始校正和姿态校正等环节。

3. 搭建实验平台，进行基于MEMS的捷联式INS初始对准算法的验证和实现。

四、研究意义:本课题的主要意义在于：1. 开发基于MEMS技术的捷联式INS对轻型飞行器进行导航和定位。

2. 通过研究基于MEMS的捷联式INS初始对准算法，降低INS对外部辅助手段的依赖，提高其精度和可靠性。

3. 探索MEMS技术在惯性导航领域的应用，促进相关技术的发展和应用。

五、研究方法和技术路线:本课题的研究方法和技术路线包括：1. 理论分析：通过分析MEMS技术的优点和缺点，结合已有的初始对准算法，提出基于MEMS技术的初始对准算法。

基于MEMS的惯性导航系统研究与设计

５７
垂直，但由于焊接、安装等误差的存在，在选用单轴或双轴的传感器芯片时，并不能严格保证芯片输出轴的正交，这也成为惯性导航系统中仪器误差的主要来源。为避免单轴或双轴传感器芯片存在的轴向安装误差，本文选用三轴的ＭＥＭＳ传感器芯片。
操作系统的多任务设计方法及导航算法流程；该导航系统能够实现ＭＥＭＳ信息的实时导航实时操作系统导航算法
中图法分类号ＴＮ９６４．３；
文献标志码Ａ
惯性导航技术是一门综合性技术，用于对运动１系统硬件组成
度慢、体积大、功耗高、电路复杂、可靠性低，无法满足捷联式惯性导航系统对于微型化、高精度、实时性的要求。嵌入式ＡＲＭ９处理器具有高速、稳定、功耗低、简单易用、接口丰富等特点，在智能仪器设备中得到广泛的应用。采用ＡＲＭ９处理器与ＭＥＭＳ器件设计的惯性导航系统不但可以满足导航系统对于小体积、低功耗等的要求，同时也可满足导航系统对于高处理速度、高实时性的要求。
物体的姿态、速度和位置参数的确定，该项技术广
泛用于航天、航空、航海和大地测量等领域ｊ。由
捷联式惯性导航系统的硬件主要包括：ＭＥＭＳ
于捷联惯性导航不受外界电磁和气象环境干扰，不依赖于外界条件，并且具有良好的隐蔽性，真正地实现了自主导航，成为自主式测量的最佳手段。目

基于MEMS技术的低成本组合导航系统

# % # %
使用
加速度组
陀螺仪组 M I M
标定误差补偿
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姿态矩阵
’ &% (% 梯度法积分消除有害四阶龙格库 � � " % ) 计算位置加速度塔法计算速度角速率计算
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四元数法更新姿态矩阵
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姿态角度 � � # * $ 计算 !
% &% % "& # "% % "%
1 捷联惯性导航系统原理
2
%&’() 组合导航系统
能独立完成导航任务为提高载体的导航精度将其与 EF 导航 � 惯性器件是惯性导航系统中最重要的元件它的漂移是影 � 组合使之相互取长补短成为一种更为优良的组合导航系统 � � 响惯导精度最大的因素@ CIJB 而且对于捷联惯导系统惯性器件直 � M IM GEF 组合导航系统己成为国内外导航界研究的热点之一接安装在载体上其漂移程度对精度的影响更严重 � � 是美国正在发展的第 H 代中G 远距精确制导空地武器普遍采用的本文采用 M IM 作为捷联惯性导航系统的核心器件 � 一项关键技术 @1B �
第 CH 卷增刊
中� 国民航学院学报 � � � � � � � � � H
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基于
* ) 技术的低成本组合导航系统
郭新锋 �孙毅刚
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系统 � M IM 融合 � Nhomakorabea/G

《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文

《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是现代导航技术的重要组成部分，其利用惯性测量单元（IMU）来感知和计算导航信息，具有自主性强、抗干扰能力强等优点。

随着科技的发展，SINS在军事、民用等领域的应用越来越广泛，对其关键技术的研究也显得尤为重要。

本文将针对捷联惯性导航系统的关键技术进行研究，旨在为相关研究与应用提供参考。

二、SINS基本原理与组成SINS主要由惯性测量单元（IMU）、导航算法和数据处理单元等部分组成。

其中，IMU是SINS的核心部件，包括加速度计和陀螺仪等传感器，用于测量载体的加速度和角速度。

导航算法则根据IMU测量的数据，通过积分运算和坐标变换等手段，实现载体的姿态、速度和位置的解算。

数据处理单元则负责对导航算法输出的数据进行处理和优化，以提高导航精度和稳定性。

三、SINS关键技术研究1. IMU技术研究IMU是SINS的核心部件，其性能直接影响到SINS的导航精度和稳定性。

因此，IMU技术的研究是SINS关键技术之一。

目前，高精度、小型化、低功耗的IMU是研究的重点。

其中，光纤陀螺仪和微机电系统（MEMS）技术的发展，为IMU的小型化和低成本化提供了可能。

此外，为了提高IMU的测量精度和稳定性，还需要研究高性能的传感器技术和信号处理技术。

2. 导航算法研究导航算法是SINS的核心技术之一，其性能直接影响到SINS 的导航精度和实时性。

目前，常用的导航算法包括经典的最小二乘法、卡尔曼滤波算法等。

然而，这些算法在处理复杂环境下的导航问题时，往往存在精度不高、实时性差等问题。

因此，研究更加高效、精确的导航算法是SINS研究的重点。

例如，基于神经网络、深度学习等人工智能技术的导航算法，具有较高的应用潜力。

3. 数据处理与优化技术研究数据处理与优化技术是提高SINS导航精度和稳定性的重要手段。

目前，常用的数据处理技术包括数据滤波、数据融合等。

其中，数据滤波可以消除测量数据中的噪声和干扰，提高数据的信噪比；数据融合则可以将多种传感器数据进行融合，提高导航信息的可靠性和精度。

mems陀螺仪用途

mems陀螺仪用途一、引言mems陀螺仪是指利用微机电系统技术制作的小型化陀螺仪，具有体积小、功耗低、精度高等优点。

它被广泛应用于航空航天、导航定位、智能手机、虚拟现实等领域。

本文将探讨mems陀螺仪的几个主要用途，并对其技术特点进行介绍。

二、航空航天领域1. 飞行器导航：mems陀螺仪可以根据飞行器的姿态变化来实时测量飞行器的转动角速度和角度，从而实现飞行器的导航和定位。

通过将多个mems陀螺仪组合使用，可以提高导航的精度和可靠性。

2. 姿态控制：在航天器的姿态控制系统中，mems陀螺仪可以测量航天器的姿态变化，并通过反馈控制算法对航天器进行精确的姿态控制。

这对于航天器的稳定运行和任务的完成至关重要。

三、导航定位领域1. 惯性导航：mems陀螺仪可以用于惯性导航系统中，通过测量移动物体的加速度和角速度，结合导航算法，实现对物体位置和方向的估计。

这种方式适用于室内导航、无线定位和车辆导航等场景，可以提供高精度的定位服务。

2. 自动驾驶：mems陀螺仪是自动驾驶系统中的重要组成部分，可以实时测量车辆的角速度和姿态，为车辆的精确控制提供数据支持。

通过与其他传感器（如加速度计、磁力计）的组合使用，可以实现车辆的智能导航和行驶。

四、智能手机领域1. 图像稳定：mems陀螺仪可以用于智能手机的图像稳定功能，通过实时测量手机的旋转角速度和角度，对图像进行实时校正，提高拍摄照片和录制视频的稳定性。

这对于提升用户体验和拍摄质量非常重要。

2. 屏幕旋转：mems陀螺仪还可以用于智能手机屏幕的自动旋转功能。

通过实时测量手机的姿态变化，可以自动调整屏幕的显示方向，提供更加便捷的使用体验。

五、虚拟现实领域1. 姿态跟踪：mems陀螺仪可以用于虚拟现实设备的姿态跟踪，通过实时测量用户头部的旋转角速度和角度，实现对虚拟现实场景的实时响应，提高虚拟现实体验的沉浸感。

2. 手柄控制：mems陀螺仪还可以应用于虚拟现实手柄的运动控制。

《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文

《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言随着科技的进步，导航系统在众多领域如航空、航天、机器人等领域扮演着至关重要的角色。

其中，捷联惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）因其具有独立性强、实时性高和隐蔽性好的特点，成为众多导航系统中重要的技术手段。

本文旨在探讨捷联惯性导航系统的关键技术及其发展趋势。

二、捷联惯性导航系统概述捷联惯性导航系统基于惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）的测量原理，将物理信息转化为电信号，以实现对载体姿态、速度和位置的实时解算。

相较于传统的平台式惯性导航系统，捷联式结构更加简单、体积更小、可靠性更高。

三、关键技术研究1. 惯性传感器技术惯性传感器是捷联惯性导航系统的核心部件，其性能直接决定了系统的精度和稳定性。

目前，高精度、低噪声的陀螺仪和加速度计是研究的重点。

此外，微机电系统（MEMS）技术的发展为惯性传感器的小型化、低成本化提供了可能。

2. 算法研究算法是捷联惯性导航系统的灵魂，其性能直接影响到系统的解算精度和实时性。

目前，主要的算法包括姿态解算算法、速度和位置解算算法、误差补偿算法等。

其中，基于卡尔曼滤波的姿态和位置解算算法是研究的热点。

此外，随着人工智能技术的发展，基于深度学习、神经网络的算法也在逐渐应用于捷联惯性导航系统中。

3. 系统集成与优化系统集成与优化是提高捷联惯性导航系统性能的重要手段。

这包括硬件电路的优化设计、软件算法的优化以及系统整体性能的评估与优化等。

通过优化设计，可以在保证系统性能的前提下，减小系统的体积和成本，提高系统的可靠性。

四、发展趋势1. 高精度化：随着科技的进步，对导航系统的精度要求越来越高。

因此，进一步提高惯性传感器的精度、优化算法、减少误差等是未来的重要研究方向。

2. 智能化：随着人工智能技术的发展，将人工智能技术应用于捷联惯性导航系统中，提高系统的自主性、智能性和适应性是未来的重要趋势。

3. 微型化：随着微机电系统（MEMS）技术的发展，捷联惯性导航系统的微型化、低成本化将成为可能。

卫星导航与惯性导航组合应用研究

卫星导航与惯性导航组合应用研究在现代导航技术的领域中，卫星导航和惯性导航是两种极为重要的手段。

它们各自具有独特的优势和局限性，而将二者组合应用，则能够实现优势互补，为各种导航需求提供更精准、可靠和持续的服务。

卫星导航，大家都不陌生，比如我们常用的 GPS、北斗等系统。

它通过接收卫星信号来确定位置、速度和时间等信息，具有全球覆盖、高精度和实时性强等优点。

在日常生活中，我们使用手机导航去陌生的地方，或者在物流运输中跟踪货物的位置，都离不开卫星导航的支持。

然而，卫星导航也存在一些不足之处。

比如，在信号受到遮挡的环境中，如高楼林立的城市峡谷、深山峡谷或者室内环境，卫星信号可能会变得微弱甚至完全丢失，导致导航精度下降或者无法正常工作。

此外，卫星导航的信号容易受到干扰，对于一些对导航可靠性要求极高的应用场景，如航空航天、军事等，这可能会带来严重的后果。

惯性导航则是另一种重要的导航方式。

它主要依靠陀螺仪和加速度计来测量物体的角速度和加速度，进而推算出物体的位置、速度和姿态等信息。

惯性导航的最大优点是不依赖外部信号，能够在卫星信号丢失或者受到干扰的情况下独立工作，提供连续的导航信息。

而且，惯性导航的响应速度快，能够实时地反映物体的运动状态。

不过，惯性导航也有其缺点。

由于测量误差会随着时间积累，长时间工作后，导航精度会逐渐下降。

正是由于卫星导航和惯性导航各自的特点，将它们组合应用成为了一种理想的解决方案。

这种组合可以充分发挥两者的优势，弥补彼此的不足，提高导航系统的整体性能。

在组合导航系统中，通常采用松组合、紧组合和深组合等不同的组合方式。

松组合是将卫星导航和惯性导航的输出结果进行简单的融合，比如通过卡尔曼滤波等算法对两者的位置和速度信息进行加权平均。

这种方式实现简单，但融合效果相对较弱。

紧组合则是将卫星导航的原始观测数据，如伪距、伪距率等，与惯性导航的推算结果一起进行处理。

这样可以更充分地利用卫星导航的信息，提高组合导航系统的精度和可靠性。

基于FPGA的MEMS捷联惯性导航系统设计

第39卷第2期2017年4月压电与声光PIEZOELECTRICS &ACOUSTOOPTICSVol. 39 No.2Apr.2017文章编号：1004-2474(2017)02-0176-04基于FPGA的MEMS捷联惯性导航系统设计张春熹、李胜臣、高爽、蔡晓雯、陈光建2(1.北京航空航天大学惯性技术重点实验室，北京1〇〇191;2.中国石油集团测井有限公司装备与销售分公司，陕西西安710077)摘要：针对石油、煤矿等特殊环境中对小型化捷联惯性导航系统的需求，设计并实现了基于现场可编程门阵列 (FPGA)单芯片控制的微机电系统-惯性测量单元（MEMS_IMU)小型化捷联惯性导航系统。

系统采用ADI公司的靈-3_1圆作为惯性器件，主控芯片使用07<:1〇116111系列？?0八，采用可编程片上系统（30?〇工作模式，最终制成尺寸4 cmXll cm的捷联惯导系统。

系统实现了数据采集、误差补偿、导航解算以及与上位机通信等功能。

实验结果表明，系统能满足在钻井等小尺寸测量环境中使用，连续姿态变换过程中姿态误差小于2%实现稳定工作。

关键词：微机电系统（M E M S);现场可编程门阵列（FPG A);可编程片上系统(SO P C);捷联惯导系统；小型化中图分类号：TP368.2;V249.3 文献标识码：ADesign of MEMS Strapdown Inertial Navigation System Based on FPGA ZHANG Chunxi1 , LI Shengchen1 , GAO Shuang1 , CAI Xiaowen1 , CHEN Guangjian2(1. Key Lab. on. Inertial Science and Technology, Beihang University, Beijing 100191, China；2. China Petroleum Group Logging Co. Ltd. Equipment and Sales Branch, Xi?an. 710077, China)Abstract：In view of the requirement of the small size strapdown inertial navigation system in the special environments such as oil, coal mine and so on, a strapdown inertial navigation system based on FPGA single chip control and MEMS IMU is designed in this paper. The system uses ADI MEMS IMU as the inertial component, cyclone III series FPGA as the control chip, and the System on Programmable Chip (SOPC) operating mode to construct a strapdown inertial navigation system with the size of 4 cmX 11 cm. The system realizes the functions of data acquisition? error compensation? navigation solution and communication with the host computer. The experimental results show that the system can meet the requirements of small size measurement environments such as drilling etc. The attitude error is less than 2° during the attitude changing process with steady operation.Key words：microelectromechanical systems (M E M S); field-programmable gate array (FPGA)；system on a programmable chip(SOPC) ；strapdown inertial navigation；miniaturizationo引百当前捷联惯性导航系统得到了越来越广泛的应用[1]。

基于MEMS技术的微型惯性导航系统的设计与实现

基于MEMS技术的微型惯性导航系统的设计与实现微型惯性导航系统（Micro Electromechanical Systems Inertial Navigation System，MEMS INS）是一种新型的惯性导航系统，它的出现解决了传统惯性导航系统的缺陷。

传统的惯性导航系统因其体积大，重量重，定位精度低等缺陷，限制了其在军事、航空等领域的应用。

而MEMS INS仅有传统系统的十分之一左右的体积，重量也仅有十分之一，定位精度却能达到0.01%。

因此，该系统已逐渐得到广泛的应用，包括医疗器械、航空器、移动设备等领域。

本文将介绍如何设计实现一款基于MEMS技术的微型惯性导航系统。

一. MEMS技术的概述MEMS技术是一种将微型机械系统与电路系统相结合的技术，通过微电子加工技术，在微米尺度制造出微小的工作元件。

MEMS技术广泛应用于航空、军事、医疗等领域，其制造工艺和器件设计都较为复杂。

MEMS惯性传感器是MEMS技术中的一种重要应用，由三轴陀螺仪和三轴加速度计组成，它们能够测量物体的姿态和运动状态，并根据运动状态计算出物体的位置和速度。

二. 微型惯性导航系统的组成和原理微型惯性导航系统由MEMS惯性传感器、微处理器、GPS等部分组成。

其中，MEMS惯性传感器主要负责测量物体的姿态和运动状态，微处理器则负责计算物体的位置和速度，而GPS则可用于补偿MEMS惯性传感器的漂移误差。

微型惯性导航系统的工作原理是：通过测量加速度计和陀螺仪所感知的经纬度、角度以及高度等数据，将数据传输给微处理器进行分析和处理，得到航向、坐标、速度等导航信息，在不借助外部参考的情况下准确导航。

三. 微型惯性导航系统的设计和实现（1）系统设计在设计MEMS INS之前，需要确定以下参数：A.系统精度：在众多因素的影响下，系统的精度是十分重要的设计参数。

精度与成本也有很大的关系，因此控制规模，将测量错误最小化是一款惯性导航系统最重要的要求。

mems微惯导GPS组合惯导系统

mems微惯导GPS组合惯导系统mems微惯导GPS组合惯导系统全球卫星定位系统(GPS)导航可以全天候作业，且具有较⾼的导航精度，本钱低廉，是当今运⽤最多的⼀种导航系统。

通过差分运⽤的双天线GPS接纳机不只可以完成定位，⽽且可以动态获得准确的北向，长时刻运⽤也不会发作潇洒。

但在运⽤于运动载体时，因为运动载体的机动改变，常使接纳天线遭到断续的遮挡，乃⾄对已盯梢的卫星信号会发作失锁现象，需求⼀定时刻才⼲再次捕获和盯梢上卫星信号，使导航数据呈现断续，影响导航的可靠性。

惯性(INS)导航可以供给多种导航参数，具有不依赖外界信息、隐蔽性好、抗⼲扰性强、全天候作业、数据输出率⾼级长处，是彻底⾃主的导航系统。

但它的精度随时刻⽽改变，长时刻作业会累积较⼤误差，不宜作长时刻导航。

卫星导航系统（GPS）、惯性导航系统（INS）独⾃运⽤都有难以克服的限制，XW-ADU5650将卫星导航系统（GPS）与惯性导航系统（INS）联合运⽤，运⽤计算机数据处理、卡尔曼滤波等技能完成两种导航技能的有机组合，发挥各⾃特⾊，交融优势，取长补短，弥补了单⼀导航技能的缺点，具有在精度、可靠性、体积、本钱等⽅⾯的竞赛优势。

XW-ADU5650姿态⽅位组合导航系统，由微惯性丈量单元、双天线定位定向单元、组合导航解算单元、接纳天线四部分组成。

mems微惯导GPS组合惯导系统⾸要技能⽬标（1）系统⽬标航向精度：0.2°/L(L为天线基线长度）俯仰精度：0.1°横滚精度：0.1°⽅位精度：2m分量 500g尺度132x68x79mm电源12VDC额外（9-15VDC）作业温度-40℃～ +75℃振荡 5g rms (20Hz to 2kHz, random)冲击 200g PK ½ sine 2 msec（2）陀螺仪量程 ±100°/s零位误差 ≤0.15°/s零偏稳定性 5°/h零侧重复性 0.15°/s噪声 0.01°/s带宽 50Hz（3）加速度计量程 ±2g（±10g可选 optional）零位误差 ≤0.005g零偏稳定性 ≤1mg零侧重复性 ≤0.001g。

《2024年捷联惯性导航系统关键技术研究》范文

《捷联惯性导航系统关键技术研究》篇一一、引言捷联惯性导航系统（SINS）是一种基于惯性测量单元（IMU）的导航技术，其通过测量物体的加速度和角速度信息，结合数字积分算法，实现对物体运动状态的精确估计和导航。

SINS具有高精度、抗干扰能力强、无需外部辅助等优点，在军事、航空、航天、航海等领域具有广泛的应用前景。

本文将重点研究捷联惯性导航系统的关键技术，包括传感器技术、算法技术以及系统集成技术。

二、传感器技术研究1. 陀螺仪技术陀螺仪是SINS的核心部件之一，其性能直接影响到整个系统的精度和稳定性。

目前，常用的陀螺仪包括机械陀螺、光学陀螺和微机电系统（MEMS）陀螺等。

其中，MEMS陀螺因其体积小、重量轻、成本低等优点，在SINS中得到了广泛应用。

然而，MEMS陀螺的精度和稳定性仍需进一步提高。

因此，研究高性能的MEMS陀螺制造技术和材料，以及优化其工作原理和结构，是提高SINS性能的关键。

2. 加速度计技术加速度计是SINS的另一个重要传感器，其测量精度和稳定性对SINS的导航性能有着重要影响。

目前，常用的加速度计包括压阻式、电容式和压电式等。

为了提高加速度计的测量精度和稳定性，需要研究新型的加速度计制造技术和材料，以及优化其电路设计和信号处理算法。

三、算法技术研究1. 姿态解算算法姿态解算算法是SINS的核心算法之一，其目的是通过陀螺仪和加速度计的测量数据，计算出物体的姿态信息。

目前常用的姿态解算算法包括欧拉角法、四元数法和卡尔曼滤波法等。

为了提高算法的精度和实时性，需要研究新型的姿态解算算法，如基于机器学习的姿态解算方法等。

2. 误差补偿算法由于传感器自身的误差和外部环境的影响，SINS在运行过程中会产生误差。

为了减小误差对系统性能的影响，需要研究误差补偿算法。

目前常用的误差补偿算法包括基于模型的方法和基于数据的自适应补偿方法等。

研究新型的误差补偿算法和技术手段是提高SINS性能的重要方向。

四、系统集成技术研究1. 数据融合技术数据融合技术是将来自不同传感器的数据信息融合起来，以提高导航系统的整体性能。