IMU信号采集系统

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imu工作原理

imu工作原理

imu工作原理
IMU(惯性测量单元)是一种基于利用集成的加速度计和旋转速度计测量旋转速率和位
移的传感器系统。

它可以用于测量机器人的运动,包括旋转和移动,还可以用于更先进的
应用,如抗震监测和航空飞行仿真,结构应力分析,机器人编程,以及机器视觉等。

IMU的功能和结构由三个子系统构成,即加速度计、陀螺仪和数字滤波器。

首先,加
速度计会测量设备相对于惯性参考系统的加速度,包括加速度和重力也称为重力矢量;同时,陀螺仪会传感设备相对于参考系统的旋转速率(角速度)。

数字滤波器把加速度计和陀螺仪的信号综合起来,消除干扰,得到更准确的信号。

此外,IMU还可以结合一个行星定位器(GPS)和磁力计来增强信号的准确度,获得一个更强大、更准确的传感器系统。

IMU很容易被安装在机器人腰部和头部等部位,使用专门生产的安装螺丝或其他安装
结构。

安装后,它就可以测量机器人在空间中的运动,并将信号传输给处理器。

IMU可以识别机器人的位置和动作,这些动作可以是本地位置变化、方向变化、旋转、速度变化或它的任何其他组合,以及这些组合背后的实际变化。

最终,由处理器来控制机
器人的运动,并使机器人运动的更精准和准确。

高精度室内定位技术与系统设计

高精度室内定位技术与系统设计

高精度室内定位技术与系统设计随着移动互联网的快速发展,人们对室内定位的需求也越来越大。

传统的GPS定位技术在室内环境下的精度不高,因此需要开发一种高精度室内定位技术与系统设计。

本文将探讨目前常用的室内定位技术,并介绍一个基于Wi-Fi和蓝牙的高精度室内定位系统的设计。

目前,室内定位技术主要分为基于无线信号和基于传感器的两种类型。

基于无线信号的技术包括Wi-Fi定位、蓝牙定位和RFID定位等。

基于传感器的技术包括惯性测量单元(IMU)、陀螺仪和加速度计等。

在这两种技术中,基于无线信号的室内定位技术更为常用和成熟。

Wi-Fi 定位是利用无线路由器在室内空间内部署建立信号覆盖区域,通过对接收到的信号强度进行定位。

蓝牙定位是通过与蓝牙设备通信,通过测量信号强度来确定设备位置。

RFID定位则是通过无线射频识别技术,通过对标签的读取进行定位。

高精度室内定位系统设计需要考虑以下几个方面。

首先是信号采集。

系统需要能够准确地采集到无线信号的强度或其他特征参数。

其次是信号处理算法。

针对不同的无线信号进行相应的处理算法,从而实现定位功能。

再次是定位误差的优化。

通过对系统的硬件和软件进行优化,减小定位误差,提高精度。

最后是系统可扩展性和可靠性。

系统应支持多用户同时使用,且在不同的环境下都能够正常工作。

基于Wi-Fi和蓝牙的高精度室内定位系统具有很大的潜力。

Wi-Fi信号覆盖范围广,稳定性高,而蓝牙信号具有较高的精度。

这两种技术结合起来可以提供更为准确的室内定位。

系统设计中,需要在室内环境内部署一定数量的Wi-Fi路由器和蓝牙设备,以确保信号覆盖全面。

同时,系统需要具备强大的信号处理算法,能够根据采集到的信号数据准确地计算出设备的位置。

除了基于无线信号的室内定位技术,基于传感器的技术也值得关注。

惯性测量单元(IMU)是一种通过加速度计和陀螺仪等传感器来测量位置和方向的技术。

这种技术具有较高的精度,适用于一些特殊的场景,如室内导航等。

低精度IMU与GPS组合导航系统研究

低精度IMU与GPS组合导航系统研究

3、导航数据融合效果有待进一步提高。
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数值计算方 法,优化算法性能,提高实时性。
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3、算法优化:针对卡尔曼滤波 算法复杂度较高的问题
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
1、GPS和IMU数据采集与同步:采用分频复用技术,实现GPS和IMU数据的同 步采集;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
2、数据预处理:对原始数据进行滤波和平滑处理,以提高数据质量; 3、状态估计:采用扩展卡尔曼滤波算法,估计系统的状态变量和协方差;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
2、GPS和捷联惯导组合导航系统具有互补性,可以实现优势互补, 提高导航系统的性能。
然而,本研究仍存在一些不足之处。首先,对于GPS和捷联惯导组合导航系统 的具体实现方法,尚未进行详细探讨。未来研究可以进一步深入研究系统的硬件 实现方法、软件算法等具体技术细节。其次,虽然本次演示对GPS和捷联惯导组 合导航系统的应用进行了简要介绍,但尚未对其在各领域的应用进行深入研究。 未来可以对不同领域的应用场景进行详细分析,为实际应用提供更有针对性的指 导。
4、实现卡尔曼滤波算法:根据预处理后的数据和状态估计结果,实现卡尔曼 滤波算法,进行数据融合;
3、算法优化:针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题,采用高效数 值计算方法,优化算法性能,提高实时性。
5、系统调试与优化:对系统进行实际环境下的调试与优化,确保系统的稳定 性和性能。

基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计共3篇

基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计共3篇

基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计共3篇基于MEMS传感器的动作捕捉系统开发设计1随着社会的不断发展和科技的进步,人们对于实时动作捕捉技术的需求越发迫切,例如在电影制作、体育训练、医疗康复等领域,实时动作捕捉技术被广泛应用。

传统的动作捕捉技术通常需要使用大型光学传感器和跟踪摄像机等昂贵设备进行测量,而此类技术在成本、便携性和灵活性方面都存在较大缺失。

因此,在此背景下,基于MEMS传感器的动作捕捉系统应运而生,其可方便、精确、实时地监测被测者的动作,成为广大用户的新宠。

基于MEMS传感器的动作捕捉系统由硬件和软件两部分组成,其中硬件部分包括传感器和数据采集模块,软件部分包括数据处理和动作还原模块。

对于传感器的选择,需兼顾成本和精度等因素。

本设计选用六轴惯性测量单元(IMU)作为MEMS传感器,并将其与Arduino控制器相结合,构成硬件系统的主体。

作为一种集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的传感器,六轴IMU具有小巧易携带、精度高、响应迅速等优点,非常适合用于动作捕捉。

除此之外,根据具体需求,还可以增加其他传感器,如压力传感器、心率传感器、体温传感器等,以更为全面地了解被测者的状态。

在硬件系统搭建完成之后,就需要针对所采集的数据进行相应处理和建模,最后实现对被测者动作的还原。

数据处理主要包括数据的滤波、去噪和标定,其中标定是十分重要的一步,其目的是消除传感器间的误差对测量结果的影响。

动作还原则是指将传感器采集到的动作数据转化为人体各关节的运动角度并表示成3D模型或2D动画。

具体动作还原方法可以采用朗格朗日方法、神经网络、贝叶斯网络等多种技术进行优化实现,以实现高精度的动作还原效果。

总之,基于MEMS传感器的动作捕捉系统具有成本低、精度高、响应速度快等多重优点,在实现一系列领域动作捕捉方面具有广泛应用和推广价值。

生产和研发厂商需根据市场的实际需求,实现高品质软硬件产品,为用户提供定制化服务,以满足日益增长的市场需求。

自动驾驶基础——惯性测量单元(IMU)

自动驾驶基础——惯性测量单元(IMU)

自动驾驶基础——惯性测量单元(IMU)展开全文本文介绍了IMU在自动驾驶技术中的重要作用,严格来讲,单纯的IMU只提供相对定位信息,即自体从某时刻开始相对于某个起始位置的运动轨迹和姿态。

评价自动驾驶汽车的技术指标很多,目前最受关注的主要是安全性、成本和运营范围(也就是SAE自动驾驶分级L1- L5的等级划分中的ODD,设计运行域Operational Design Domain)。

这三个指标是相互关联的,例如,运营范围越小,应用场景越简单,成本越低,同时安全性越高,反之亦然。

因此竞争焦点在于,谁能在更大的运营范围内提供更安全和更低成本的解决方案,或提供支持这种方案的核心器件。

从目前的情况看,园区或室内的自动驾驶技术已经日趋成熟,而开放道路,尤其是城市环境下的全自动驾驶技术仍然处于研发和测试阶段。

这里面固然有感知层面的问题,目前的传感器对开放道路上的行人、动物等目标的检测能力仍然有待提高,但另一个容易被忽视的问题是定位的难度。

在一个不大的固定区域内,定位问题可以通过基础设施改造和SLAM技术解决;在室内,UWB定位可以达到厘米级精度。

然而,如果要设计一个可以在更大范围内自动驾驶的汽车,高精定位就成为一个挑战。

对于一辆自动驾驶汽车来说,高精定位有两层含义:·得到自车与周围环境之间的相对位置,即相对定位;·得到自车的精确经纬度,即绝对定位。

看到这里,很多人的第一反应是,人自己开车的时候,从来不知道自己的经纬度,为什么自动驾驶汽车一定要做绝对定位呢?其本质原因还是在于环境感知能力的差异。

人类可以仅凭双眼(和一些记忆、知识)就能精确地得出周围的可行驶区域、道路边界、车道线、障碍物、交通规则等关键信息,并据此控制汽车安全地行驶。

然而目前人类所设计的传感器和后处理算法还无法达到同样的性能。

因此,自动驾驶汽车对于周边环境的理解需要高精地图、联合感知等技术的辅助。

高精地图可以把由测绘车提前采录好的、用经纬度描述的道路信息告诉车辆,而所有的车辆也可以把实时感知得到的、用经纬度描述的动态障碍物的信息广播给周围的车辆,这两个技术叠加在一块,就可以大大提高自动驾驶汽车的安全性,从而拓展它们的运营范围。

惯性导航系统如何在没有GPS的情况下定位

惯性导航系统如何在没有GPS的情况下定位

惯性导航系统如何在没有GPS的情况下定位惯性导航系统是一种利用陀螺仪和加速度计等惯性测量单元(IMU)进行导航定位的技术。

与依赖卫星的全球定位系统(GPS)不同,惯性导航系统独立于外部信号源,可以在没有GPS信号的情况下实现定位和导航。

本文将介绍惯性导航系统在GPS不可用情况下的定位原理和应用。

一、惯性导航系统概述惯性导航系统是一种利用物体运动中的惯性原理进行导航的系统。

通常由陀螺仪和加速度计等组件构成,通过测量物体的角速度和加速度,结合初始状态的参考值,计算出物体在空间中的位置、速度和方向等导航参数。

二、惯性导航系统定位原理惯性导航系统的定位原理基于物体运动的惯性特性。

当物体运动时,陀螺仪可以测量物体的角速度,而加速度计可以测量物体的加速度。

结合初始状态的参考值,可以通过积分计算出物体相对于初始位置的运动轨迹。

同时,在运动过程中,通过不断更新采集到的角速度和加速度数据,可以对位置、速度和方向等导航参数进行连续修正。

三、惯性导航系统误差问题惯性导航系统在实际使用中存在一定的误差问题。

主要包括陀螺仪的漂移误差和加速度计的积分漂移误差。

陀螺仪的漂移误差会导致角速度的测量值逐渐偏离真实值,从而影响导航结果的准确性。

加速度计的积分漂移误差会导致位置误差的不断累积。

为了解决这些误差问题,惯性导航系统通常需要与其他导航系统(如GPS)进行组合使用,通过传感器融合技术进行自校准和误差补偿。

四、惯性导航系统应用领域惯性导航系统在很多领域都有广泛的应用,特别是在没有GPS信号或者GPS信号不稳定的环境下。

下面列举几个应用领域:1. 航空航天:惯性导航系统被广泛应用于飞机、导弹、卫星等空中航行器中,能够为飞行器提供准确的导航和姿态信息。

2. 海洋航行:惯性导航系统可以在船只、船舰等航行载体中使用,提供准确的航迹跟踪和位置定位。

3. 无人驾驶车辆:惯性导航系统在无人驾驶领域具有重要作用,可以为无人驾驶车辆提供精确的位置和姿态信息,实现自主导航和控制。

IMU-DGPS辅助航空摄影测量原理、方法及实践

IMU-DGPS辅助航空摄影测量原理、方法及实践

IMU-DGPS辅助航空摄影测量原理、方法及实践IMU/DGPS辅助航空摄影测量原理、方法及实践摘要:航空摄影测量是一种重要的地理信息获取方式,它通过飞机搭载的相机对地面进行拍摄,然后利用测量原理和方法对照片进行处理,得到地面特征的空间坐标。

为了提高航空摄影测量的精确度和效率,研究人员引入了IMU(惯性测量单元)和DGPS(差分全球定位系统)技术,用于辅助航空摄影测量。

1. 引言航空摄影测量是通过飞机搭载的相机对地面进行拍摄,并利用测量原理和方法对照片进行处理,获得地面特征的空间坐标。

传统的航空摄影测量需要依赖地面控制点进行外方位元素的测量,然后通过三角测量法对相片上的特征点进行定位。

然而,传统方法存在精度低、工作量大和时间周期长等问题。

为了解决这些问题,研究人员引入了IMU和DGPS技术,用于辅助航空摄影测量。

2. IMU/DGPS技术原理IMU是一种集成了加速度计和陀螺仪的装置,通过测量飞机的姿态角速率和加速度,可以提供飞机的姿态信息。

DGPS是通过将接收器与参考站进行差分处理,消除GPS信号的误差,从而提高定位精度。

将IMU和DGPS技术结合使用,可以实现对飞机运动状态的精确定位跟踪。

3. IMU/DGPS辅助航空摄影测量方法在进行航空摄影测量时,首先需要将IMU和DGPS设备安装在飞机上。

然后,通过IMU测量飞机的姿态和运动状态,通过DGPS获得飞机的位置信息。

将IMU和DGPS数据与飞机上相机拍摄的照片进行匹配,可以实现对照片的精确定位和定向。

最后,通过测量原理和方法对照片进行处理,获得地面特征的空间坐标。

4. IMU/DGPS辅助航空摄影测量实践为了验证IMU/DGPS辅助航空摄影测量的效果,我们在一个城市进行了实地实践。

首先,我们安装了IMU和DGPS设备,并在飞机起飞前进行了校准和测试。

然后,我们安排飞机进行一次摄影任务,飞机在空中飞行时,IMU记录飞机的运动状态,DGPS记录飞机的位置信息。

低成本集成式GPS/IMU系统的研制

低成本集成式GPS/IMU系统的研制

低成本集成式GPS/IMU系统的研制
白焕旭
【期刊名称】《舰船导航》
【年(卷),期】2001(000)004
【摘要】本文论述了一种低成本小型GPS/IMU(inertial measurement unit)组合系统的研制。

已研制的捷联式AHRS(姿态与首向基准系统)的姿态和方位精度能分别达到±0.2度和±0.4度。

而低成本GPS/IMU组合样机能达到10米的定位精度。

【总页数】4页(P25-28)
【作者】白焕旭
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】TN966
【相关文献】
1.一种改进的低成本车载MIMU/GPS组合导航系统算法
2.低成本IMU/GPS组合导航系统设计
3.低成本MIMU/GPS车载组合测量系统的导航算法设计
4.低成本GPS/MEMS-IMU无缝导航系统仿真与实现
5.低成本集成式GPS/IUM系统
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imu与编码器数据采集功能模块原理

imu与编码器数据采集功能模块原理

IMU(惯性测量单元)与编码器数据采集功能模块原理一、引言1.1 IMU与编码器数据采集功能模块的作用IMU与编码器数据采集功能模块是现代导航系统中的重要组成部分,它们可以实时采集和处理运动数据,用于导航系统的定位、姿态测量和运动控制等方面。

1.2 IMU与编码器数据采集功能模块的应用领域IMU与编码器数据采集功能模块被广泛应用于无人机、自动驾驶车辆、航天器和工业机器人等领域,为这些系统提供高精度的定位和姿态测量能力。

二、IMU数据采集原理2.1 IMU的基本原理IMU是通过测量物体的加速度和角速度来实现姿态测量和运动跟踪的一种传感器装置。

其工作原理基于牛顿运动定律,通过加速度计和陀螺仪来进行数据采集。

2.2 加速度计的工作原理加速度计是一种能够测量物体在三维空间中的加速度的传感器,其工作原理是利用体积质量惯性的变化来测量物体的加速度。

2.3 陀螺仪的工作原理陀螺仪是一种能够测量物体角速度的传感器,其工作原理是基于角动量守恒定律,通过测量物体绕三个轴旋转的角速度来获得姿态信息。

2.4 IMU的数据融合算法IMU采集到的数据通常存在噪声和漂移,需要通过数据融合算法对加速度计和陀螺仪的数据进行融合和校准,以获得更准确的姿态信息。

三、编码器数据采集原理3.1 编码器的基本原理编码器是一种能够测量物体旋转角度或线性位移的传感器,其工作原理是通过测量物体旋转或运动时的编码脉冲来获取位置和速度信息。

3.2 光栅编码器的工作原理光栅编码器是一种通过测量透过光栅的光线变化来获得旋转或线性位移信息的传感器,其具有高精度和高分辨率的特点。

3.3 磁栅编码器的工作原理磁栅编码器是一种通过测量磁场变化来获得旋转或线性位移信息的传感器,其具有耐受环境干扰和高可靠性的特点。

3.4 编码器数据采集与处理编码器通过传感器采集到的脉冲信号需要经过信号调理和计数器进行处理,以得到物体的位置和速度信息。

四、IMU与编码器数据融合原理4.1 数据融合的意义IMU和编码器各自具有一定的局限性,通过数据融合可以克服它们的缺点,提高姿态测量和运动跟踪的精度和稳定性。

无人机电力巡检中光纤IMU数据采集系统设计

无人机电力巡检中光纤IMU数据采集系统设计

无人机电力巡检中光纤IMU数据采集系统设计作者:赵伟高朱庄生来源:《现代电子技术》2013年第16期摘要:无人机电力巡检作为处理电力线路日常维护和应急处置的高效手段,已逐步取代传统的巡检方式而被广泛应用。

为实现电力线路的安全巡检,针对无人机电力安全巡检的飞行平台和特殊环境,在此设计了一种光纤IMU数据采集系统,通过石英加速度计和光纤陀螺仪敏感载体的加速度和角速度信息,利用FPGA并行处理的特点及其丰富的I/O接口,实时采集其输出的原始脉冲数据,并利用多个数字温度传感器通过分布式网络点测试结构实现对光纤IMU多点温度信息的采集。

最后将数据打包发送给上位机进行存储、分析和滤波等处理,从而计算出无人机电力巡检所需的位置、速度和姿态等信息,最终实现无人机电力线路的安全巡检工作。

关键词:电力巡检; FPGA;光纤IMU;数据采集系统;上位机中图分类号: TN911⁃34 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2013)16⁃0034⁃040 引言无人机电力安全巡检主要是针对我国高压、特高压电力线路日常安全维护和应急处置等业务需求,通过研制无人机多传感器集成的电力线路安全巡检系统装备[1],完成复杂地形条件下超视距无人直升机电力线路安全巡检,促进我国电网线路安全、高压巡检和应急保障技术的发展进步。

而惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)主要通过陀螺仪和加速度计等传感器敏感载体的加速度和角度率信息通过数据采集系统将这些原始数据传递给导航计算机进行滤波计算,从而为无人机电力巡检系统中光学、激光雷达等载荷提供高精度的位置、姿态基准[2],同时为惯性稳定平台提供精确的指向。

目前国内采用测量单元的主要有挠性、光纤和激光三种,针对无人机电力巡检的飞行平台和特殊环境,对多传感器系统的重量、体积和功耗有较严格的限制,这就要求IMU重量体积小,功耗低,精度高。

其中,光纤陀螺相对于挠性陀螺,具有启动快,精度高,可靠性高等一系列优点[1],而相对于激光陀螺,光纤陀螺的重量体积小,功耗低。

不同定位系统的精度比较与选择

不同定位系统的精度比较与选择

不同定位系统的精度比较与选择近年来,全球定位系统(GPS)已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

无论是出行导航、地图标注、还是农业、军事等领域的应用,定位系统都提供了极大的帮助。

然而,当我们需要更高精度的定位时,我们就不得不考虑其他定位系统的选择。

本文将比较不同定位系统的精度,并提供选择的建议。

首先,我们来看GPS系统。

GPS系统是目前应用最广泛的定位系统之一,它基于卫星信号,通过接收多个卫星的信号来确定位置。

其精度通常在10-20米之间。

然而,在某些环境下,例如高楼大厦密集的城市中,信号被建筑物遮挡,从而导致定位误差的增加。

为了克服GPS在城市环境中的限制,全球导航卫星系统(GNSS)应运而生。

GNSS综合了来自GPS、伽利略(Galileo)等多个卫星系统的信号,以提供更高的精度和可靠性。

相比于GPS,GNSS的精度可以达到几米到十几米之间,这在城市导航和地图标注中非常有用。

除了卫星系统,我们还有其他一些选择。

辅助定位系统(ALS)可以提供比GNSS更高的精度。

ALS通过将GPS与其他传感器(如加速度计、陀螺仪)结合起来,以实时测量运动加速度,并在定位过程中进行修正。

这样可以减少定位误差,提供更为准确的位置信息。

另外,蓝牙定位技术也在近些年得到了广泛应用。

蓝牙定位系统利用蓝牙信号和接收器之间的信号强度进行定位。

通过在环境中安置多个蓝牙设备,可以实现高精度的定位。

不过,蓝牙定位系统的范围相对较小,仅适用于室内或封闭空间。

对于房间级别的定位需求,蓝牙定位系统是一个不错的选择。

此外,无线局域网定位(WLAN)也在定位领域中扮演着重要的角色。

WLAN定位系统通过测量设备与无线接入点之间的信号强度来确定位置。

它通常用于室内定位,例如在商场、机场等场所提供导航服务。

WLAN定位精度一般在几米到十几米之间,虽然它相对于GPS和GNSS而言精度较低,但在特定环境下,例如高楼建筑密集或室内环境中,WLAN定位系统可以提供可靠准确的位置信息。

阵列式mems-imu系统的设计与实现

阵列式mems-imu系统的设计与实现

阵列式mems-imu系统的设计与实现
mems-imu(microelectromechanical系统惯性测量单元)是利用微小的机电传感器来测量物体的加速度和角速度,是用于补偿和校准灵敏度较低的惯性外设,特别是在机器人导航和机器视觉任务中。

阵列式mems-imu系统可以搭建一个数据采集系统,能够实时收集和传输惯性测量的数据。

首先,要实现阵列式mems-imu系统,应选择恰当的mems-imu,考虑参数,如尺寸、量程、应变率等,来满足系统的性能要求。

其次,应当选择可以驱动上述mems-imu的发射芯片,配合芯片制作合适的继电器面板,接入各个mems-imu,从而控制其运行状态。

并且,需要连接控制芯片和继电器面板,向检测芯片发送监测指令,并接收输出信号反馈。

最后,安装好电路,用适当的数据管理程序将数据即时采集,建立惯性测量技术实验环境,从而实现阵列式mems-imu系统的设计和实现。

一种关联气象数据的IMU数据采集处理系统[发明专利]

一种关联气象数据的IMU数据采集处理系统[发明专利]

专利名称:一种关联气象数据的IMU数据采集处理系统专利类型:发明专利
发明人:朱清平,王庆顺,赵浩
申请号:CN201510956439.6
申请日:20151217
公开号:CN105608865A
公开日:
20160525
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种关联气象数据的IMU数据采集处理系统,包括:IMU数据采集处理模块、信号处理模块、通讯模块和锂电电源模块;IMU数据处理模块用于采集IMU数据并进行运算处理,IMU数据包括方位角、仰角、气压高度以及瞬间加速度;通讯模块通过信号处理模块与IMU数据处理模块连接。

本发明提供的关联气象数据的IMU数据采集处理系统,在采集上不仅采集方位角、仰角和瞬间加速度等传统的IMU数据,还采集气压高度,如此,可根据不同的气压高度对采集到的方位角、仰角和瞬间加速度等进行分析,当用于人工降雨设备,可统计人工降雨设备发射炮弹的数量、方位角、仰角等,然后根据本发明采集的数据,即可对炮弹运动轨迹进行判断,从而提高人工降雨预测的精确性。

申请人:安徽诺安信息科技有限公司
地址:230000 安徽省合肥市振兴路自助创新产业基地1008室
国籍:CN
代理机构:合肥市长远专利代理事务所(普通合伙)
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惯性导航系统

惯性导航系统

惯性导航系统惯性导航系统(Inertial Navigation System,简称INS)是一种基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称IMU)的导航系统,它利用加速度计和陀螺仪来计算和跟踪自身的位置、速度、姿态以及其他相关信息。

INS的主要优势在于其独立性、高精度和实时性。

一、惯性导航系统的原理及构成1.1 原理惯性导航系统基于牛顿力学的基本原理,根据物体在三维空间中的运动状态(位置、速度、姿态),利用加速度计测量加速度,陀螺仪测量角速度,从而获得物体的运动信息。

1.2 构成惯性导航系统由加速度计和陀螺仪构成。

加速度计用于测量物体的加速度,而陀螺仪则用于测量物体围绕轴的旋转角速度。

这两个组件通常被称为惯性测量单元(IMU)。

二、惯性导航系统的工作原理惯性导航系统通过对加速度和角速度的测量结果进行积分运算,得到物体的位置、速度和姿态等导航参数。

根据这些参数,可以进行航行过程中的定位、导航、控制等任务。

2.1 姿态测量加速度计和陀螺仪的输出信号经过信号处理后,可以计算出物体在空间中的姿态。

姿态测量是导航系统的基础,可以帮助确定物体的朝向和方向。

2.2 位置和速度测量根据加速度计测量的加速度和陀螺仪测量的角速度,可以利用运动学方程进行积分运算,从而得到物体的位置和速度信息。

2.3 系统校准惯性导航系统需要进行定期的校准,以确保其输出的数据准确可靠。

校准的主要目的是消除误差和漂移,并提高导航系统的精确度和稳定性。

三、惯性导航系统的应用领域3.1 轨道交通惯性导航系统在轨道交通领域的应用越来越广泛,如地铁列车、高铁等。

它能够提供高精度的位置和速度信息,帮助保证列车的安全性和准确性。

3.2 航空航天惯性导航系统是飞机和导弹等航空器的重要组成部分。

它可以在无GPS信号的情况下,仍然提供准确的导航信息,确保飞行器的航线精确和稳定。

3.3 海洋探测惯性导航系统在海洋探测中也有重要应用,如海洋调查船、潜艇等。

纯惯导数据(imu)位置解算

纯惯导数据(imu)位置解算

纯惯导数据(imu)位置解算纯惯导数据(IMU)位置解算是一种常见的定位技术,它通过利用惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称IMU)获取的加速度和角速度信息,结合初始位置和姿态信息,实时计算出目标物体的位置。

本文将介绍纯惯导数据位置解算的原理、应用场景以及一些相关的技术挑战。

一、纯惯导数据位置解算原理纯惯导数据位置解算是基于惯性测量原理实现的一种定位方法。

IMU 是一种集成了加速度计和陀螺仪的传感器,通过测量目标物体在三个方向上的加速度和角速度,可以推导出目标物体的位置和姿态信息。

在纯惯导数据位置解算中,首先需要获取目标物体的初始位置和姿态信息。

这可以通过引入其他传感器(如GPS、罗盘等)或者人工标定来实现。

初始位置和姿态信息在解算过程中起着重要的作用,它们提供了一个起点,使得通过IMU测量的加速度和角速度数据可以转化为目标物体的实际位移和姿态变化。

然后,根据IMU测量的加速度和角速度数据,结合初始位置和姿态信息,可以使用数值积分或者滤波算法来实时计算目标物体的位置。

数值积分法通过对加速度和角速度数据进行离散化和积分操作,得到目标物体的速度和位移。

滤波算法则利用卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼滤波等方法,对IMU测量的数据进行滤波处理,得到目标物体的位置和姿态估计。

二、纯惯导数据位置解算应用场景纯惯导数据位置解算在许多领域都有广泛的应用。

其中,室内导航是纯惯导数据位置解算的典型应用场景之一。

在室内环境中,GPS 信号通常无法到达,而纯惯导数据位置解算可以利用IMU测量的数据,实现对目标物体在室内的准确定位。

这在无人驾驶、室内导航机器人等领域具有重要意义。

纯惯导数据位置解算还可以用于航空航天领域。

在飞行器中,由于GPS信号在高海拔或者远离地面时可能会受到干扰,纯惯导数据位置解算可以作为一种备用的定位手段。

它可以通过IMU测量的数据,实时计算出飞行器的位置和姿态,提供给飞行控制系统进行姿态稳定和飞行路径规划。

imu与编码器数据采集与融合实验步骤

imu与编码器数据采集与融合实验步骤

IMU(惯性测量单元)与编码器是常用的传感器设备,用于测量和采集物体的运动与位置信息。

在许多工程和科研领域中,对于IMU与编码器数据的采集与融合是非常重要的。

通过实验步骤详细了解IMU与编码器数据采集与融合的流程,是提高工程和科研人员对该技术的理解和运用能力的重要途径。

本文将介绍一套完整且结构合理的IMU与编码器数据采集与融合实验步骤,希望能为相关领域的专业人士提供一定的参考和帮助。

一、准备工作在进行IMU与编码器数据采集与融合的实验前,首先需要做好充分的准备工作。

包括准备好相关的硬件设备、软件工具和实验环境等。

1.1 硬件设备准备1.1.1 IMU设备准备一套高精度、高稳定性的IMU传感器设备,如惯导、陀螺仪等。

确保IMU设备能够提供准确的加速度、角速度等运动信息。

1.1.2 编码器设备准备一套精密的编码器设备,用于测量物体的位置、速度等信息。

确保编码器设备具有较高的分辨率和测量精度。

1.1.3 运动评台准备一个稳定的运动评台,用于固定IMU与编码器设备,保证实验的稳定可靠进行。

1.2 软件工具准备1.2.1 数据采集软件准备一套用于IMU与编码器数据采集的软件工具,可以实时显示并记录传感器采集到的数据。

1.2.2 数据处理软件准备一套用于IMU与编码器数据融合的数据处理软件,可以对采集到的数据进行处理、分析和融合。

1.3 实验环境准备1.3.1 确保实验环境的稳定在进行IMU与编码器数据采集与融合的实验时,确保实验环境的稳定性,避免外界干扰对实验结果产生影响。

1.3.2 确保实验设备的连接稳定确保IMU与编码器设备与数据采集软件的连接稳定,保证数据能够准确地被采集和记录。

二、实验步骤在准备工作完成后,接下来可以进行IMU与编码器数据采集与融合的实验步骤。

下面将具体介绍实验的步骤和流程。

2.1 IMU数据采集2.1.1 将IMU设备固定在运动评台上将准备好的IMU设备固定在运动评台上,并保证其稳固可靠地固定在物体上。

基于PC104总线的IMU信号通信控制系统的设计

基于PC104总线的IMU信号通信控制系统的设计
块 。此控制系统主要 由微控制器 、P D、 口R M和 P 14组 CL 双 A C0
成。
②惯性器件 以很高 的频 率采集并 传输一 组数据 , 主机接 收 到数据进行姿态等信息 的解 算 , 同时还 要对外部 十几个 I 口 / O
进行测控 , 诸多任务同时处理会 影响系统 的可靠性 ; ③基 于计算机体系结构 的设计 原则 , 总线接 口板 上一般 嵌
Ab t a t T e c mmu iai n a d c nr lo MU i a mp r n a t fn vg t n s se T e d sg fI o sr c : h o nc t n o t fI s n i o t t r a iai y tm. h e in o MU c mmu iai n a d o o a p o o nc t n o
逻辑芯片组成的 I MU信 号 通 信控 制 系统 的设 计 方 案 , 硬 件 结 构 和 软 件 设 计 方 面说 明 了 系统 各 个 模 块 的 功 能 以及 模 块 之 从
间的通信方式。该 系统体积 小、 功耗 、 低 稳定可靠 , 实际应 用中达到理 想的效果 。 在
关键词 :C 0 P 14工控机 ; 导航 系统 ; 惯性测量单元 ; 复杂可编程逻辑 器件 ; 口 R 双 AM
c nr ls se whc sc mp s d o co h p a d C L a e n P 0 o ue n r d c d T e f n t n a d c mmu i ain o t y tm ih i o o e f o mir c i n P D b s d o C1 4 c mp tri i t u e . h c i n o s o u o nc t o me n fmo u e r n rd c d w t h a d r t cu e a d t e d sg fs f r . e s se h s c aa trs c fs l a s o d ls a e ito u e i t e h r wae sr t r h u n h e in o ot e Th y t m a h c eit s o mal wa r i fr o m,lw p w rc n u t n sa l n e i l . th c iv d s t f co y r s l i r cia p l a in . o o e o s mp i , t b ea d r l e I a a h e e a i a tr e u t n p a t l a pi t s o b a s s c c o Ke r s P 4 c mp tr n v g t n s se I y wo d : C1 o u e ; a ia i y tm; MU; P D; u — r RAM 0 o C L da p t l o

imu指标

imu指标

IMU指标1. 什么是IMUIMU是惯性测量单元(Inertial Measurement Unit)的缩写,是一种集成了多个惯性传感器的设备。

它通常包括三个主要组件:加速度计、陀螺仪和磁力计。

这些传感器可以测量物体在空间中的加速度、角速度和磁场强度,从而提供关于物体运动状态和姿态的信息。

•加速度计:用于测量物体在三个轴向上的线性加速度,即物体在三个方向上的加速度变化情况。

•陀螺仪:用于测量物体绕着三个轴向旋转的角速度,即物体围绕三个方向上的自转情况。

•磁力计:用于测量地球磁场对物体产生的影响,从而确定物体所处位置相对于地球磁场的方向。

IMU通过整合这些传感器提供的数据,可以实时监测和记录物体的运动状态,广泛应用于导航系统、无人机、机器人、虚拟现实等领域。

2. IMU指标2.1 精度精度是衡量IMU性能好坏的重要指标之一。

对于加速度计和陀螺仪来说,精度通常用零偏误差和比例因子误差来表示。

•零偏误差:指传感器输出的测量值与真实值之间的差异。

零偏误差会导致测量结果产生固定的偏离。

•比例因子误差:指传感器输出的测量值与真实值之间的比例关系不准确。

比例因子误差会导致测量结果产生缩放的偏离。

磁力计的精度主要由刻度因子误差和非正交性误差来衡量。

•刻度因子误差:指传感器输出值与真实磁场强度之间的比例关系不准确。

•非正交性误差:指磁力计三个轴向之间存在非理想的正交关系。

2.2 动态范围动态范围是IMU能够测量到最大和最小物理量之间的范围。

对于加速度计来说,动态范围通常以g为单位,表示能够测量到的最大加速度相对于重力加速度(约9.8 m/s²)的倍数。

对于陀螺仪来说,动态范围通常以角速度为单位,表示能够测量到的最大角速度。

较大的动态范围意味着IMU可以测量更大范围内的物理量变化,提高了其适用性和应用场景的广泛性。

2.3 频率响应频率响应是指IMU对输入信号频率变化的响应能力。

对于加速度计和陀螺仪来说,频率响应通常以带宽来表示,即能够准确测量的最大频率。

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IMU信号采集系统
目录
1.概述 (1)
2.IMU信号采集系统的主要功能 (1)
2.1.高精度时间 (1)
2.2.陀螺仪、加速度计的数据采集 (1)
3.IMU信号采集系统设计方案及原理 (1)
3.1.整体方案 (1)
3.2.授时原理 (2)
3.3.陀螺仪和加速度计的输出信号调理电路 (2)
3.4.陀螺仪和加速度计输出信号的采集 (3)
4.传感器及核心元器件 (4)
4.1.陀螺仪 (4)
4.2.加速度计 (4)
4.3.GPS (5)
4.4.核心元器件 (5)
5.IMU信号采集系统 (6)
5.1.机械设计 (6)
5.2.电路设计 (6)
5.3.IMU信号采集系统 (8)
1.概述
传统的航空摄影测量需要布设大量地面控制点,效率低下。

POS系统集全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)于一体,综合具备了GPS和INS的优点,即使在GPS信号被遮挡的时候,其解算的结果也是稳定连续的。

利用POS系统能得到精确的相机曝光时刻以及相片外方位元素,从而实现无地面控制点的航空摄影测量。

目前国内较少自主研发POS系统,大多直接购买国外相关的产品,成本高昂。

IMU信号采集系统以ARM和FPGA为核心,通过GPS和高稳晶体实现高精度的时间,同时通过高精度AD转换模块采集3轴加速度计、3轴陀螺仪的实时数据,最终输出带时间戳的高精度传感器数据,为POS系统的实现打下了坚实基础。

2.IMU信号采集系统的主要功能
2.1.高精度时间
本系统结合GPS、高稳石英晶体,以FPGA为核心,结合有效的算法,产生高精度的时间(精度
)。

可达10uS
2.2.陀螺仪、加速度计的数据采集
通过FPGA及AD转换模块采集陀螺仪(三轴)、加速度计(三轴)等传感器的输出信号。

并将陀螺仪、加速度计进行数字化、滤波,最终将带有时间戳和各传感器输出的数据按照设定的时间间隔快速地上传给上位机,进行进一步的处理。

3.IMU信号采集系统设计方案及原理
3.1.整体方案
硬件部分整体方案如图1所示,整个硬件系统由ARM,FPGA,三轴陀螺仪、三轴加速度计、GPS 等传感器单元,电源管理模块以及Flash和SDRAM以及单板计算机组成。

FPGA主要接收陀螺仪、加速度计经AD转换后的数字信号,编码器和GPS的信号,完成高精度时钟和传感器的输出数据采集。

ARM将FPGA采集到的数据信号存储,并接收FPGA输出的高精度时间脉冲,将传感器的信号打上高精度时间戳后通过USB或者UART快速上传给单板计算机,由单板计算机进行卡尔曼滤波等一系列处理后输出位置、时间及姿态信息。

图1系统硬件部分整体框图
3.2.授时原理
高精度时间产生及校时的原理框图如图2所示,在FPGA内部由分频电路完成10uS脉冲产生,时钟校准等功能,系统工作时,ARM接收来自GPS输出的时间及定位数据,从中解析出当前卫星数和定位状态,当PPS有效时通过控制信号启动校时,使秒脉冲和毫秒脉冲复位,利用高稳晶振输出的高稳脉冲和无时间累计误差的GPS输出PPS脉冲,实现高精度校时。

图2 时间产生及校时的原理框图
3.3.陀螺仪和加速度计的输出信号调理电路
AD转换芯片选用AD公司的AD7687,AD7687是一款16位逐次逼近型模数转换器转换器,积分非线性度典型值为±0.4 LSB,最大±1.5 LSB,采样率可达 250 kSPS,为SPI接口输出,IO引脚采用独立电源VIO时,该器件与1.8V、2.5V、3V或5V逻辑兼容方便与后面的主控制FPGA芯片连接。

VOFF = 0V AC =
图3 陀螺仪和加速度计信号转换电路
AD7687的输入要求为幅度在0V 以上相位相反的差分输入,因此陀螺仪和加速度计的输出信号需要经过调理电路转换成差分信号输出给AD7687,陀螺仪的输出是差分信号电压信号,经运放转换成单端电压信号,加速度计的输出是电流信号,可以通过高精度电阻变换成电压信号,这样陀螺仪和加速度计的信号统一成单端电压信号,再经过运放转换成AD7687所需的输入信号,电路原理图如图3所示。

3.4. 陀螺仪和加速度计输出信号的采集
陀螺仪和加速度计的输出经16位AD 转换后,通过6路SPI 接口输出给FPGA ,FPGA 按照SPI 接口时序读取采集到的数据,为能保证采集数据的精度。

采样率取20KHz ,如图4所示。

图4 陀螺仪和加速度计信号采集
4.传感器及核心元器件
4.1.陀螺仪
本系统选用VG035P光纤陀螺仪,该陀螺仪采用5V供电,功耗1W,主要性能参数如下:
1)测量范围:±60deg/S
2)比例系数:20mVdeg/S
3)偏差稳定性:1deg/h
4)带宽:450Hz
图5 VG035P光纤陀螺仪
4.2.加速度计
加速度计选用JHT-1/A石英加速度计,该加速度计精度高,电流输出,信号接口方便。

可用于高精度静态角度测量系统和高精度惯导系统中,主要技术参数如下:
1)量程:±20g
2)偏值:≤3mg
3)标度因子:1.1-1.5mA/g
4)偏值长期重复性:≤20ug
5)标度因子长期重复性:≤20ppm
图6 JHT-1/A石英加速度计
4.3.GPS
选用NovAtel的OEMV-3型GPS接收板,NovAtel的OEMV-3是一款三频72通道的板卡,能够支持L2C、和未来的GPS L5频率。

单点定位精度1.8m,授时精度20nS,数据更新率可达50Hz,通过40pin排针与外接电路相连,并提供了多个串口、USB接口、CAN接口、EVENT引脚,方便后续的扩展应用。

图7 OEMV-3型GPS接收板
4.4.核心元器件
1)ARM
ARM选用三星公司的S3C6410,该芯片是基于ARM11的构架,运行频率最高可达667MHz。

图8 ARM芯片
2)FPGA
FPGA选用EP3C40Q240C8,EP3C40Q240C8是Altera公司CycloneⅢ系列中的一款FPGA芯片,它前所未有地同时实现了低功耗、低成本和高性能。

其中CycloneⅢFPGA在布局上提供丰富的存储器和乘法器资源,并且所有体系结构都含有非常高效的互联。

价格大约240元每片。

图9 EP3C40Q240C8芯片
3)AD
AD转换芯片选用AD公司的AD7687,AD7687是一款16位逐次逼近型模数转换器转换器,积分非线性度典型值为±0.4 LSB,最大±1.5 LSB,采样率可达 250 kSPS,为SPI接口输出,IO引脚采用独立电源VIO时,该器件与1.8V、2.5V、3V或5V逻辑兼容方便与后面的主控制FPGA芯片连接,价格约150元每片。

图10 AD7687芯片
5.IMU信号采集系统
5.1.机械设计
三轴陀螺仪和三轴加速度计分别由三个独立的陀螺仪和加速度计按照XYZ三轴组装而成,安装时设计好相关的机械支架,在XYZ三个方向上固定好传感器,整个支架要有一定的刚性,同时考虑安装方便和采取减震措施。

图11 陀螺仪和加速度计安装机械图
设计上保证陀螺仪和加速度计严格共轴,同时采用刚性连接,整个安装机械图如图11所示。

5.2.电路设计
为保证采集的精度,电路板采用多层板设计。

PCB设计时要考虑接插件的位置,元器件的合理布局,差分线等长线的处理,PCB设计过程中考虑以下原则:
1)信号流向与先大后小原则
根据信号流向布局元件,输入单元放在电路板的左边,输出单元放在电路板的右边,以核心元件为中心进行布局,先放置接插件和体积较大的元件,后放置体积较小的元件。

2)抗干扰原则
为提高电路的性能,数字地和模拟地分开布局,一点接地,从而避免数字部分对模拟部分产生干扰。

3)电容布局原则
去耦电容尽可能靠近元件的电源引脚,以减小电容引线的长度,达到更好的去耦效果,并保证电源先经过去耦电容后后进入元件。

4)均衡原则
整个电路板元件布局均匀。

图12 主板PCB图
PCB图如图12所示,左上方是加速度计和陀螺仪的信号输入部分,主要是信号的调理电路和AD转换,也是系统的模拟部分,中间靠右是FPGA模块,负责系统的授时和AD转换后的数字信号采集,左下方是ARM核心板,通过插座连接到主板,OEMV-3型GPS通过40pin双排排针连接到主板,整个PCB布局合理美观。

5.3.IMU信号采集系统
完成后的IMU信号采集系统如图13 14所示。

图13 IMU信号采集系统图片1
图14 IMU信号采集系统图片2
陀螺仪和加速度计安装在刚性机械装置上,通过排线将输出连接至主板,主板上的FPGA负责AD转换后的数据采集、滤波,ARM根据接收到的GPS数据和FPGA输出的高精度脉冲产生高精度时间信息,通过串口将传感器数据打上时间戳后输出。

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