北航研究生惯性导航技术综合实验报告

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北航惯性导航综合实验四实验报告

北航惯性导航综合实验四实验报告

基于运动规划的惯性导航系统动态实验二零一三年六月十日实验4.1 惯性导航系统运动轨迹规划与设计实验一、实验目的为进行动态下简化惯性导航算法的实验研究,进行路径和运动状态规划,以验证不同运动状态下惯导系统的性能。

通过实验掌握步进电机控制方法,并产生不同运动路径和运动状态。

二、实验内容学习利用6045B 控制板对步进电机进行控制的方法,并控制电机使运动滑轨产生定长运动和不同加速度下的定长运动。

三、实验系统组成USB_PCL6045B 控制板(评估板)、运动滑轨和控制计算机组成。

四、实验原理IMU安装误差系数的计算方法USB_PCL6045B 控制板采用了USB 串行总线接口通信方式,不必拆卸计算机箱就可以在台式机或笔记本电脑上进行运动控制芯片PCL6045B 的学习和评估。

USB_PCL6045B 评估板采用USB 串行总线方式实现评估板同计算机的数据交换,由评估板的FIFO 控制回路完成步进电机以及伺服电机的高速脉冲控制,任意 2 轴的圆弧插补,2-4 轴的直线插补等运动控制功能。

USB_PCL6045B 评估板上配置了全部PCL6045B 芯片的外部信号接口和增量编码器信号输入接口。

由USB_PCL6045B 评估测试软件可以进行PCL6045B 芯片的主要功能的评估测试。

图4-1-1USB_PCL6045B 评估板原理框图如图4-1-1 所示,CN11 接口主要用于外部电源连接,可以选择DC5V 单一电源或DC5V/24V 电源。

CN12 接口是USB 信号接口,用于USB_PCL6045B 评估板同计算机的数据交换。

USB_PCL6045B 评估板已经完成对PCL6045B 芯片的底层程序开发和硬件资源与端口的驱动,并封装成156 个API 接口函数。

用户可直接在VC 环境下利用API 接口函数进行编程。

五、实验内容1、操作步骤1)检查电机驱动电源(24V)2)检查USB_PCL6045B 控制板与上位机及电机驱动器间的连接电缆3)启动USB_PCL6045B 控制板评估测试系统检查系统是否正常工作。

北航惯性导航综合实验五实验报告

北航惯性导航综合实验五实验报告

惯性导航技术综合实验实验五惯性基组合导航及应用技术实验惯性/卫星组合导航系统车载实验一、实验目的①掌握捷联惯导/GPS组合导航系统的构成和基本工作原理;②掌握采用卡尔曼滤波方法进行捷联惯导/GPS组合的基本原理;③掌握捷联惯导 /GPS组合导航系统静态性能;④掌握动态情况下捷联惯导 /GPS组合导航系统的性能。

二、实验内容①复习卡尔曼滤波的基本原理(参考《卡尔曼滤波与组合导航原理》第二、五章);②复习捷联惯导/GPS组合导航系统的基本工作原理(参考以光衢编著的《惯性导航原理》第七章);三、实验系统组成①捷联惯导/GPS组合导航实验系统一套;②监控计算机一台。

③差分GPS接收机一套;④实验车一辆;⑤车载大理石平台;⑥车载电源系统。

四、实验内容1)实验准备①将IMU紧固在车载大理石减振平台上,确认IMU的安装基准面紧靠实验平台;②将IMU与导航计算机、导航计算机与车载电源、导航计算机与监控计算机、GPS 接收机与导航计算机、GPS 天线与GPS 接收机、GPS 接收机与GPS 电池之间的连接线正确连接;③ 打开GPS 接收机电源,确认可以接收到4颗以上卫星; ④ 打开电源,启动实验系统。

2) 捷联惯导/GPS 组合导航实验① 进入捷联惯导初始对准状态,记录IMU 的原始输出,注意5分钟内严禁移动实验车和IMU ;② 实验系统经过5分钟初始对准之后,进入导航状态; ③ 移动实验车,按设计实验路线行驶;④ 利用监控计算机中的导航软件进行导航解算,并显示导航结果。

五、 实验结果及分析(一)理论推导捷联惯导短时段(1分钟)位置误差,并用1分钟惯导实验数据验证。

1、一分钟惯导位置误差理论推导:短时段内(t<5min ),忽略地球自转0ie ω=,运动轨迹近似为平面1/0R =,此时的位置误差分析可简化为:(1) 加速度计零偏∇引起的位置误差:210.88022t x δ∇==m (2) 失准角0φ引起的误差:202 0.92182g t x φδ==m (3) 陀螺漂移ε引起的误差:330.01376g t x εδ==m 可得1min 后的位置误差值123 1.8157m x x x x δδδδ=++= 2、一分钟惯导实验数据验证结果:(1)纯惯导解算1min 的位置及位置误差图:lat0.01s 度lon0.01s度北向位移误差0.01sm 东向位移误差0.01sm(2)纯惯导解算1min 的速度及速度误差图:-100-50050Vx0.01s m /s020406080Vy0.01sm /s100020003000400050006000-0.4-0.3-0.2-0.10Vx 误差0.01s m /s100020003000400050006000-0.1-0.0500.050.1Vy 误差0.01sm /s实验结果分析:纯惯导解算短时间内精度很高,1min 的惯导解算的北向最大位移误差,东向最大位移误差,可见实验数据所得位置误差与理论推导的位置误差在同一数量级,结果不完全相同是因为理论推导时做了大量简化,而且实验时视GPS 为真实值也会带来误差;另外,可见1min 内纯惯导解算的东向速度最大误差s ,北向速度最大误差s 。

陀螺仪实验报告

陀螺仪实验报告

university of science and technology of china 96 jinzhai road, hefei anhui 230026,the people’s republic of china陀螺仪实验实验报告李方勇 pb05210284 sist-05010 周五下午第29组2号2006.10.22 实验题目陀螺仪实验(演示实验)实验目的1、通过测量角加速度确定陀螺仪的转动惯量;2、通过测量陀螺仪的回转频率和进动频率确定陀螺仪的转动惯量;3、观察和研究陀螺仪的进动频率与回转频率与外力矩的关系。

实验仪器①三轴回转仪;②计数光电门;③光电门用直流稳压电源(5伏);④陀螺仪平衡物;⑤数字秒表(1/100秒);⑥底座(2个);⑦支杆(2个);⑧砝码50克+10克(4个);⑨卷尺或直尺。

实验原理1、如图2用重物(砝码)落下的方法来使陀螺仪盘转动,这时陀螺仪盘的角加速度?为:?=d?r/dt=m/ip (1) 式中?r为陀螺仪盘的角速度,ip为陀螺仪盘的转动惯量。

m=f.r为使陀螺仪盘转动的力矩。

由作用和反作用定律,作用力为:f=m(g-a) (2) 式中g为重力加速度,a为轨道加速度(或线加速度)轨道加速度与角加速度的关系为:a=2h/tf2; ?=a/r (3) 式中h为砝码下降的高度,r如图1所示为转轴的半径,tf为下落的时间。

将(2)(3)代入(1)2ip?2mr2t?h2mgr可得: (4)2f测量多组tf和h的值用作图法或最小二乘法拟合数据求出陀螺仪盘的转动惯量。

2、如图3所示安装好陀螺仪,移动平衡物w使陀螺仪ab轴(x轴)在水平位置平衡,用拉线的方法使陀螺仪盘绕x轴转动(尽可能提高转速),此时陀螺仪具有常数的角动量l:l=ip.?r (5) 当在陀螺仪的另一端挂上砝码m(50g)时就会产生一个附加的力矩m*,这将使原来的角动量发生改变:dl/dt=m*=m*gr* (6) 由于附加的力矩m*的方向垂直于原来的角动量的方向,将使角动量l变化dl,由图1可见: dl=ld?这时陀螺仪不会倾倒,在附加的力矩m*的作用下将会发生进动。

实验三惯性导航实验

实验三惯性导航实验

实验三惯性导航实验小组成员:杨曦陈魁吴航杨少帅一、 实验目的1、了解惯性导航设备;2、掌握惯性导航设备的物理连接;3、掌握惯性导航信息的处理方法;4、掌握惯性导航方法并学会用编程实现惯性导航算法。

二、 实验器材YH-5000AHRS ;工业控制计算机;数据采集软件; 稳压电源;串口连接线;三、 实验原理(1) 姿态解算基于四元数法解算姿态矩阵。

p j p i p l Q +++=21 (1)⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--++----+++---+=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡b b b p b b b b p p p z y x C z y x p p p l lp p p lp p p lp p p p p p l lp p p lp p p lp p p p p p l z y x 222123213223113223212223212313212322212)(2)(2)(2)(2)(2)(2 (2) b pbQw Q 21= (3) 上述微分方程表示成矩阵形式:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡321321000021p p p l w w w w w w w w w w w w p p p l b pbxb pbyb pbz b pbx b pbz b pbyb pby b pbz b pbxb pbz b pbyb pbx(4) 初始四元数的确定计算如下:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡--++=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡2c o s 2c o s 2s i n 2s i n 2s i n 2c o s 2c o s 2s i n 2s i n 2s i n 2c o s 2c o s 2s i n 2c o s 2s i n 2c o s 2s i n 2c o s 2s i n 2s i n 2s i n 2c o s 2c o s 2co s )0(3)0(2)0()0(0000000000000000000000001γθϕγθϕγθϕγθϕγθϕγθϕγθϕγθϕG G G G G G G G p p p l (5) 用四阶龙格库塔法解(4)的微分方程;⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=333231232221131211T T T T T T T T T C p b 由p b C 中提取γϕλ,,G231sin T -=主λ 22211tan T T G -=主ϕ)(tan 33131T T --=主γ 从而可得到:主λλ=⎪⎩⎪⎨⎧<>+>><+=0,020,002122212222T T T T T GG G G πϕϕπϕϕ主主主⎩⎨⎧<>=0,)(-0331333T T sign T πγγγ (2) 速率位置解算将加速度测量的沿坐标系轴向的比力bib a 转换成沿着导航坐标系轴向的比力p ib a ,则速度方程为:p p epp ep p ib p ep g V w a V +⨯+Ω-=)2( 展开得到:⎪⎩⎪⎨⎧-+Ω-+Ω+=+Ω+Ω-=+Ω-Ω+=gV w V w a V V w V a V V w V a V p epy p epx p x p epx p epy p y p ibz pepz p epzp epx p x p epx p z p iby p epy p epzp epy p y p epy p z p ibx p epx )2()2()2(2)2(2 由于Ω,pep w 都很小,故而速度方程简化为:⎪⎩⎪⎨⎧-===ga V a V a V p ibz pepz piby p epy p ibxp epx用一阶欧拉法解,则:⎪⎩⎪⎨⎧+-=++=++=+)(*)()()(*)()(*)(t V T g a T t V t V T a T t V t V T a T t V p epz p ibz p epzpepy p iby p epy pepx p ibx p epx 其中T 为采样时间。

惯导实习报告

惯导实习报告

一、前言惯性导航系统(Inertial Navigation System,简称INS)是一种基于物体自身运动状态进行导航定位的系统。

在军事、民用等领域具有广泛的应用。

为了深入了解惯导系统的原理和应用,我们于近期进行了惯导实习。

以下是对本次实习的总结和报告。

二、实习目的1. 了解惯性导航系统的基本原理和组成;2. 掌握惯导系统的安装、调试和操作方法;3. 通过实际操作,提高动手能力和解决实际问题的能力;4. 为今后从事相关领域的工作奠定基础。

三、实习内容1. 惯性导航系统原理(1)惯性导航系统概述惯性导航系统是利用物体惯性原理进行导航定位的一种系统。

它通过测量物体运动过程中的加速度、速度和位置等参数,实时计算出物体的运动轨迹和位置。

(2)惯性导航系统组成惯性导航系统主要由惯性测量单元(IMU)、数据处理单元和显示单元组成。

2. 惯导系统安装与调试(1)安装将惯导系统按照说明书要求安装到试验平台上,确保安装牢固。

(2)调试连接电源和通信线,启动系统,进行自检。

检查各部件工作状态,确保系统正常运行。

3. 惯导系统操作(1)启动系统按下启动按钮,系统开始工作。

(2)输入初始数据输入起始位置、速度和航向等初始数据。

(3)实时监测观察系统实时显示的加速度、速度和位置等信息,分析系统工作状态。

(4)数据记录记录实验过程中各参数的变化情况,为后续分析提供依据。

四、实习总结1. 通过本次实习,我们掌握了惯性导航系统的基本原理和组成,了解了惯导系统的安装、调试和操作方法。

2. 在实际操作过程中,我们遇到了一些问题,如系统不稳定、数据误差等。

通过查阅资料和请教指导老师,我们找到了解决问题的方法,提高了自己的动手能力和解决问题的能力。

3. 本次实习使我们认识到,惯性导航系统在实际应用中具有重要意义,为今后从事相关领域的工作打下了基础。

五、心得体会1. 实习过程中,我们充分认识到理论知识与实际操作相结合的重要性。

只有将所学知识运用到实际工作中,才能更好地提高自己的能力。

(完整)北航惯性导航作业二.

(完整)北航惯性导航作业二.

(完整)北航惯性导航作业二.编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整)北航惯性导航作业二.)的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。

本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为(完整)北航惯性导航作业二.的全部内容。

惯性导航作业一、数据说明:1:惯导系统为指北方位的捷连系统.初始经度为116。

344695283度、纬度为39.975172度,高度h为30米。

初速度v0=[—9。

993908270;0.000000000;0.348994967]。

2:jlfw中为600秒的数据,陀螺仪和加速度计采样周期分别为为1/100秒和1/100秒。

3:初始姿态角为[2 1 90](俯仰,横滚,航向,单位为度),jlfw。

mat中保存的为比力信息f_INSc(单位m/s^2)、陀螺仪角速率信息wib_INSc(单位rad/s),排列顺序为一~三行分别为X、Y、Z向信息.4:航向角以逆时针为正.5:地球椭球长半径re=6378245;地球自转角速度wie=7。

292115147e-5;重力加速度g=g0*(1+gk1*c33^2)*(1-2*h/re)/sqrt(1—gk2*c33^2);g0=9.7803267714;gk1=0。

00193185138639;gk2=0。

00669437999013;c33=sin(lat纬度);二、作业要求:1:可使用 MATLAB语言编程,用MATLAB编程时可使用如下形式的语句读取数据:load D:\..。

文件路径。

.\jlfw,便可得到比力信息和陀螺仪角速率信息。

用角增量法。

2:(1) 以系统经度为横轴,纬度为纵轴(单位均要转换为:度)做出系统位置曲线图;(2)做出系统东向速度和北向速度随时间变化曲线图(速度单位:m/s,时间单位:s);(3) 分别做出系统姿态角随时间变化曲线图(俯仰,横滚,航向,单位转换为:度,时间单位:s);以上结果均要附在作业报告中.3:在作业报告中要写出“程序流程图、现阶段学习小结”,写明联系方式。

北航惯性导航综合实验五实验报告

北航惯性导航综合实验五实验报告

惯性导航技能概括真验之阳早格格创做真验五惯性基拉拢导航及应用技能真验惯性/卫星拉拢导航系统车载真验一、真验手段①掌握捷联惯导/GPS拉拢导航系统的形成战基础处事本理;②掌握采与卡我曼滤波要领举止捷联惯导/GPS拉拢的基根源基本理;③掌握捷联惯导 /GPS拉拢导航系统固态本能;④掌握动背情况下捷联惯导 /GPS拉拢导航系统的本能.两、真验真质①复习卡我曼滤波的基根源基本理(参照《卡我曼滤波与拉拢导航本理》第两、五章);②复习捷联惯导/GPS拉拢导航系统的基础处事本理(参照以光衢编著的《惯性导航本理》第七章);三、真验系统组成①捷联惯导/GPS拉拢导航真验系统一套;②监控预计机一台.③好分GPS交支机一套;④真验车一辆;⑤车载大理石仄台;⑥车载电源系统.四、真验真质1)真验准备①将IMU紧固正在车载大理石减振仄台上,确认IMU 的拆置基准里紧靠真验仄台;②将IMU与导航预计机、导航预计机与车载电源、导航预计机与监控预计机、GPS交支机与导航预计机、GPS 天线与GPS交支机、GPS交支机与GPS电池之间的连交线细确连交;③挨开GPS交支机电源,确认不妨交支到4颗以上卫星;④挨开电源,开用真验系统.2)捷联惯导/GPS拉拢导航真验①加进捷联惯导初初对于准状态,记录IMU的本初输出,注意5分钟内宽禁移动真验车战IMU;②真验系统通过5分钟初初对于准之后,加进导航状态;③移动真验车,按安排真验门路止驶;④利用监控预计机中的导航硬件举止导航解算,并隐现导航截止.五、真验截止及分解(一) 表里推导捷联惯导短时段(1分钟)位子缺点,并用1分钟惯导真验数据考证.1、一分钟惯导位子缺点表里推导:短时段内(t<5min ),忽略天球自转0ie ω=,疏通轨迹近似为仄里1/0R =,此时的位子缺点分解可简化为:(1) 加速度计整偏偏∇引起的位子缺点:210.88022t x δ∇==m(2) 得准角0φ引起的缺点:202 0.92182g t x φδ==m(3) 陀螺漂移ε引起的缺点:330.01376g t x εδ==m可得1min 后的位子缺点值123 1.8157m x x x x δδδδ=++=2、一分钟惯导真验数据考证截止:(1)杂惯导解算1min 的位子及位子缺点图:(2)杂惯导解算1min 的速度及速度缺点图:真验截止分解:杂惯导解算短时间内细度很下,1min 的惯导解算的北背最大位移缺点-2.668m ,东背最大位移缺点-8.231m ,可睹真验数据所得位子缺点与表里推导的位子缺点正在共一数量级,截止没有真足相共是果为表里推导时干了洪量简化,而且真验时视GPS 为真正在值也会戴去缺点;其余,可睹1min 内杂惯导解算的东背速度最大缺点-0.2754m/s ,北背速度最大缺点-0.08027m/s.(二) 采用IMU 前5分钟数据举止对于准真验.将初初对于准截止动做初值完毕1小时捷联惯导战拉拢导航解算,对于比1小时捷联惯导战拉拢导航截止.1、5minIMU数据的剖析细对于准截止:2、5minIMU数据的Kalman滤波细对于准截止:3、一小时IMU/GPS数据的拉拢导航截止图及预计圆好P 阵图:4、一小时IMU数据的捷联惯导解算截止与拉拢滤波、GPS 输出对于比图:5、截止分解:由滤波截止图不妨瞅出:(1)由拉拢后的速度、位子的P阵不妨瞅出滤波之后载体的速度战位子比GPS输出的细度下.(2)短时间内SINS的细度较下,初初阶段的导航截止基础战GPS、拉拢导航截止沉合,1小时后的捷联惯导解算截止很好,纬度、经度、下度均收集.(3)INS/GPS拉拢滤波的截止战GPS的输出截止格中近似,果为1小时的导航GPS的细度比SINS导航的细度下很多,Kalman滤波器中GPS旗号的权沉更大.(4)总体瞅去,SINS/GPS拉拢滤波的截止劣于单独用SINS或者GPS导航的截止,起到了协做、超出、冗余的效率,使导航系统更稳当.六、SINS/GPS拉拢导航步调%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%INS/GPS拉拢导航跑车1h真验%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%该步调为15维状态量,6维瞅丈量的kalman滤波步调,惯性/卫星拉拢紧耦合的数教模型clearclcclose all%%初初量定义wie = 0.000072921151467;Re = 6378135.072;g = 9.7803267714;e = 1.0 / 298.25;T = 0.01; %IMU频次100hz,此步调中GPS频次100hzdatanumber = 360000; %数据时间3600sa = load('imu_1h.dat');w = a(:,3:5)'*pi/180/3600; %陀螺仪输出的角速率疑息单位由°/h化为rad/sf = a(:,6:8)'; %三轴比较输出,单位ga = load('gps_1h_new.dat');gps_pos = a(:,3:5); %GPS输出的纬度、经度、下度疑息gps_pos(:,1:2) = gps_pos(:,1:2)*pi/180; %纬经单位化为弧度gps_v = a(:,6:8); %GPS输出的东北天速度疑息%捷联解算及卡我曼相闭v=zeros(datanumber,3); %拉拢后的速度疑息atti = zeros(datanumber,3); %拉拢后的姿态疑息pos = zeros(datanumber,3); %拉拢后的位子疑息gyro=zeros(3,1);acc=zeros(3,1);x_kf = zeros(datanumber,15);p_kf = zeros(datanumber,15);lon =116.3703629769560*pi/180;height =43.0674;fai = 219.9744642380873*pi/180;theta = -0.895865732956914*pi/180;gama = 0.640089448357591*pi/180;Vx=gps_v(1,1);Vy=gps_v(1,2);Vz=gps_v(1,3);X_o=zeros(15,1); %X的初值选为0X=zeros(15,1);%Q=diag([(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(0.1*pi/180/3600)^2,(0.1*pi/180/3600)^2,(0.1*pi/180/36 00)^2,0,0,0,0,0,0,0,0,0]); %随机Q=diag([(0.008*pi/180/3600)^2,(0.008*pi/180/3600)^2,(0.008*pi/180/3600)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,0,0,0,0,0,0,0,0,0]);R=diag([(0.01)^2,(0.01)^2,(0.01)^2,(0.1)^2,(0.1)^2,(0.15)^2]); P=zeros(15);P_k=diag([(0.00005*pi/180)^2,(0.00005*pi/180)^2,(0.00005*pi /180)^2,0.00005^2,0.00005^2,0.00005^2,2^2,2^2,2^2,(0.001*pi /180/3600)^2,(0.001*pi/180/3600)^2,(0.001*pi/180/3600)^2,(50 e-6*g)^2,(50e-6*g)^2,(50e-6*g)^2]); %K=zeros(15,6);Z=zeros(6,1);I=eye(15);Cnb = [ cos(gama)*cos(fai)-sin(gama)*sin(theta)*sin(fai), cos(gama)*sin(fai)+sin(gama)*sin(theta)*cos(fai), -sin(gama)*cos(theta);-cos(theta)*sin(fai), cos(theta)*cos(fai), sin(theta);sin(gama)*cos(fai)+cos(gama)*sin(theta)*sin(fai),sin(gama)*sin(fai)-cos(gama)*sin(theta)*cos(fai), cos(gama) * cos(theta)];q = [ cos(fai/2)*cos(theta/2)*cos(gama/2) -sin(fai/2)*sin(theta/2)*sin(gama/2);cos(fai/2)*sin(theta/2)*cos(gama/2) - sin(fai/2)*cos(theta/2)*sin(gama/2);cos(fai/2)*cos(theta/2)*sin(gama/2) + sin(fai/2)*sin(theta/2)*cos(gama/2);cos(fai/2)*sin(theta/2)*sin(gama/2) + sin(fai/2)*cos(theta/2)*cos(gama/2)];Cnb_s=Cnb;q_s=q;for i=1:1:datanumberRmh = Re * (1.0 - 2.0 * e + 3.0 * e * sin(lat) * sin(lat)) + height;Rnh = Re * (1.0 + e * sin(lat) * sin(lat)) + height;Wien = [ 0; wie * cos(lat); wie * sin(lat)];Wenn = [ -Vy / Rmh; Vx / Rnh; Vx * tan(lat) / Rnh];Winn = Wien + Wenn;Winb = Cnb * Winn;for j=1:3gyro(j,1) = w(j,i);acc(j,1) = f(j,i)*g; %加速度疑息,单位化为m/s^2endangle = (gyro - Winb) * T;fn = Cnb'* acc;difVx = fn(1) + (2.0 * wie * sin(lat) + Vx * tan(lat) / Rnh) * Vy;difVy = fn(2) - (2.0 * wie * sin(lat) + Vx * tan(lat) / Rnh) * Vx;difVz = fn(3) + (2.0 * wie * cos(lat) + Vx / Rnh) * Vx + Vy * Vy / Rmh -g;Vx = difVx * T + Vx;Vy = difVy * T + Vy;Vz = difVz * T + Vz;lat = lat + Vy * T / Rmh;lon = lon + Vx * T / Rnh / cos(lat);height = height + Vz * T;M = [0, -angle(1), -angle(2), -angle(3);angle(1), 0, angle(3), -angle(2);angle(2), -angle(3), 0, angle(1);angle(3), angle(2), -angle(1), 0];q = (cos(norm(angle) / 2) * eye(4) + sin(norm(angle) / 2) / norm(angle) * M) * q;q = q / norm(q);Cnb = [ q(1)*q(1)+q(2)*q(2)-q(3)*q(3)-q(4)*q(4), 2*(q(2)*q(3)+q(1)*q(4)), 2*(q(2)*q(4)-q(1)*q(3));2*(q(2)*q(3)-q(1)*q(4)), q(1)*q(1)-q(2)*q(2)+q(3)*q(3)-q(4)*q(4), 2*(q(3)*q(4)+q(1)*q(2));2*(q(2)*q(4)+q(1)*q(3)), 2*(q(3)*q(4)-q(1)*q(2)),q(1)*q(1)-q(2)*q(2)-q(3)*q(3)+q(4)*q(4)];Rmh = Re * (1.0 - 2.0 * e + 3.0 * e * sin(lat) * sin(lat)) +height;Rnh = Re * (1.0 + e * sin(lat) * sin(lat)) + height; %以上为杂惯导解算%%F1=[0 wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh) -(wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh)) 0 -1/(Rmh) 0 0 0 0;-(wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh)) 0 -v(i,2)/(Rmh)1/(Rnh) 0 0 -wie*sin(lat) 0 0;wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh) v(i,2)/(Rmh) 0 tan(lat)/(Rnh) 0 0 wie*cos(lat)+v(i,2)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh) 0 0;0 -fn(3) fn(2) v(i,2)*tan(lat)/(Rmh)-v(i,3)/(Rmh)2*wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh) -(2*wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh))(2*wie*cos(lat)*v(i,2)+v(i,1)*v(i,2)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh)+2*wie*sin(lat)*v(i,3)) 0 0;fn(3) 0 -fn(1) -2*(wie*sin(lat)+v(i,1)*tan(lat)/(Rnh)) -v(i,3)/(Rmh) -v(i,2)/(Rmh) -(2*wie*cos(lat)+v(i,1)*sec(lat)*sec(lat)/(Rnh))*v(i,1) 0 0;-fn(2) fn(1) 0 2*(wie*cos(lat)+v(i,1)/(Rnh)) 2*v(i,2)/(Rmh) 0 -2*wie*sin(lat)*v(i,1) 0 0;0 0 0 0 1/(Rmh) 0 0 0 0;0 0 0 sec(lat)/(Rnh) 0 0 v(i,1)*sec(lat)*tan(lat)/(Rnh) 0 0;0 0 0 0 0 1 0 0 0];G=[Cnb',zeros(3);zeros(3),Cnb';zeros(9,6)];H=[zeros(3),eye(3),zeros(3),zeros(3,6);zeros(3),zeros(3),diag([Rmh,Rnh*cos(lat),1]),zeros(3,6)];%量测阵F2=[-Cnb',zeros(3);zeros(3),Cnb';zeros(3),zeros(3)];F=[F1,F2;zeros(6,15)]; %以上为kalman滤波模型参数F = F * T; %得集化temp1 = eye(15);disF = eye(15);for j = 1:10temp1 = F * temp1 / j;disF = disF + temp1;endtemp1 = Q * T;disQ = temp1;for j = 2:11temp2 = F * temp1;temp1 = (temp2 + temp2')/j;disQ = disQ + temp1;endZ(1) = Vx - gps_v(i,1); %量丈量为杂惯导与GPS的速度好、位子好Z(2) = Vy - gps_v(i,2);Z(3) = Vz - gps_v(i,3);Z(4) = (lat - gps_pos(i,1)) * Rmh; %纬经度化为位移,单位mZ(5) = (lon - gps_pos(i,2)) * Rnh * cos(lat);Z(6) = height - gps_pos(i,3);X = disF * X_o; %kalman滤波五个公式P = disF * P_k * disF'+ disQ;K = P * H'/( H * P * H'+ R);X_k = X + K * (Z - H * X);P_k = (I - K * H) * P;x_kf(i,1) = X_k(1)/pi*180; %仄台缺点角x_kf(i,2) = X_k(2)/pi*180;x_kf(i,3) = X_k(3)/pi*180;x_kf(i,4) = X_k(4); %速度缺点x_kf(i,5) = X_k(5);x_kf(i,6) = X_k(6);x_kf(i,7) = X_k(7); %位子缺点x_kf(i,8) = X_k(8);x_kf(i,9) = X_k(9);x_kf(i,10) = X_k(10)/pi*180*3600; %陀螺随机常值漂移,单位°/hx_kf(i,11) = X_k(11)/pi*180*3600;x_kf(i,12) = X_k(12)/pi*180*3600;x_kf(i,13) = X_k(13)*10^6/g; %加计随机常值偏偏置,单位ugx_kf(i,14) = X_k(14)*10^6/g;x_kf(i,15) = X_k(15)*10^6/g;p_kf(i,1) = sqrt(abs(P_k(1,1)))/pi*180;p_kf(i,2) = sqrt(abs(P_k(2,2)))/pi*180;p_kf(i,3) = sqrt(abs(P_k(3,3)))/pi*180;p_kf(i,4) = sqrt(abs(P_k(4,4)));p_kf(i,5) = sqrt(abs(P_k(5,5)));p_kf(i,6) = sqrt(abs(P_k(6,6)));p_kf(i,7) = sqrt(abs(P_k(7,7)));p_kf(i,8) = sqrt(abs(P_k(8,8)));p_kf(i,9) = sqrt(abs(P_k(9,9)));p_kf(i,10) = sqrt(abs(P_k(10,10)))/pi*180*3600;p_kf(i,11) = sqrt(abs(P_k(11,11)))/pi*180*3600;p_kf(i,12) = sqrt(abs(P_k(12,12)))/pi*180*3600;p_kf(i,13) = sqrt(abs(P_k(13,13)))*10^6/g;p_kf(i,14) = sqrt(abs(P_k(14,14)))*10^6/g;p_kf(i,15) = sqrt(abs(P_k(15,15)))*10^6/g;Vx = Vx - X_k(4); %速度矫正Vy = Vy - X_k(5);Vz = Vz - X_k(6);v(i,:) = [Vx, Vy, Vz];lat = lat - X_k(7); %位子矫正lon = lon - X_k(8);height = height - X_k(9);pos(i,:) = [lat, lon, height];Atheta = X_k(1); %kalman滤波预计得出的得准角thetaAgama = X_k(2); %kalman滤波预计得出的得准角gamaAfai = X_k(3); %kalman滤波预计得出的得准角faiCtn = [ 1, Afai, -Agama;-Afai, 1, Atheta;Agama, -Atheta, 1];Cnb = Cnb*Ctn; %革新姿态阵fai = atan(-Cnb(2,1) / Cnb(2,2));theta = asin(Cnb(2,3));gama = atan(-Cnb(1,3) / Cnb(3,3));if (Cnb(2,2) < 0)fai = fai + pi;elseif (fai < 0)fai = fai + 2*pi;endif (Cnb(3,3) < 0)if(gama > 0)gama = gama - pi;elsegama = gama + pi;endendatti(i,:) = [fai/pi*180, theta/pi*180, gama/pi*180];q(2) = sqrt(abs(1 + Cnb(1,1) - Cnb(2,2) - Cnb(3,3))) / 2; q(3) = sqrt(abs(1 - Cnb(1,1) + Cnb(2,2) - Cnb(3,3))) / 2; q(4) = sqrt(abs(1 - Cnb(1,1) - Cnb(2,2) + Cnb(3,3))) / 2; q(1) = sqrt(abs(1 - q(2) * q(2) - q(3) * q(3) - q(4) * q(4))); if (Cnb(2,3) < Cnb(3,2))q(2) = - q(2);endif (Cnb(3,1) < Cnb(1,3))q(3) = - q(3);endif (Cnb(1,2) < Cnb(2,1))q(4) = - q(4);endX_k(1:9) = 0;X_o=X_k;iend%%%画图%%%%%%%%%%t=1:datanumber;figure(1)subplot(311);plot(t,pos(:,1)*180/pi,'r',t,gps_pos(:,1)*180/pi,'b') title('纬度');xlabel('0.01s');ylabel('°');subplot(312);plot(t,pos(:,2)*180/pi,'r',t,gps_pos(:,2)*180/pi,'b') title('经度');xlabel('0.01s');ylabel('°');subplot(313);plot(t,pos(:,3),'r',t,gps_pos(:,3),'b')title('下度');xlabel('0.01s');ylabel('m');legend('拉拢滤波','GPS')figure(2)subplot(311);plot(t,v(:,1),'r',t,gps_v(:,1),'b')title('东背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(312);plot(t,v(:,2),'r',t,gps_v(:,2),'b')title('北背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(313);plot(t,v(:,3),'r',t,gps_v(:,3),'b')title('天背速度');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); legend('拉拢滤波','GPS')figure(3)subplot(311);plot(t,atti(:,1))title('航背角');xlabel('0.01s');ylabel('°'); subplot(312);plot(t,atti(:,2))title('俯俯角');xlabel('0.01s');ylabel('°'); subplot(313);plot(t,atti(:,3))title('横滚角');xlabel('0.01s');ylabel('°');figure(4)subplot(311);plot(t,p_kf(:,1))title('P航背角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度');subplot(312);plot(t,p_kf(:,2))title('P俯俯角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,3))title('P横滚角缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); figure(5)subplot(311);plot(t,p_kf(:,4))title('P东背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,5))title('P北背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,6))title('P天背速度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m/s'); figure(6)subplot(311);plot(t,p_kf(:,7))title('P纬度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,8))title('P经度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('度'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,9))title('P下度缺点');xlabel('0.01s');ylabel('m'); figure(7)subplot(311);plot(t,p_kf(:,10))title('P东背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,11))title('P北背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,12))title('P天背陀螺');xlabel('0.01s');ylabel('度/小时'); figure(8)subplot(311);plot(t,p_kf(:,13))title('P东背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug'); subplot(312);plot(t,p_kf(:,14))title('P北背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug'); subplot(313);plot(t,p_kf(:,15))title('P天背加计');xlabel('0.01s');ylabel('ug');。

惯性导航课程实验报告问问

惯性导航课程实验报告问问

一.实验目的1.认识三轴惯性平台的各个组成器件2.讨论验证三轴平台的工作原理,并对其稳定回路及工作过程做出分析二.实验原理一个双自由度陀螺有两个测量轴,可为平台提供两个轴的稳定基准,而三轴平台要求陀螺为平台提供三个轴的稳定基准,所以三轴平台需要两个双自由度陀螺。

设两个陀螺的外环轴均平行于平台的方位轴安装,则内环轴自然平行于平台平面。

在正常工作状态下,两个陀螺的自转轴也平行于平台台面,且相互之间保持垂直关系,即两个陀螺的内环轴之间也保持垂直关系。

两个陀螺的内环轴作为平台绕两个水平轴稳定的基准,而两个陀螺的外环轴之一,作为平台绕方位轴稳定的基准。

三.实验内容1.方位稳定轴的空间积分状态在双自由度陀螺构建的三轴惯性平台中,平台的方位稳定回路陀螺2外环轴上的信号器,放大器,平台方位轴上的稳定电机等组成。

当干扰力矩作用在平台的方位轴上时,平台绕方位轴转动偏离原有的方位,而平台上的陀螺却具有稳定性。

这样,平台相对陀螺外环出现了偏转角,陀螺2外环轴上的信号器必有信号输出,经放大器放大后送至平台方位轴上的稳定电机,方位稳定电机输出稳定力矩作用到平台方位轴上,从而平衡作用在平台方位轴上的干扰力矩,使平台绕方位轴保持稳定。

同样,给陀螺2内环轴上的力矩器输入与指令角速度大小成比例的电流,可实现方位稳定轴的空间积分要求2.水平稳定回路的工作如下图所示由三个单轴平台直接叠加的三轴平台在航向变化时,平台上的陀螺与稳定电机之间的相对位置关系.图(a)表示航向为零,即方位环环对俯仰环没有转角时陀螺与稳定电机之间的相对位置关系,此时的陀螺Ⅱ感受沿横滚轴(纵向)方向作用到平台上的干扰力矩,信号器输出的信号经横滚放大器A.放大后给横滚轴稳定电机,产生纵向稳定力矩,使平台沿纵向(x.轴)保持稳定,陀螺I感受沿俯仰轴(横向)方向作用到平台上的干扰力矩。

经信号器.放大器和俯仰轴稳定电机,产生沿横向的稳定力矩.使平台沿横向保持稳定。

同样,若给两个陀螺的力矩器输入与指令角速度成比例的电流,平台也可正常工作在空间积分状态。

导航工程技术专业实操惯性导航系统的误差分析与校正

导航工程技术专业实操惯性导航系统的误差分析与校正

导航工程技术专业实操惯性导航系统的误差分析与校正导航工程技术专业涉及到许多重要的导航系统,其中之一就是惯性导航系统。

惯性导航系统是一种可以独立运行的导航系统,通过测量和计算物体的加速度和角速度来确定位置和方向。

然而,惯性导航系统存在着一定的误差,这些误差需要进行分析和校正,以确保导航的准确性和可靠性。

一、误差来源与分类惯性导航系统的误差主要来自于两个方面:传感器误差和初始值误差。

传感器误差是由于惯性传感器本身的不完美性能引起的,包括随机误差和系统误差。

随机误差是在测量中出现的偶然误差,一般可通过多次测量求平均值来减小;系统误差是固定的、与物理因素相关的常数误差,一般可通过校正来减小。

初始值误差是由于系统初始状态的不准确引起的,包括位置误差和姿态误差。

二、误差分析1.传感器误差分析传感器误差是惯性导航系统中最主要的误差来源之一。

对于加速度计和陀螺仪这两种常用的传感器,需要对其误差进行分析和研究。

加速度计的误差主要包括刻度因子误差、偏置误差和温度误差等。

陀螺仪的误差主要包括零偏误差、刻度因子误差和温度误差等。

通过实验和数据处理,可以确定传感器误差的大小和特征,并为后续的误差校正提供依据。

2.初始值误差分析初始值误差是惯性导航系统中由于初始状态不准确引起的误差。

对于位置误差,可以通过其他导航系统的辅助定位来进行校正。

例如,可以利用全球定位系统(GPS)提供的位置信息来校正初始位置误差。

对于姿态误差,可以利用陀螺仪提供的角速度测量值来进行校正。

通过比较惯性导航系统的测量结果与辅助定位系统的结果,可以计算出初始值误差,并进行修正。

三、误差校正方法误差校正是惯性导航系统中非常重要的一步,它可以通过多种方法来实现。

常用的误差校正方法包括零偏校正、温度校正、刻度因子校正等。

零偏校正是通过对传感器的输出进行标定,确定其零偏值,并在测量中进行相应的修正。

温度校正是通过对传感器输出的温度特性进行建模,校正温度引起的误差。

北航惯性导航综合实验三实验报告

北航惯性导航综合实验三实验报告

北航惯性导航综合实验三实验报告惯性导航技术综合实验实验三惯性导航综合实验实验3.1 初始对准实验一、实验目的结合已经采集并标定好的惯性传感器数据进行粗对准,了解实现对准的过程;通过比较不同传感器数据的对准结果,进一步认识惯性传感器性能在导航系统中的重要地位。

为在实际工程设计中针对不同应用需求下采取相应的导航系统方案提供依据。

二、实验内容利用加速度计输出计算得到系统的初始姿态,利用陀螺输出信号计算航向角。

对比利用不同的惯性传感器数据计算所得的不同结果。

三、实验系统组成MEMS IMU(或其他类型IMU)、稳压电源、数据采集系统与分析系统。

四、实验原理惯导系统在开始进行导航解算之前需要进行初始对准,水平对准的本质是将重力加速度作为对准基准,其对准精度主要取决于两个水平加速度计的精度,加速度计的零位输出将会造成水平对准误差;方位对准最常用的方位是罗经对准,其本质是以地球自转角速度作为对准基准,影响对准精度的主要因素是等效东向陀螺漂移。

(1) 其中,分别为当前时刻的俯仰角和横滚角计算值。

水平对准误差和方位对准误差如下所示:,(2) 五、实验步骤及结果1、实验步骤:采集静止状态下水平加速度计输出,按下式计算其平均值。

(3) 其中,为前n个加计输出均值;为前n-1个加计输出均值;为当前时刻加计输出值。

利用加计平均值来计算系统初始俯仰角和横滚角(4) 其中,分别为当前时刻的俯仰角和横滚角计算值。

2、实验结果与分析:2.1、用MIMS IMU的加速度计信息计算(1)俯仰角和横滚角图:(2)失准角:2.2、实验结果分析以上计算是基于MIMS IMU静止时data2进行的初始对准,与data2给定的初始姿态角相差不大。

六、源程序clear clc g = 9.__14; a=load('E:\郭凤玲\chushiduizhun\data2.txt'); ax=a(:,4)'; ay=a(:,5)'; az=a(:,6)'; %初始值ax0(1)=ax(1)/1000*g; %%%%转化单位,由mg转化为m/s^2 ay0(1)=ay(1)/1000*g; az0(1)=az(1)/1000*g; theta(1)=asin(ay(1)/az(1)); gama(1)=-asin(ax(1)/az(1)); for i=2:__ ax0(i)=ax0(i-1)+(ax(i)-ax0(i-1))/i; ay0(i)=ay0(i-1)+(ay(i)-ay0(i-1))/i; az0(i)=az0(i-1)+(az(i)-az0(i-1))/i; theta(i)=asin(ay0(i)/az0(i));gama(i)=-asin(ax0(i)/az0(i)); end detfaix=mean(ay0)/g; detfaiy=mean(-ax0)/g; t=1:__; plot(t,theta,'r',t,gama,'b') title('俯仰角和横滚角');ylabel('弧度(rad)'); legend('俯仰角','横滚角') 实验3.2 惯性导航静态实验一、实验目的1、掌握捷联惯导系统基本工作原理2、掌握捷联惯导系统捷联解算方法3、了解捷联惯导系统误差传递规律和方程二、实验原理捷联惯性导航系统(SINS)的导航解算流程如图1所示。

惯性导航系统的定位解算实验

惯性导航系统的定位解算实验

惯性导航系统的定位解算实验
惯性导航系统的定位解算实验可以通过以下步骤进行:
1.实验准备:准备好所需的惯性测量单元(IMU)以及与IMU配套的计算设备或软件。

2.安装与校准:将IMU安装在需要进行定位解算的平台上,例如车辆、飞机或机器人。

然后对IMU进行校准,确保其能够准确测量姿态、角速度和加速度。

3.数据采集:启动数据采集设备或软件,开始记录IMU输出的原始数据。

同时,获取参考位置信息,可以通过全球定位系统(GPS)或其他外部定位设备来提供参考位置。

4.解算算法:使用惯性导航算法进行位置解算。

常见的算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法或粒子滤波算法。

这些算法会利用IMU测量的姿态、角速度和加速度信息,结合参考位置信息,推算出当前的位置。

5.结果评估:将解算得到的位置与参考位置进行比较,并评估定位误差。

可以计算误差指标,如均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE),来衡量解算的准确性。

需要注意的是,惯性导航系统在长时间使用过程中可能存在累积误差的问题。

为了提高定位精度,可以结合其他定位技术,如GPS、地标识别或视觉定位,进行融合定位。

这样可以综合利用多种传感器的信息,提高定位的精度和可靠性。

北航惯性导航综合实验五实验报告

北航惯性导航综合实验五实验报告

惯性导航技术综合实验实验五惯性基组合导航及应用技术实验惯性/卫星组合导航系统车载实验一、实验目的①掌握捷联惯导/GPS组合导航系统的构成和基本工作原理:②掌握采用卡尔曼波波方法进行捷联惯导/GPS组合的基本原理:③掌握捷联惯导/GPS组合导航系统静态性能:④掌握动态情况下捷联惯导/GPS组合导航系统的性能。

二、实验内容①复习卡尔曼滤波的基本原理(参考《卡尔曼滤波与组合导航原理》第二、五章);②复习捷联惯导/GPS组合导航系统的基本工作原理(参考以光衢编著的《惯性导航原理》第七章);三、实验系统组成①捷联惯导/GPS组合导航实验系统一套:②监控计算机一台。

③差分GPS接收机一套:④实验车一辆:⑤车载大理石平台:⑥车载电源系统。

四、实验内容D实验准备①将IMU紧固在车载大理石减振平台上,确认IMU的安装基准面紧靠实验平台;②将IMU与导航计算机、导航计算机与车载电源、导航计算机与监控计算机、GPS接收机与导航计算机、GPS天线与GPS接收机、GPS接收机与GPS电池之间的连接线正确连接;③打开GPS接收机电源,确认可以接收到4颗以上卫星;④打开电源,启动实验系统。

2)捷联惯导/GPS组合导航实验①进入捷联惯导初始对准状态,记录IMU的原始输出,注意5分钟内严禁移动实验车和IMU;②实验系统经过5分钟初始对准之后,进入导航状态;③移动实验车,按设计实验路线行驶;④利用监控计算机中的导航软件进行导航解算,并显示导航结果。

五、实验结果及分析(一)理论推导捷联惯导短时段(1分钟)位置误差,并用1分钟惯导实验数据验证。

1、一分钟惯导位置误差理论推导:短时段内(t<5min),忽略地球自转绍。

=0,运动轨迹近似为平面1/R = O,此时的位置误差分析可简化为:Vr2(1)加速度计零偏V引起的位置误差:Jx,= —= 0.8802 m2(2)失准角我引起的误差:3X2=^-= 0.9218m(3)陀螺漂移£引起的误差:= 0.0137 m6可得1min后的位置误差值5x =+ J.r2 + 5x. = 1.8157m2、一分钟惯导实验数据验证结果:(1)纯惯导解算1min的位置及位置误差图:(2)纯惯导解算1min的速度及速度误差图:vy 8060| 40200 1000 2000 3000 4000 5000 60000.01s实验结果分析:纯惯导解算短时间内精度很高,1min的惯导解算的北向最大位移误差-2.668m,东向最大位移误差-8.231m,可见实验数据所得位置误差与理论推导的位置误差在同一数量级,结果不完全相同是因为理论推导时做了大量简化,而且实验时视GPS为真实值也会带来误差;另外,可见1min内纯惯导解算的东向速度最大误差-0.2754m/s,北向速度最大误差-0.08027m/So(-)选取IMU前5分钟数据进行对准实验。

北航惯性导航作业二.

北航惯性导航作业二.

惯性导航作业一、数据说明:1:惯导系统为指北方位的捷连系统。

初始经度为116.344695283度、纬度为39.975172度,高度h为30米。

初速度v0=[-9.993908270;0.000000000;0.348994967]。

2:jlfw中为600秒的数据,陀螺仪和加速度计采样周期分别为为1/100秒和1/100秒。

3:初始姿态角为[2 1 90](俯仰,横滚,航向,单位为度),jlfw.mat中保存的为比力信息f_INSc(单位m/s^2)、陀螺仪角速率信息wib_INSc(单位rad/s),排列顺序为一~三行分别为X、Y、Z向信息.4: 航向角以逆时针为正。

5:地球椭球长半径re=6378245;地球自转角速度wie=7.292115147e-5;重力加速度g=g0*(1+gk1*c33^2)*(1-2*h/re)/sqrt(1-gk2*c33^2);g0=9.7803267714;gk1=0.00193185138639;gk2=0.00669437999013;c33=sin(lat纬度);二、作业要求:1:可使用MATLAB语言编程,用MATLAB编程时可使用如下形式的语句读取数据:load D:\...文件路径...\jlfw,便可得到比力信息和陀螺仪角速率信息。

用角增量法。

2:(1) 以系统经度为横轴,纬度为纵轴(单位均要转换为:度)做出系统位置曲线图;(2) 做出系统东向速度和北向速度随时间变化曲线图(速度单位:m/s,时间单位:s);(3) 分别做出系统姿态角随时间变化曲线图(俯仰,横滚,航向,单位转换为:度,时间单位:s);以上结果均要附在作业报告中。

3:在作业报告中要写出“程序流程图、现阶段学习小结”,写明联系方式。

(注意程序流程图不是课本上的惯导解算流程,而是你程序分为哪几个模块、是怎样一步步执行的,什么位置循环等,让别人根据该流程图能够编出相应程序) (学习小结按条写,不用写套话) 4:作业以纸质报告形式提交,附源程序。

北航惯性导航综合实验二实验报告

北航惯性导航综合实验二实验报告

惯性测量单元安装误差系数标定实验二零一三年六月十日惯性测量单元安装误差系数标定试验一、实验目的1、掌握惯性测量单元(inertial measurement unit ,IMU )的标度系数、安装误差、零偏的标定方法;2、利用现有实验条件实现实验过程的设计。

二、实验内容利用单轴速率转台,进行IMU 的安装误差系数标定,并通过公式计算该安装误差系数。

三、实验系统组成单轴速率位置转台、MEMS 惯性测量单元、稳压电源、数据采集系统。

四、实验原理IMU 安装误差系数的计算方法通常,惯导系统至少需要三个陀螺和三个加速度计,用以感知载体的三轴角速度和加速度变化。

将这些陀螺和加计按照敏感轴两两正交的方式集成在一起,安装在一个结构框架上,便构成了一个能感知完整惯性测量信息的小型系统,称之为惯性测量单元。

对惯性测量单元进行标定时,除了要对其中的陀螺、加速度计进行常规标定外,还要考虑由于安装时不能严格保证敏感轴两两正交所带来的交叉耦合误差,即,要对IMU 的安装误差进行标定,测量出不正交角。

因此,在考虑IMU 的安装误差、标度因数误差、零偏误差的情况下,建立东北天坐标系下IMU 的角速度通道误差方程。

x x xx xy xz x y y yxyy yz y z z zx zy zz z K E E E K E E E K ωεωωεωωεω⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (1)式中i ω为惯性系统i 轴向陀螺输出角速度,i ω为i 轴向的输入角速度;i ε为i 轴向陀螺零偏;ii K 为i 轴向陀螺标度因数;ij E 为角速度通道的安装误差系数,i 和j 为坐标轴X ,Y ,Z 的统称。

设输入矩阵为x1xn y1yn I z1zn ...11ωωωωωω⎡⎤⎢⎥⎢⎥Ω=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,输出矩阵为x1xn o y1yn z1zn ...ωωωωωω⎡⎤⎢⎥Ω=⎢⎥⎢⎥⎣⎦,则标度因数、安装误差系数与陀螺漂移组成的矩阵可按最小二乘法估计为: 类似,可计算加速度计的标度因数、安装误差系数与加计零偏。

北航惯性导航综合实验五实验报告

北航惯性导航综合实验五实验报告

惯性导航技术综合实验实验五惯性基组合导航及应用技术实验惯性/卫星组合导航系统车载实验一、实验目的①掌握捷联惯导/GPS组合导航系统的构成和基本工作原理;②掌握采用卡尔曼滤波方法进行捷联惯导/GPS组合的基本原理;③掌握捷联惯导 /GPS组合导航系统静态性能;④掌握动态情况下捷联惯导 /GPS组合导航系统的性能。

二、实验内容①复习卡尔曼滤波的基本原理(参考《卡尔曼滤波与组合导航原理》第二、五章);②复习捷联惯导/GPS组合导航系统的基本工作原理(参考以光衢编著的《惯性导航原理》第七章);三、实验系统组成①捷联惯导/GPS组合导航实验系统一套;②监控计算机一台。

③差分GPS接收机一套;④实验车一辆;⑤车载大理石平台;⑥车载电源系统。

四、实验内容1)实验准备①将IMU紧固在车载大理石减振平台上,确认IMU的安装基准面紧靠实验平台;② 将IMU 与导航计算机、导航计算机与车载电源、导航计算机与监控计算机、GPS 接收机与导航计算机、GPS 天线与GPS 接收机、GPS 接收机与GPS 电池之间的连接线正确连接;③ 打开GPS 接收机电源,确认可以接收到4颗以上卫星; ④ 打开电源,启动实验系统。

2) 捷联惯导/GPS 组合导航实验① 进入捷联惯导初始对准状态,记录IMU 的原始输出,注意5分钟内严禁移动实验车和IMU ;② 实验系统经过5分钟初始对准之后,进入导航状态; ③ 移动实验车,按设计实验路线行驶;④ 利用监控计算机中的导航软件进行导航解算,并显示导航结果。

五、 实验结果及分析(一) 理论推导捷联惯导短时段(1分钟)位置误差,并用1分钟惯导实验数据验证。

1、一分钟惯导位置误差理论推导:短时段内(t<5min ),忽略地球自转0ie ω=,运动轨迹近似为平面1/0R =,此时的位置误差分析可简化为:(1) 加速度计零偏∇引起的位置误差:210.88022t x δ∇==m (2) 失准角0φ引起的误差:202 0.92182g t x φδ==m (3) 陀螺漂移ε引起的误差:330.01376g t x εδ==m 可得1min 后的位置误差值123 1.8157m x x x x δδδδ=++= 2、一分钟惯导实验数据验证结果:(1)纯惯导解算1min 的位置及位置误差图:lat0.01s 度lon0.01s度北向位移误差0.01sm 东向位移误差0.01sm(2)纯惯导解算1min 的速度及速度误差图:-100-50050Vx0.01s m /s020406080Vy0.01sm /s100020003000400050006000-0.4-0.3-0.2-0.10Vx 误差0.01s m /s100020003000400050006000-0.1-0.0500.050.1Vy 误差0.01sm /s实验结果分析:纯惯导解算短时间内精度很高,1min 的惯导解算的北向最大位移误差-2.668m ,东向最大位移误差-8.231m ,可见实验数据所得位置误差与理论推导的位置误差在同一数量级,结果不完全相同是因为理论推导时做了大量简化,而且实验时视GPS 为真实值也会带来误差;另外,可见1min 内纯惯导解算的东向速度最大误差-0.2754m/s ,北向速度最大误差-0.08027m/s 。

惯性导航技术

惯性导航技术

惯性导航技术
研究
1.研究背景
惯性导航技术是一种复杂的技术,它可以帮助飞行器在没有外部参考系统的情况下定位和导航,从而节省大量的时间和燃料。

惯性导航技术的应用范围非常广泛,它可以用于航空航天、汽车行业、船舶航行、军事用途、海洋探测等。

2.研究目的
本研究的目的是研究惯性导航技术的原理、结构和应用,以及它在航空航天、汽车行业、船舶航行、军事用途、海洋探测等领域的应用。

3.研究方法
本研究采用实验法、理论分析法和实地调查法。

实验法将在实验室中使用模拟器模拟惯性导航系统,以研究其功能。

理论分析法将对惯性导航系统的原理、结构和应用进行分析,以了解其工作原理。

实地调查法将调查现有的惯性导航系统,以了解其在实际应用中的效果。

4.研究结果
本研究将对惯性导航技术的原理、结构和应用进行分析,以及它在航空航天、汽车行业、船舶航行、军事用途、海洋探测等领域的应用。

研究结果将有助于更好地理解惯性导航技术,并为未来的研究和应用提供参考。

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角 速 率 ( /°s)
按照公式: Bs
1 KG
1 n n 1 i1
Fi F
2
1/ 2
,计算零漂,结果为:
1 秒平滑零漂 10 秒平滑零漂 100 秒平滑零漂
0.0214°/s 0.0075°/s 0.0028°/s
2
计算源程序:
d1=sum(reshape(data,5,[]))/5;
角 速 率 ( /°s)
角 速 率 ( /°s)
-0.9 1s平 滑
-1
-1.1 0
-0.95 -1
100
200
300
400
500
600
时 间 /s
10s平 滑
-1.05 0
-1 -1.02
100
200
300
400
500
600
时 间 /s
100s平 滑
-1.04 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 时 间 /s
4. 零偏重复性测试 a. 令转台某角速度下进行正转,转速平稳后,采集陀螺输出数据,并保存; b. 令转台某角速度下进行反转,转速平稳后,采集陀螺输出数据,并保存; c. 按计算陀螺零偏; d. 关掉陀螺电源,并重新启动,重复步骤 a、b; e. 重复步骤 d 进行 3-5 次,共得到陀螺零偏 5-7 个; f. 对 5-7 个陀螺零偏求均方差,得零偏重复性指标。
三、实验仪器
双轴位置转台、MEMS 加速度计、稳压电源、数据采集系统和分析系统。
四、实验步骤
1. 测试前工作 a.把加速度计安装到转台上,使其敏感轴垂直于工作台面; b.连接加速度计的各信号线和电源线; c.测试加速度计电缆是否正常连接; d.检查加速度计 5V 电源是否正常; e.启动数据采集与测试系统,并检查是否正常,正常后关闭。
1 M
KM
FA0 M
j1 Fj M
ij
j 1
KA 1.0029 FA0 -0.0018
计算源程序:
Fj=sum(data)/95;
sta=[0 pi/3 2*pi/3 pi 4*pi/3 5*pi/3];
Aj=9.7803267714*cos(sta);
KA=(sum(Aj.*Fj)-sum(Aj)*sum(Fj)/6)/(sum(Aj.^2)-(sum(Aj))^2/6)
二、实验内容
利用单轴速率转台,进行陀螺仪标度因数测试、零偏测试、零偏重复性测试、零漂测试 实验和陀螺仪标度因数与零偏建模、误差补偿实验。
三、实验仪器
单轴速率转台、MEMS 陀螺仪(或光纤陀螺仪)、稳压电源、数据采集系统与分析系统。
四、实验步骤
1. 测试前工作 a.把陀螺仪安装到转台上,使其敏感轴垂直于工作台面; b.连接陀螺仪的各信号线和电源线; c.测试陀螺仪电缆是否正常连接; d.检查陀螺仪 5V 电源是否正常; e.启动数据采集与测试系统,并检查是否正常,正常后关闭。
2. 零漂测试结果 在静止下采集陀螺仪数据,并由测试数据计算陀螺仪零偏稳定性。军标中通常的测试
时间是 1 小时,并对所采集的数据进行 1 秒、10 秒及 100 秒等不同时间的平滑。本实验中 采集数据时间为 10 分钟(数据见附件“10 分钟静态.xlsx”),并分别进行 1 秒、10 秒及 100 秒平滑,平滑结果如下图所示。
M
ij
j 1
Fj
1 M
M
ij
j 1
M
Fj
j 1
2
M i2j
j 1
1 M
M
ij
j 1
计算结果为:
F0
1 M
M j 1
Fj
KG M
M
ij
j 1
KG 1.0188 F0 0.0538
计算源程序: N=20; fj=sum(data)/N; Fj=fj(1:10)-(fj(11)+fj(12))/2; w=[20,-20,40,-40,60,-60,80,-80,100,-100]; K=(sum(w.*Fj)-sum(w)*sum(Fj)/10)/(sum(w.^2)-(sum(w))^2/10); F0=sum(Fj)/10-K/10*sum(w);
五、实验数据处理
1. 标度因数和零偏测试结果 实验中分别测量并记录了在转台输入角速率为 50、100、150、200、250°/s 正反转,以
及静止条件下的陀螺输出值,数据在“1.1”文件夹中,然后对数据进行处理,得到各输入
1
角速率下的陀螺输出值,最后按下式进行最小二乘拟合得到标度因数和零偏。
KG
——1/2/3”中,共测量 6 组,每一组采用 1s 平滑,计算漂结果如下表所示:
组号
陀螺零漂 °/s
1
0.0985
2
0.0942
3
0.1159
4
0.1519
5
0.0887
6
0.0960
由式
Br
1
Q
1
Q i 1
B0i B0
1/ 2
2
得零偏重复性为:
Br 0.0236
3
计算源程序: d1=sum(reshape(data(:,1),5,[]))/5; d2=sum(reshape(data(:,2),5,[]))/5; d3=sum(reshape(data(:,3),5,[]))/5; d4=sum(reshape(data(:,4),5,[]))/5; d5=sum(reshape(data(:,5),5,[]))/5; d6=sum(reshape(data(:,6),5,[]))/5; B(1)=sqrt(sum((d1-mean(d1)).^2)/19)/1.0188; B(2)=sqrt(sum((d2-mean(d2)).^2)/19)/1.0188; B(3)=sqrt(sum((d3-mean(d3)).^2)/19)/1.0188; B(4)=sqrt(sum((d4-mean(d4)).^2)/19)/1.0188; B(5)=sqrt(sum((d5-mean(d5)).^2)/19)/1.0188; B(6)=sqrt(sum((d6-mean(d6)).^2)/19)/1.0188; Br=sqrt(sum((B-mean(B)).^2)/5)
set(p,'LineWidth',2)
B1=sqrt(sum((d1-mean(d1)).^2)/599)/1.0188
B10=sqrt(sum((d10-mean(d10)).^2)/59)/1.0188
B100=sqrt(sum((d100-mean(d100)).^2)/5)/1.0188
3. 零偏重复性测试结果 实验中令转台在角速度 300°/s 下正反转测试零偏重复性,测试数据整理在“1.1 的 300+/-
2. 标度因数和零偏测试实验 a. 接通电源,预热一定时间; b. 陀螺工作稳定后,测量静止情况下陀螺输出并保存数据; c. 转台正转,测试陀螺仪输出,停转;转台反转,测试陀螺仪输出,停转。在正转和
反转时测试陀螺仪输出量,并分别保存数据; d. 改变转台输入角速率重复步骤 c,正负角速率的速率档分别不少于 5 个(按军标要
1.2 加速度关键参数测试与分析实验
一、实验目的
通过在位置转台上的测试实验,增强动手能力和对惯性测试设备的感性认识;通过对
4
加速度计测试数据的分析,对比力、加速度计标度因数和偏置等参数的物理意义有清晰的认 识。为在实际工程中应用加速度计和对加速度计进行误差建模与补偿奠定基础。
二、实验内容
利用双轴位置转台,进行加速度计标度因数测试、偏置测试、偏置重复性测试和加速 度计标度因数与偏置建模、误差补偿实验。
FA0=sum(Fj)/6-KA/6*sum(Aj) 2. 偏置重复性测试结果
采用方法 2 计算偏置,实验数据整理在文件 “加计偏置重复性.xlsx”中,采用以下两 式计算:
1
f0 2 *
f f
Br
1
Q
1
Q i 1
B0i B0
1/ 2
2
得零偏重复性为:
Br 0.0401
计算源程序: Fj=sum(data)/20; B0=(Fj(1:2:end)+Fj(2:2:end))/2; Br=sqrt(sum((B0-mean(B0)).^2)/4)
三、实验仪器
单轴速率位置转台、MEMS 惯性测量单元、稳压电源、数据采集系统。
四、实验步骤
1)陀螺安装误差测试实验
1. 测试前工作 a.把已固定到工装夹具上的 IMU 安装到速率转台上,使陀螺 Z 轴垂直于工作台面; b. 连接 IMU 的各信号与电源线; c. 测试 IMU 电缆是正常连接; d. 检查 IMU 供电是否正常; e. 启动数据采集与测试系统并检查是否正常,正常后关闭。
惯性导航技术综合实验
学号: 姓名:
仪器科学与光电工程学院 2016 年 5 月
1.1 陀螺仪关键参数测试与分析实验
一、实验目的
0
通过在速率转台上的测试实验,增强动手能力和对惯性测试设备的感性认识;通过对陀 螺仪测试数据的分析,对陀螺漂移等参数的物理意义有清晰的认识,同时为在实际工程中应 用陀螺仪和对陀螺仪进行误差建模与补偿奠定基础。
求是 11 个); e. 转速结束后,当转台静止时,采集陀螺仪输出数据,并保存; f. 计算陀螺标度因数和零偏。
3. 零漂测试(零偏稳定性) 在静止下采集陀螺仪数据,并由测试数计算陀螺仪零偏稳定性。军标中通常的测试时间
是 1 小时,并对所采集的数据进行 1 秒、10 秒及 100 秒等不同时间的平滑。本实验中可采 集数据 10 分钟左右,并分别进行 1 秒、10 秒及 100 秒平滑。计算陀螺仪零偏稳定性,并 进行比较。
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